软州子科找大学 硕士学 位论文 题 目：基于章鱼仿生的柔性臂建模与控制 研究生 袁文婷 专 业 控制工程 指导教师 吴秋轩副教授 完成日期2016年3月 万方数据
硕 士 学 位 论 文 题 目: 基于章鱼仿生的柔性臂建模与控制 研 究 生 袁文婷 专 业 控制工程 指导教师 吴秋轩 副教授 完成日期 2016 年 3 月 万方数据
杭州电子科技大学硕士学位论文 基于章鱼仿生的柔性臂建模与控制 研究生：袁文婷 指导教师： 吴秋轩 副教授 2016年3月 万方数据
杭州电子科技大学硕士学位论文 基于章鱼仿生的柔性臂建模与控制 研 究 生： 袁文婷 指导教师： 吴秋轩 副教授 2016 年 3 月 万方数据
Dissertation Submitted to Hangzhou Dianzi University for the Degree of Master Modeling and Control of Flexible Manipulator Based on Octopus Bionic Candidate:Yuan Wenting Supervisor:Associate-Prof.Qiuxuan Wu March,2016 万方数据
Dissertation Submitted to Hangzhou Dianzi University for the Degree of Master Modeling and Control of Flexible Manipulator Based on Octopus Bionic Candidate: Yuan Wenting Supervisor: Associate-Prof. Qiuxuan Wu March，2016 万方数据
杭州电子科技大学 学位论文原创性声明和使用授权说明 原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得 的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过 的作品或成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。 申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。 论文作者签名： 日期： 年月日 学位论文使用授权说明 本人完全了解杭州电子科技大学关于保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读 学位期间论文工作的知识产权单位属杭州电子科技大学。本人保证毕业离校后，发表论文或 使用论文工作成果时署名单位仍然为杭州电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件， 允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其 它复制手段保存论文。（保密论文在解密后遵守此规定） 论文作者签名： 日期： 年月日 指导教师签名： 日期： 年月 日 万方数据
杭州电子科技大学 学位论文原创性声明和使用授权说明 原创性声明 本人郑重声明： 所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得 的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过 的作品或成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。 申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。 论文作者签名： 日期： 年 月 日 学位论文使用授权说明 本人完全了解杭州电子科技大学关于保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读 学位期间论文工作的知识产权单位属杭州电子科技大学。本人保证毕业离校后，发表论文或 使用论文工作成果时署名单位仍然为杭州电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件， 允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其 它复制手段保存论文。（保密论文在解密后遵守此规定） 论文作者签名： 日期： 年 月 日 指导教师签名： 日期： 年 月 日 万方数据
杭州电子科技大学硕士学位论文 摘要 目前，传统机器人已经广泛应用于侦查、探测、救援、医疗等领域，其建模方式、驱动 及控制方法等研究都己趋于成熟，但因其刚性结构、有限的自由度和操作空间使得传统机器 人在某些领域的应用受到限制。软体机器人在传统刚性机器人愈来愈不能满足人类发展探索 的需求时应运而生，弥补了刚性机器人的某些不足。而正是由于软体机器人的多自由度和柔 性材质，使其建模方式和控制方法成为一项挑战。对于软体机器人研究，研究人员启发于自 然界软体动物，开辟了软体仿生机器人新领域，其中章鱼因其特殊结构和灵巧的抓取能力成 为典型代表。本文针对章鱼柔性臂的建模方式、角度控制和动态运动进行研究，设计并实现 了三维手臂角度控制以及获取目标的动态过程。 第一部分利用Cosserat理论建立线驱动型章鱼柔性臂数学模型，通过模拟手臂中线实现 弯曲、扭转等运动。首先依据Cosserat梁理论建立粒子的空间坐标系，在此基础上分析线缆 受力情况并建立精确的几何模型，求解其运动学和动力学方程；然后根据线缆的放置位置和 等效受力情况，设计每段线缆期望弯曲的张力分配值，利用MATLAB实现手臂在三维稳态条 件下的期望角度输出：最后通过分析理论角度和实际角度输出的相关性，在一定程度上验证 该控制方法的准确性。 第二部分在线驱动型章鱼柔性臂的数学模型和控制方法的基础上，实现手臂按照期望曲 线输出。首先对输入曲线进行灰度化和二值化处理，去除图片上输入曲线以外的干扰：然后 利用MATLAB读入曲线并进行斜率分析，计算转化为角度控制的张力值，输出相应角度的章 鱼臂姿势：最终利用相关性分析验证输入曲线和输出章鱼臂曲线之间的准确度。 第三部分，在完成了章鱼臂的静态角度控制后，利用强化学习的方法实现手臂动态运动。 通过GPTD算法实现动作连续变化，运用贪婪算法实现寻找目标的过程，仿真章鱼臂从不同 初始位置对目标和障碍物的动态反应过程。整个动态过程显示当章鱼臂接触到障碍物时退出 训练过程，接触到目标时完成手臂弯曲围绕的动作。 关键词：软体机器人、章鱼臂、Cosserat梁、角度控制、强化学习 万方数据
杭州电子科技大学硕士学位论文 I 摘 要 目前，传统机器人已经广泛应用于侦查、探测、救援、医疗等领域，其建模方式、驱动 及控制方法等研究都已趋于成熟，但因其刚性结构、有限的自由度和操作空间使得传统机器 人在某些领域的应用受到限制。软体机器人在传统刚性机器人愈来愈不能满足人类发展探索 的需求时应运而生，弥补了刚性机器人的某些不足。而正是由于软体机器人的多自由度和柔 性材质，使其建模方式和控制方法成为一项挑战。对于软体机器人研究，研究人员启发于自 然界软体动物，开辟了软体仿生机器人新领域，其中章鱼因其特殊结构和灵巧的抓取能力成 为典型代表。本文针对章鱼柔性臂的建模方式、角度控制和动态运动进行研究，设计并实现 了三维手臂角度控制以及获取目标的动态过程。 第一部分利用 Cosserat 理论建立线驱动型章鱼柔性臂数学模型，通过模拟手臂中线实现 弯曲、扭转等运动。首先依据 Cosserat 梁理论建立粒子的空间坐标系，在此基础上分析线缆 受力情况并建立精确的几何模型，求解其运动学和动力学方程；然后根据线缆的放置位置和 等效受力情况，设计每段线缆期望弯曲的张力分配值，利用 MATLAB 实现手臂在三维稳态条 件下的期望角度输出；最后通过分析理论角度和实际角度输出的相关性，在一定程度上验证 该控制方法的准确性。 第二部分在线驱动型章鱼柔性臂的数学模型和控制方法的基础上，实现手臂按照期望曲 线输出。首先对输入曲线进行灰度化和二值化处理，去除图片上输入曲线以外的干扰；然后 利用 MATLAB 读入曲线并进行斜率分析，计算转化为角度控制的张力值，输出相应角度的章 鱼臂姿势；最终利用相关性分析验证输入曲线和输出章鱼臂曲线之间的准确度。 第三部分，在完成了章鱼臂的静态角度控制后，利用强化学习的方法实现手臂动态运动。 通过 GPTD 算法实现动作连续变化，运用贪婪算法实现寻找目标的过程，仿真章鱼臂从不同 初始位置对目标和障碍物的动态反应过程。整个动态过程显示当章鱼臂接触到障碍物时退出 训练过程，接触到目标时完成手臂弯曲围绕的动作。 关键词：软体机器人、章鱼臂、Cosserat 梁、角度控制、强化学习 万方数据
杭州电子科技大学硕士学位论文 ABSTRACT Currently,traditional robots have been widely used in investigation,detection,rescue,medical and other fields.The research on modeling,actuator and control of traditional robots has been matured gradually,however the applications of traditional robot is restricted in some areas because of its rigid structure,limited DOF and operating space.The soft-bodied robots are growing and make up for the inadequacy of rigid robots when rigid robots increasingly unable to meet the demand of human exploration and development.But this is exactly the reason that the redundant degrees of freedom and flexible structure of soft robots,the research of modeling and control methods become a challenge for researchers.A new field of soft bio-robot is built when researchers inspired by nature mollusks,and octopus become a typical representative because of its special structure and flexible ability to grab.This paper set the octopus-inspired arm as the research object when the research of soft-bodied robotic s receives extensive attention.The three-dimensional angle control and dynamic motion of getting target are achieved in this paper based on the study about modeling,angle control and dynamic movement of octopus arm. In the first part,a mathematical model of cable-driven arm based on theory of Cosserat is built to achieve the bending,twisting and other sports by simulating the arm midline.Firstly,a spatial coordinate system based on the theory of Cosserat beam is built,then a precise geometric model can be established by analyzing the forces of cables to solving kinematics and dynamics equations. Secondly,the tension which induces desired bent of arm is designed based on the placement and equivalent force of cables,then the desired arm in three-dimensional steady-state condition is outputted by MATLAB.Finally,the accuracy of this method is verified by analyzing the correlation between theoretical angle and practical angle. In the second part,the posture of octopus arm is outputted according to the desired curve based on the mathematical model and control method.Firstly,the picture painted input curve is processed by image gray and two-value processing to remove interference apart from input curve.Secondly, analysis of the slope of curve which MATLAB reads is done to calculate the tension of angle control,then the corresponding octopus arm is outputted.Finally,utilizing the correlation analysis to verify accuracy by comparing the input curve and output curve. In the third part,dynamic arm movement is achieved by using reinforcement learning methods after finishing the angle control of arm in steady-state condition.The dynamic response of octopus arm to the target and obstacle from different initial position is achieved while action of continuous change is gained by GPTD algorithm and the process of searching target is gained by greedy 万方数据
杭州电子科技大学硕士学位论文 II ABSTRACT Currently, traditional robots have been widely used in investigation, detection, rescue, medical and other fields. The research on modeling, actuator and control of traditional robots has been matured gradually, however the applications of traditional robot is restricted in some areas because of its rigid structure, limited DOF and operating space. The soft-bodied robots are growing and make up for the inadequacy of rigid robots when rigid robots increasingly unable to meet the demand of human exploration and development. But this is exactly the reason that the redundant degrees of freedom and flexible structure of soft robots, the research of modeling and control methods become a challenge for researchers. A new field of soft bio-robot is built when researchers inspired by nature mollusks, and octopus become a typical representative because of its special structure and flexible ability to grab. This paper set the octopus-inspired arm as the research object when the research of soft-bodied robotic s receives extensive attention. The three-dimensional angle control and dynamic motion of getting target are achieved in this paper based on the study about modeling, angle control and dynamic movement of octopus arm. In the first part, a mathematical model of cable-driven arm based on theory of Cosserat is built to achieve the bending, twisting and other sports by simulating the arm midline. Firstly, a spatial coordinate system based on the theory of Cosserat beam is built, then a precise geometric model can be established by analyzing the forces of cables to solving kinematics and dynamics equations. Secondly, the tension which induces desired bent of arm is designed based on the placement and equivalent force of cables, then the desired arm in three-dimensional steady-state condition is outputted by MATLAB. Finally, the accuracy of this method is verified by analyzing the correlation between theoretical angle and practical angle. In the second part, the posture of octopus arm is outputted according to the desired curve based on the mathematical model and control method. Firstly, the picture painted input curve is processed by image gray and two-value processing to remove interference apart from input curve. Secondly, analysis of the slope of curve which MATLAB reads is done to calculate the tension of angle control, then the corresponding octopus arm is outputted. Finally, utilizing the correlation analysis to verify accuracy by comparing the input curve and output curve. In the third part, dynamic arm movement is achieved by using reinforcement learning methods after finishing the angle control of arm in steady-state condition. The dynamic response of octopus arm to the target and obstacle from different initial position is achieved while action of continuous change is gained by GPTD algorithm and the process of searching target is gained by greedy 万方数据
杭州电子科技大学硕士学位论文 algorithm.The entire dynamic process shows that the octopus arm ends training process when it exposed to obstacles and it finishes actions of bend and around when it exposed to target. Keywords:soft-bodied robot,octopus-inspired arm,Cosserat beam,angle control,reinforcement learning. 万方数据
杭州电子科技大学硕士学位论文 III algorithm. The entire dynamic process shows that the octopus arm ends training process when it exposed to obstacles and it finishes actions of bend and around when it exposed to target . Keywords: soft-bodied robot, octopus-inspired arm, Cosserat beam, angle control, reinforcement learning. 万方数据
杭州电子科技大学硕士学位论文 目录 商要… ABSTRACT Ⅱ 目录 ....IV 第章绪论… 1 1.1研究背景和意义… 1 1.2章鱼臂机器人的研究现状 2 1.2.1生物结构 1.2.2建模方式 1.2.3驱动方式 1.2.4控制方式. 7 1.3论文的研究内容和章节安排 8 第二章线驱动型章鱼臂的弯曲角度控制 10 2.1微梁理论 ,10 2.1.1 Cosserat理论 10 2.1.2 Cosserat梁的运动学方程 .11 2.1.2 Cosserat梁的静力学方程 12 2.2手臂内嵌线缆配置. 12 2.3手臂动态模型的建立 ..13 2.3.1章鱼臂运动学模型 14 2.3.2章鱼臂动力学模型. 14 2.4手臂弯曲角度控制… 16 2.4.1微分方程计算方法 16 2.4.2章鱼臂弯曲角度控制算法 17 2.4.3手臂角度控制算法验证 20 2.5章鱼臂角度控制仿真结果 21 2.5.1手臂第一段弯曲角度控制 21 2.5.2完整手臂弯曲角度控制 23 2.6本章小结 24 第三章线驱动型章鱼臂的期望姿势仿真 25 3.1期望曲线的图像处理.… 25 3.1.1图片的灰度化处理… 25 IV 万方数据
杭州电子科技大学硕士学位论文 IV 目 录 摘 要...........................................................................................................................................................I ABSTRACT ..............................................................................................................................................II 目 录........................................................................................................................................................IV 第一章 绪论............................................................................................................................................. 1 1.1 研究背景和意义 ......................................................................................................................... 1 1.2 章鱼臂机器人的研究现状......................................................................................................... 2 1.2.1 生物结构 .......................................................................................................................... 2 1.2.2 建模方式 .......................................................................................................................... 3 1.2.3 驱动方式 .......................................................................................................................... 4 1.2.4 控制方式 .......................................................................................................................... 7 1.3 论文的研究内容和章节安排 .................................................................................................... 8 第二章 线驱动型章鱼臂的弯曲角度控制......................................................................................... 10 2.1 微梁理论.................................................................................................................................... 10 2.1.1 Cosserat 理论 .................................................................................................................. 10 2.1.2 Cosserat 梁的运动学方程 ............................................................................................. 11 2.1.2 Cosserat 梁的静力学方程 ............................................................................................. 12 2.2 手臂内嵌线缆配置................................................................................................................... 12 2.3 手臂动态模型的建立............................................................................................................... 13 2.3.1 章鱼臂运动学模型......................................................................................................... 14 2.3.2 章鱼臂动力学模型......................................................................................................... 14 2.4 手臂弯曲角度控制................................................................................................................... 16 2.4.1 微分方程计算方法........................................................................................................ 16 2.4.2 章鱼臂弯曲角度控制算法............................................................................................ 17 2.4.3 手臂角度控制算法验证 ................................................................................................ 20 2.5 章鱼臂角度控制仿真结果....................................................................................................... 21 2.5.1 手臂第一段弯曲角度控制............................................................................................ 21 2.5.2 完整手臂弯曲角度控制 ................................................................................................ 23 2.6 本章小结.................................................................................................................................... 24 第三章 线驱动型章鱼臂的期望姿势仿真......................................................................................... 25 3.1 期望曲线的图像处理............................................................................................................... 25 3.1.1 图片的灰度化处理......................................................................................................... 25 万方数据
杭州电子科技大学硕士学位论文 3.1.2二值化图像处理 26 3.2章鱼臂姿势的角度获取 28 3.2.1章鱼臂图片曲线读取 28 3.2.2章鱼臂曲线斜率读取 29 3.3章鱼臂斜率优化 31 3.4章鱼臂结果优化分析 32 3.4.1相关性分析理论 33 3.4.2不同形状章鱼臂的修正结果分析 34 3.5本章小结… 38 第四章基于强化学习算法的章鱼臂动态仿真 39 4.1二维多段章鱼臂模型 39 4.2在线GPTD算法. 41 4.2.1强化学习原理 41 4.2.2TD算法 42 4.2.3GPTD算法. 42 4.2.4在线稀疏化 42 4.3学习算法程序设计… 43 4.4GPTD算法参数设置 44 4.5强化学习结果 48 4.5.1章鱼臂运动轨迹 48 4.5.2章鱼臂动态获取目标 49 4.6本章小结.… 51 第五章总结与展望 52 5.1研究总结 52 5.2后续展望 52 参考文献 54 致谢 58 附录 59 万方数据
杭州电子科技大学硕士学位论文 V 3.1.2 二值化图像处理............................................................................................................. 26 3.2 章鱼臂姿势的角度获取........................................................................................................... 28 3.2.1 章鱼臂图片曲线读取 .................................................................................................... 28 3.2.2 章鱼臂曲线斜率读取 .................................................................................................... 29 3.3 章鱼臂斜率优化 ....................................................................................................................... 31 3.4 章鱼臂结果优化分析............................................................................................................... 32 3.4.1 相关性分析理论............................................................................................................. 33 3.4.2 不同形状章鱼臂的修正结果分析................................................................................ 34 3.5 本章小结.................................................................................................................................... 38 第四章 基于强化学习算法的章鱼臂动态仿真................................................................................. 39 4.1 二维多段章鱼臂模型............................................................................................................... 39 4.2 在线 GPTD 算法....................................................................................................................... 41 4.2.1 强化学习原理................................................................................................................. 41 4.2.2 TD 算法........................................................................................................................... 42 4.2.3 GPTD 算法...................................................................................................................... 42 4.2.4 在线稀疏化..................................................................................................................... 42 4.3 学习算法程序设计................................................................................................................... 43 4.4GPTD 算法参数设置................................................................................................................. 44 4.5 强化学习结果 ........................................................................................................................... 48 4.5.1 章鱼臂运动轨迹............................................................................................................. 48 4.5.2 章鱼臂动态获取目标 .................................................................................................... 49 4.6 本章小结.................................................................................................................................... 51 第五章 总结与展望............................................................................................................................... 52 5.1 研究总结.................................................................................................................................... 52 5.2 后续展望.................................................................................................................................... 52 参考文献 ................................................................................................................................................. 54 致谢.......................................................................................................................................................... 58 附录.......................................................................................................................................................... 59 万方数据
杭州电子科技大学硕士学位论文 第一章绪论 1.1研究背景和意义 机器人按照其基本构成材料可分为刚性机器人和软体机器人。传统意义上的机器人一般 为刚性连杆通过旋转关节连接而成，每个连杆实现一个自由度，这种结构使刚性机器人具有 精确的建模方式，能够实现准确的运动控制。目前传统机器人己经广泛应用于军事、工业、 科学探索等领域，代替人类在一些极端环境中工作，然而，刚性结构也使得机器人的环境适 应能力差，在狭小和崎岖环境的行动受到限制，约束了刚性机器人在某些领域的应用，如军 事活动中，由于隐蔽性要求希望侦查机器人能够钻过灌木丛、山缝等尺寸小，形状复杂的通 道：灾难救援工作中，希望救援机器人能够越过废墟、坍塌区并进行深入探测：科学探测中， 希望机器人能够进入非结构化的未知环境中等。这些环境对机器人的材质、结构都有一定的 要求，刚性机器人有时不能完全满足工作的需要。 近些年来，研究人员针对刚性机器人在这方面的不足，开辟了软体机器人新领域。在软 体机器人的研究和设计中，研究人员利用软体动物的生物机理，将软体动物结构的优势应用 于机器人领域，这类机器人称为仿生软体机器人。相对于刚性机器人，其提高了自身的柔性， 并且增加了更多自由度，使得这类机器人成为高冗余度机器人，在与环境交互方面起到了重 要的作用。以下是软体仿生机器人的优点： (1)柔性更大 软体仿生机器人的机理是仿生自然界软体动物，其外部材料一般是硅胶等可承受较大应 变的柔软材料。这种材料增加了机器人的柔性，对于抓取机械臂来说，够保护目标物体，减 少不必要的损失。 (2)灵活性高 相比于传统机器人的刚性结构，每一个刚性连杆实现一个自由度，软体机器人则拥有柔 性致动器和柔软材料的外皮，其中致动器包括SMA(形状记忆合金)、EPA(电活性聚合物)、 PAM(气动肌肉)和线缆等。这种柔性结构赋予机器人更多的自由度和连续变形能力，能够 在一定范围内任意改变自身形状和尺寸，更具灵活性。 (3)操作空间范围大 对于传统机器人，所有连杆的运动组合形成机器人末端执行器的操作空间。而软体仿生 机器人拥有较多自由度，某些特殊功能软体机器人甚至有伸缩功能，这些特性增大了软体机 器人的操作空间。 软体机器人的这些优势弥补了传统机器人的不足，能够在非结构化环境工作，具有广泛 的应用前景，因而也具有重要的研究价值。软体仿生机器人就是模仿自然界生物的外部形状 万方数据
杭州电子科技大学硕士学位论文 1 第一章 绪论 1.1 研究背景和意义 机器人按照其基本构成材料可分为刚性机器人和软体机器人。传统意义上的机器人一般 为刚性连杆通过旋转关节连接而成，每个连杆实现一个自由度，这种结构使刚性机器人具有 精确的建模方式，能够实现准确的运动控制。目前传统机器人已经广泛应用于军事、工业、 科学探索等领域，代替人类在一些极端环境中工作，然而，刚性结构也使得机器人的环境适 应能力差，在狭小和崎岖环境的行动受到限制，约束了刚性机器人在某些领域的应用，如军 事活动中，由于隐蔽性要求希望侦查机器人能够钻过灌木丛、山缝等尺寸小，形状复杂的通 道；灾难救援工作中，希望救援机器人能够越过废墟、坍塌区并进行深入探测；科学探测中， 希望机器人能够进入非结构化的未知环境中等。这些环境对机器人的材质、结构都有一定的 要求，刚性机器人有时不能完全满足工作的需要。 近些年来，研究人员针对刚性机器人在这方面的不足，开辟了软体机器人新领域。在软 体机器人的研究和设计中，研究人员利用软体动物的生物机理，将软体动物结构的优势应用 于机器人领域，这类机器人称为仿生软体机器人。相对于刚性机器人，其提高了自身的柔性， 并且增加了更多自由度，使得这类机器人成为高冗余度机器人，在与环境交互方面起到了重 要的作用。以下是软体仿生机器人的优点： （1） 柔性更大 软体仿生机器人的机理是仿生自然界软体动物，其外部材料一般是硅胶等可承受较大应 变的柔软材料。这种材料增加了机器人的柔性，对于抓取机械臂来说，够保护目标物体，减 少不必要的损失。 （2） 灵活性高 相比于传统机器人的刚性结构，每一个刚性连杆实现一个自由度，软体机器人则拥有柔 性致动器和柔软材料的外皮，其中致动器包括 SMA（形状记忆合金）、EPA（电活性聚合物）、 PAM（气动肌肉）和线缆等。这种柔性结构赋予机器人更多的自由度和连续变形能力，能够 在一定范围内任意改变自身形状和尺寸，更具灵活性。 （3） 操作空间范围大 对于传统机器人，所有连杆的运动组合形成机器人末端执行器的操作空间。而软体仿生 机器人拥有较多自由度，某些特殊功能软体机器人甚至有伸缩功能，这些特性增大了软体机 器人的操作空间。 软体机器人的这些优势弥补了传统机器人的不足，能够在非结构化环境工作，具有广泛 的应用前景，因而也具有重要的研究价值。软体仿生机器人就是模仿自然界生物的外部形状 万方数据
