摘要:采用Adams 虛擬樣機仿真技術對一種機器人的主要構件進行建模,分析了模型前后支撐臂的受力情況;分別建立了7 種前后兩臂之間不同距離的模型,通過數據對比,優選出使電機功率輸出最小的兩臂間距離。
關鍵詞:機器人;支撐臂;Adams 建模;選優
隨著工業的發展,機器人逐漸在各行各業中替代人從事各種危險作業,高校和相關科研機構正在積極地研發各種功能的機器人[1-5]。 程軍[3]、杜志江[4]、劉彥武[5]分別對異構雙腿機器人,雙足機器人和機器人承載能力等進行了分析和仿真。 哈爾濱工業大學、北京航空航天大學對機器人的研究已經取得了很多成果,并做出了足球機器人、仿生六足機器人等高技術機器人。
作者研究的機器人是一種多功能實驗型機器人,能夠完成渡過壕溝、翻越矮墻和進行管道清淤、排障等多種作業。 在原始設計中遇到的問題是在實際的越障過程中,由于設計以及其他客觀因素的影響,支撐臂無法將車身成功支撐起來。 因此在改進設計中,在既不改變支撐臂的長度,也不使用更大功率電機的前提下,在動力學軟件Adams中建立了反恐機器人的動力學模型,尋求優化機器人前后臂的距離,從而通過改變力臂的長度來減小馬達轉矩,使之能夠成功地將機器人舉起,實現越障功能。
1 動力學數值計算數據流程
多體系統的動力學分析是根據牛頓定理,給出自由物體的變分運動方程,再運用拉格朗日乘子定理,導出基于約束的多體系統動力學方程。 集成約束方程的動力學軟件Adams 可自動建立系統的動力學微分-代數方程,如(1)式。對于動力學微分-代數方程,Adams 根據機械系統特性,選擇不同的積分算法[6-7]:

這類數學模型就是微分-代數方程組,也稱為歐拉-拉格朗日方程組,其方程個數較多,但系數矩陣呈稀疏狀,適宜于計算機自動建立統一的模型,并進行處理。
對于剛性系統,Adams 軟件采用變系數的向后微分公式(BDF)剛性積分程序,它是自動變階、變步長的預估校正法,并分別以Index3、SI2、SI1 積分格式,在積分的每一步采用了修正的Newton-Raphson 迭代算法。
對高頻系統Adams 用坐標分離法,將微分-代數方程減縮成用獨立廣義坐標表示的純微分方程,然后分別利用ABAM(Adams Bash-forth Adams Moulton)方法或龍格-庫塔(RKF45)方法求解。
2 機器人的工作原理及力學建模
反恐機器人在翻越圍墻的過程中,主要利用4個支撐臂將整個車身支撐起來。首先是裝在前2 個支撐臂上的馬達驅動使其兩前臂跨過圍墻,然后開啟后2 個支撐臂上的驅動馬達,使2 個后支撐臂將整個車身抬起來,然后通過位于車身上的履帶在圍墻上進行爬行,使整個車身通過圍墻,機器人實物模型如圖1 所示。
圖1 反恐機器人實物模型
在用Adams 建模前必須對實際的反恐模型進行簡化。由于Adams 在進行運動學、動力學求算時,只考慮零件的質心和質量,而對零件的外部形狀不予考慮,因此在模型中精確地描述出復雜的零件外形,實際意義不大,關鍵是機器人的4 個支撐臂與車身的連接情況應盡可能符合實際情況。機器人簡化模型如圖2 所示,各部分質量及尺寸數據見表1。
圖2 反恐機器人虛擬樣機

對機器人前后支撐臂鉸鏈處的力和力矩進行仿真測量,結果見圖3~圖6。
從圖 3 可以看出,0~2.25 s 前,雖然小車支撐臂未與地面接觸,但由于車身和支撐臂相對電機有一定質量,則當電機轉動時容易引起整個模型的震動,表現在0~2.25 s 間曲線是上下波動的。在2.25 s 左右時,前支撐臂與地面接觸,使該鉸鏈處所受的力產生大的突變,在圖3 中表現為垂直上升的直線。在2.25 s 以后,前支撐臂處所受的力隨時間的增加而緩慢減小,這是由于當支撐臂從接觸地面開始,到將小車完全抬起來的過程中,輪子與地面間的摩擦力變小了,使得撐起小車所需的力也相對變小。

從圖4 可以看出,后支撐臂在鉸鏈處所受的力與前支撐臂情況非常相似,但是力的大小變化趨勢與前支撐臂相反.

從圖 5 可以看出,2.25 s 左右時,前支撐臂與地面接觸,使該鉸鏈處所受的扭矩產生大的突變,在圖中表現為垂直上升的直線。2.25 s 以后,前支撐臂處所受的扭矩表現為隨時間的增加而有規律地減小。這是因為在測量扭矩時主要的因素是z 軸,當小車剛接觸地面時,支撐臂的力作用點和測量的鉸鏈處的距離最大。根據T = FS (F 代表鉸鏈處所受的力,S 代表距離z 軸的距離),從圖3 可以看出,F 雖然有變化,但不是很大,而S 的變化相對明顯,所以呈現出的一條曲線類似于二次函數曲線。

從圖6 可以看出,后支撐臂與車身鉸接處測得的扭矩變化與前支撐臂類似,由于車體重心偏后,所以扭矩的數值要明顯大于前支撐臂,這與圖3 和圖4 反映的后支撐臂受力值大于前支撐臂的情況對應。

3 支撐臂的位置優選
對兩臂之間的起始距離為235mm、前臂位置不動的情況進行分析,將前后兩支撐臂的力和扭矩分別進行比較,結果見表2 和表3(因為機器人是左右對稱的,因此只取一邊的鉸鏈進行分析)。表中-10 代表兩支撐臂間距離減小10 mm,10 代表兩支撐臂間距離增加10 mm,以下所測數據均為0~8 s 之間的平均數。

綜合前后臂力的大小,從表2 可以看出,點3處,也就是兩臂間距離為245mm 時前后鉸鏈處所受的力最小。

同樣,綜合考慮前后兩支撐臂鉸鏈處所受扭矩的大小。從表3 可以看出,點3 處,也就是兩臂間距離為245 mm 時,前后支撐臂鉸鏈處所受的扭矩最小。
因此認為當兩臂間距離為245 mm 時,前后支撐臂鉸鏈處所受的扭矩和力均最小,由此得出使電機功率輸出最小的兩臂間距離。
4 結論
利用Adams軟件建立了一種機器人的虛擬樣機模型,并對機器人的支撐臂進行了分析和優選,得出了使馬達功率最小的兩臂間的距離。利用該方法可以對一般的機械結構進行動態下的可視化仿真和優化,可為相似問題的解決提供借鑒。
參考文獻:
[1] 王海英,尤波,孫曉波,等。移動機器人靈巧手的優化設計[J]. 石油化工高等學校學報,2007,20(3):5-7.
[2] 陳旭,高峰. 集中空調通風管道清掃機器人[J]. 輕工機械,2007(8):119-122.
[3] 程軍. 異構雙腿行走機器人的聯合仿真研究[J]. 系統仿真學報,2007(21):4 953-4 955.
[4] 杜志江. 基于虛擬樣機技術的雙足機器人運動仿真研究[J]. 系統仿真學報,2007(19):4 454-4 456.
[5] 劉彥武. 基于adams 的并聯機器人承載能力仿真[J].制造業自動化,2007(7):79-81.
[6] Caselles V, Kimmel R S. Geodesic active contours[J]. International Journal of Computer Vision, 1997, 22(1):61-79.
[7] Ambrosio L, Tortorelli V M. Approximation of functional depending on jumps by elliptic functional viaconvergence comm[J]. Pure and Appl Math, 1990, 43(8):999-1 036.