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摘要：2016年美国19所大学在美国科学基金会的赞助下联合发布了《美国机器人技术路线图：从互联网到机器人》，该报告预言机器人是将会对人类未来产生革命性影响的新技术，在不久的将来机器人将会应用于人类社会的各个角落。现阶段机器人是力学、材料学、自动控制、传感器、机械等传统学科交叉的结晶，未来机器人将融合传感技术、同步控制、人机交互、计算机视觉、仿生机械材料等新研究领域的研究成果，机器人将从传统工业行业走向医疗、家庭、个人等更广阔的应用领域。本文主要分析同步控制机械手臂的研究。
关键词：人机协作；机械臂；惯性传感器；同步控制
引言
目前尽管机器人已经广泛应用于各大门类的工业领域，但主要还是从事于结构化环境中执行各类确定性任务，操作不灵活、感知不强与应用场景单一等是现阶段机器人亟待解决的问题。随着应用要求的提高和相关领域的成熟，协作机器人出现了。协作机器人是初步融合人工同步领域研究成果的产物，协作机器人具备一定的外界感知能力和人性化的操作方式。
1、研究机械手臂控制系统的目的和意义
机器人最重要的行为部分是机械臂，并且在机器人的发展中意义非凡。自动化、编程、实现、模拟构成了机械臂系统。每一部分都是紧密相连的，需要相互配合来工作。课题的重要任务有下面几个方面：（1）必要条件不少于六个自由度的结论，是通过依靠机械臂抓的手爪在空间运动的状态下想要到达任一个位姿获得的，因此选用了六自由度链式枢纽的布局。依据具体情况在平衡机器人的大小下开发了一系列机械臂的布局计划，并依据各连接杠杆的重量，运用静力学方法约摸估计出各个关节的力矩大小，因而采取与之配合的电机。选用一种基于总线的控制方案，可将总线上的计算机和联合控制器挂在一起。工控机基本作用是对各关节控制器施行监视，与此同一时间也进行机械臂行为学、轨迹规划方面的算法控制。关节控制器选用TI工厂的TMS320LF2407DSP，最重要的功能是完成位移，速率和力矩伺服把持算法的实现。（2）其次，使用标准的D-H建模方法，建立了机器人的数学模型。运用正运动学方面的理论对机械臂的性能进行分析，选用解析法方面的公式解算出逆运动学的封闭解，并将其作为性能指标，就可以得到解析解在解耦运算方法中的唯一解。六自由度机械手基于MFC框架的配置，在基于VisualStudio2008的C++开发平台上专门建立了一套适用于这种构型的三维仿真工具。仿真调试软件将运动学和轨迹规划算法加载到了这中间，有力的论证了机械臂数学规模以及正、逆运动学求解过程的正确性，并且对四种轨迹规划式的成果做了直观的比较。
2、穿戴式人体运动数据采集模块
2.1惯性传感器
得益于微电子技术的进步，MEMS器件的集成度越来越高，原来复杂的惯性传感器也变得越来越小，于是MEMS惯性传感器由于其廉价、小巧有了更广泛和灵活的应用。穿戴式人体运动数据采集设备的硬件部分主要是利用MEMS惯性传感器来测量人体姿态，进而求解出人体运动数据。系统采用MPU9250作为惯性测量单元，MPU9250包括三轴加速度计、三轴陀螺仪和三轴磁力计。
2.2基于MPU9250的姿态解算
MPU9250中加速度计和磁力计具有高频噪声，所以加速度计和磁力计输出信号瞬时值不够精确，直接解算出来的姿态会震荡，但是加速度计和磁力计的长期数据是稳定的。另一方面陀螺仪具有低频噪声，即每一时刻得到的角速度是比较准确的，但是由于使用积分计算旋转角度会有积分累计误差，因此陀螺仪长期数据是不准确的，也就是陀螺仪漂移现象。根据加速度计、磁力计和陀螺仪在频域上的互补特性，可以融合这三种传感器数据，以提高精度和系统的动态特性。
2.3姿态解算与数据融合
对加速度计和磁力计做完预处理后，在实际测量时还需要使用各种滤波算法做姿态融合。目前基于MEMS惯性传感器的姿态解算主要有三种方法：欧拉角、方向余弦和四元数。
欧拉角在求解姿态时存在万向节锁问题，不能用于全姿态解算；方向余弦可用于全姿态解算但是含有三角函数计算量大，故也不能满足实时性要求；四元数，计算量小，无万向节锁问题，实时性好，所以选择基于四元数的姿态解算。
2.4穿戴设备设计
根据人体手臂运动模型和测量要求，需要两个MPU9250传感器分别安置在大臂和前臂上。根据安装位置，假设人体是沿着地理坐标系的轴站立，则只用上臂MEMS惯性传感器测量的数据就可以直接解算出肩关节相对于地理坐标系的旋转角度。前臂MEMS惯性传感器测量的是小臂相对于地理坐标系的姿态数据，由于前臂和上臂是连杆结构，所以前臂MEMS惯性传感器的姿态数据还需要利用上臂的姿态数据转换成肘关节的角度数据。肘关节的弯曲角度是上臂载体坐标系的x轴与前臂载体坐标系的x轴的夹角，即绕z轴的Yaw偏航角之差，而前臂旋转角度等于前臂解算的Pitch欧拉角减去上臂的Pitch欧拉角。
3、我国同步机械手的发展现状
与国外成熟产品相比，我国的相关研究相对较少，20世纪80年代，国家大力支持工业机器人的科技研究，经过近多年的不断探索，我国在相关机器人研究中积累了相对成熟的经验，可以利用研究的机器人在各个领域发挥重要作用。现在，许多企业可以在本国使用喷漆机器人、焊接机器人，尤其是在我国大型汽车企业的生产线上。今天，我国有许多机器人研发企业，总数超过200家，许多企业组织都有自己的研发特色，比如哈尔滨焊接研究所、昆明船舶公司、一汽集团涂装技术开发中心等，除了这些有研发实力的企业，除了这些有研发实力的企业，很多有实力的科研院所和大学都有机器人方面的研究进展。
4、同步机械手臂的未来发展趋势
4.1小型化、集成化技术的发展
小巧灵活无疑是机械手的目标，现在小型化、集成化的研究通常集中在减小尺寸、最终驱动质量和使用模块化技术上，复杂的系统可以由许多子系统组成，每个子系统都能够完成设计功能，这些功能协同工作，能够满足系统的功能要求。现在计算机发展和应用很快，计算机开发控制器可以用于机器人控制系统。模块化技术是机械手小型化发展的重要趋势，它可以使机械手更加小巧、灵活。
4.2信息融合技术的发展
作为机器人研究领域目前问题较大的技术，信息融合能够充分利用各种传感器导出更多有效的时间和空间信息，其概念是利用计算机技术对从各种传感器或不同来源获得的信息进行一系列分析和处理，最终导致任务评估和决策的信息处理过程。
结束语
研究初衷是探索一种新的控制机械手臂的方式，利用多传感器的数据融合和仿生机械设计，让人更容易更便捷地操控机械手臂。整套系统可以简化成主从控制系统，主控制是通过惯性传感器测量人体的运动轨迹；然后解算出控制信号，从系统负责接受主系统的控制信号然后驱动机械手臂做相应运动；反馈模块根据机械臂反馈的运行状态数据，通过机械外骨骼直接反馈给主控人。目前系统初步实现预定功能，下一步将继续优化惯性传感器的姿态解算算法和主控制与关节控制系统之间的通信协议，以提高整体系统的精度和稳定性。同时也将完善机械和传感器设计，增强主控人对整套系统的感知，提升主控人操作使用的舒适度和精准度。
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