人工智能技术在求机器人工作空间的应用论文.doc

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研究生课程论文

人工智能前沿

论文题目：人工智能技术在求机器人工作
空间的应用

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人工智能技术在求机器人工作空间的应用
摘 要
人工智能的开展迅速，现在已经渗透到机器人的全方位分析与机器人的工作空间的计算中，其对机器人的应用起着越来越重要的作用。元素限制法由三个限制元素构成，分别为杆长限制、转角限制、连杆的干预。在初步确定限制元素后即可得到边界条件，即可得到工作空间。圆弧相交法由运动学反解过程、工作空间的几何描述以及工作空间的计算过程组成。两者各有其优缺点，都是可取的求工作空间的方法。
关键词：人工智能 元素限制 圆弧相交 工作空间
Abstract
With the rapid development of artificial intelligence, it has been applied to the analysis of the robot and the working space of the robot. It plays a more and more important role in the application of the robot. The element restriction method is posed of three elements, which are the length of the rod, the restriction of the angle and the interference of the connecting rod. Boundary conditions can be obtained after the preliminary determination of the limiting element. The arc intersection method is posed of the process of the inverse kinematics of the kinematics, the geometric description of the working space and the calculation process of the working space. Both have their own advantages and disadvantages, are desirable for the working space of the method.
Key words: artificial intelligence element limit arc intersection working space

第1章 元素限制法的求解
图1.1 空间6自由度并联机器人简要模型
1.1杆长的限制
杆长的长短直接决定了机器人人工智能的能力的大小。如图1-1所示的6自由度平台并联机构，其上下平台分别是一个半径为Rp和Rb的圆盘,上下平台分别通过球面副和万向绞与连杆相连接。为方便讨论，分别建立运动平台的坐标系，简记为｛O’｝,固定平台坐标系，简记为坐标系｛O｝。其中坐标系的原点O’和O分别位于上下平台的中心，轴Z’和Z分别垂直于上下平台而轴X和X’分别是∠和∠的平分线，这样X’和O’B6的夹角为=∠B2O’B3/2，X与OA2的夹角为=∠A2OA3。OAi与X的夹角为，O’与X’的夹角是，那么有：
=， 〔1-1〕

...
, 〔1-2〕
这样，上平台的铰链点相对于坐标系｛O’｝的坐标，以及相对于坐标系｛O｝的坐标就可以求出[1]：
，〔1-3〕
运动平台相对于固定平台的位姿可以用坐标系｛O’｝与坐标系｛O｝之间的旋转变换R以及两坐标系之间的q=来表示，当给定运动平台的位置和姿态后，各个连杆向量可以表示为
〔1-4〕
各杆长用〔i=1.2...6)表示，那么有
〔1-5〕
但是杆的长度变化是有限的，这里用和来表示第i杆的最小和最大值，那么杆长的约束可以用下式表示：
〔1-6〕
当某一杆长到达其极限时，运动平台的给定的参考点也就到达了工作空间的边界。
1.2运动副转角的限制
运动副转角的大小反映了机器人人工智能的伸展性。并联机器人的上下平台与各分支杆相连的关节是球面副，而下平台与各分支杆相连的关节是万向绞，球面副和万向绞的转角X围实际上是有限制的，球面副的转角θ是与球面副的基座固结的坐标系的Z轴和表示与球面副连接的向量u来决定的，可以想到，球面副与万向绞的最大转角与运动副的具体构造有关。假设第i个球面副的基座在坐标系｛O’}中的姿态用向量来表示，那么球面副的转角约束条件可用下式表示:
〔1-7)
同样，万向绞的转角可以用下式表示：
(1-8)
式中：R表示万向绞相对于固定坐标系｛O}的姿态；分别是球铰和万向绞的最大转角。
假设各关节相对于平台的姿态向量为，这里是当杆长为，且上下平台的坐标互相平行时第i杆的向量，据有关结果说明，这种安装方法能有效扩大关节的转动X围，这时上下平台上各关节的转角分别是[1]：
(1-9)
(1-10)
1.3连杆的干预
连杆之间的干预反映了人工智能机器人容错率的大小。因为连接上下平台的连杆是有一定的尺寸大小的，因此，各杆之间有可能发生干预。为了讨论方便，这里假设各杆都是圆形的，直径为D，假设〔i=1.2...6)为两相邻杆中心线之间的最短距离，那么两杆不发生干预的条件为[1]：
(1-11)
假设用表示相邻两杆与之间的公法线向量，
(1-12)
并且用表示两向量和之间的最短距离，如图1.2所示，
(1-13)
这里需要强调的是，连杆之间的最短距离不一定等于两杆向量之间的最短距离，这两者之间的关系取决于连杆向量与他们的公法线之间的交点和的位置，其中交点的坐标可以用下式计算：
(1-14)
式中，表示在坐标系｛O}中的坐标，那么可以由下式定义，
(1-15)
同理可计算，根据交点和的位置可以有以下3种不同情况：
第一种情况，两交点都在连杆上，如图1.2(a)所示。这时候有，假设，那么发生连杆干预。
第二种情况，其中的一个交点不在连杆上，如图1.2〔b〕和〔c〕所示。这时可以根据交点的位置来计算，假设交点超过关节，但是在连杆i+1上，如图1.2〔b〕所示，那么为，到连杆i+1的距离。
(1-16)

(b)

(a)

(d)
(d)
(c)

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图1.2 连杆干预的3种情况
(f)
(e)
假设交点超过，但是在第i连杆上，如图1.2〔c〕所示，那么为到连杆i的距离，
(1-17)
第三种情况，两个交点都不在连杆上，如图1.2〔d－f〕所示。那么这时的取决于和的位置，是和通过且垂直于的直线的交点，而是和通过且垂直于的直线的交点，这时有以下三种可能性：
假设在连杆上，且是在连杆之外，如图1.2〔e〕所示，那么可以由式〔1-16〕确定。
‚假设在上，且是在连杆之外，如图1.2〔f〕所示，那么可以由式〔1-17〕确定。
ƒ假设和都在连杆的外边，如图1.2〔f〕所示，那么为和之间的距离。

1.4 工作空间确实定方法
人工智能技术是一种信息技术，能够极快地传递。我们必须保持高度警觉,防止人工智能技术被用于反对人类和危害社会的犯罪，这里，可以通过控制工作空间的大小来控制它们的威胁。前文提到，机器人的工作空间是操作器上某一点给定参考点所有可以到达的点的集合，这里参考点选择上平台的中心点，即坐标系｛0’}的原点。当给定上平台的位姿后，各连杆的长度、关节的转角和以及相邻两杆之间的距离都可以用上面提到的方法计算，然后将这些计算结果分别与相应的允许值、、、和比拟，假设其中任意一个值超出了允许值，那么此时的位姿是不可能的，即参考点在工作空间之外。假设其中某一值等于允许值，那么此时操作器的参考点位于工作空间的边界上。假设所有参数值都小于允许值，那么位于工作空间内。工作空间常用体积V的数值来表示。具体的工作空间边界确实定和体积的计算可以按照以下方法：
将操作器有可能到达的某一空间定为搜索空间，将该空间用平行于XY面的平面分割成厚度为的微分子空间，并假设这个子空间是以高度为的圆柱，如图1.3所示。
图1.3 工作空间微分子空间
‚对于每一个微小子空间，按照上面给出的约束条件，搜索其对应于给定姿态的边界，这一步骤应从开场，假设是对应于约束条件的工作空间在Z轴方向的最低点，那么应该要比要小，如图1.3所示。在完成某一子空间的搜索后，再分析Z方向增量为的子空间，直到为止，这里的是指约束条件允许的工作空间的最高点。工作空间的截面可能是单域的，如图1.3中的虚线1表示的与XY平面平行的平面与工作空间的截面；也可能是多域的，如图中的虚线2表示的与XY平面平行的平面与工作平面的截面。
ƒ在进展子空间边界确实定时，可采用快速极坐标搜索法，如图1.3所示，采用极坐标表示工作空间内的点。起始时极角为，给定极径进展边界搜索。当关节的最大转角和相邻杆的最短距离等参数满足式〔1-18)的约束条件之一时，

，
，，
〔1-18〕

这时的坐标点就是工作空间的第一个边界点，如图1.4所示。然后给极角一个增量后，在得到极坐标为的点。如果T点在工作空间的外边，如图1.4所示点，那么可以递减极径直至满足〔1-18〕的条件之一，即可得到工作空间的边界点。重复上述的步骤，直至找到所有空间的边界点，这样该微分工作空间的体积可用下式计算[1]：
(1-19)
④如要求的工作空间的截面是多域的，如图1.5所示，这时对于工作空间的每一条边界都要采用上一个步骤的搜索方法，搜索的最大极径要足够大。这时工作空间的体积可采用以下公式：
图1.5 工作空间的边界搜索方法
图1.4 多域工作空间截面
〔1-20〕
工作空间的体积V就是上述各微分空间的体积的总和，。
第2章 圆弧相交法的求解
2.1 圆弧相交法简介
所谓圆弧相交法，就是通过几何方法得到6自由度并联机器人的工作空间的一局部。但是整个工作空间镶嵌在一个六维的空间内[2]，很难清楚地被表达出来。这里工作空间确实定是通过定位的方法，三维笛卡尔空间的区域可以通过机器人所给定的上平台的位姿得到。六维空间里的三维空间内的机器人的工作空间局部都可以通过下面所介绍的方法得到。首先，我们先通过机器人的运动学反解方法来得到组成工作空间的交截面，然后再通过几何算法算出这些交截面的面积，最后通过积分的方法来求出整个工作空间的体积。
2.2 圆弧相交法的过程
2.2.1 运动学反解
运动学反解的目的是定义以下过程所要用到的记号。同样，固定坐标系记为｛O}，运动坐标系记为｛O’},O’是上平台的中心。向量〔i=1.2...6〕为定平台各点相对于O点的位置向量，而为动平台各点相对于O’点的位置向量。Q为O’相对于O的旋转矩阵，将向量OO’记为，那么有[2]
〔2-1〕
将上式左右减去那么可得到：
〔2-2〕
两边求X数可得：
〔2-3〕
上式将坐标带入可得：
〔2-4〕
其中：
〔2-5〕
〔2-6〕
〔2-7〕
2.2.2 工作空间的几何描述
解决逆运动学问题可以大概描述机器人的工作空间，这里忽略了杆间干预问题，每一个执行器的极限位置构成了工作空间的边界。假设各杆件的极限长度为和，那么有：
〔2-8)
在边界处有：
〔2-9〕
写成球的形式即为：
〔2-10〕
对于一个给定的变换矩阵Q，、、均为定值，那么式〔2-10〕表示两个同心球，这表示对于给定的圆心可表示为：
〔2-11〕
图2.1 球心位置
动平台
由〔2-10〕所描述的工作空间考虑到了动平台的几何问题，换言之，同心球描述了O’的运动轨迹，这里不变，在最大杆长与最小杆长之间于定平台上转动。所以，即为杆长向量也即球心位置，如图2.1所示。
因此，对于一个给定动平台位姿的机器人，在三维笛卡尔坐标下的工作空间可以通过六对同心球的穿插的公共区域来表示。各个球球心的的位置取决于机器人的运动参数以及给定动平台的位置。
工作空间的每个局部都是由每个球的某一局部组成，用一个平面去截每个球，得到一个穿插平面。例如用一个平行于xoy面的平面去截，定义，那么式〔2-10〕可以写为：
，其中： (2-12)
同心圆的半径分别由和给定。相似的，对于平行于xoz或yoz面也有相似的结论。
2.2.3 工作空间的计算算法
这六个同心圆区域可通过几何方法得到，下面分三步得到每一段圆弧与原点相连得到的区域的面积。第一步是找到这12个圆的所有交点，每个圆与其他圆的交点数为0、1或2；第二步是由上一步得到假设干条圆弧；第三步是去掉那些不在12个圆的公共区域的圆弧。圆弧与原点相连得到的区域的面积由下式给出：
[3] 〔2-13)
其中，A为平面区域的面积
为平面区域的边界
s是平面区域任意一点的位置向量
n区域内的点指向有效区域的矢量
下表2.1给出了该机器人的几何参数：
表2.1 机器人的几何参数(mm)
i
1
2
3
4
5
6

92.58
132.58
40.00
-40.00
-132.58
-92.58

99.64
30.36
-130.00
-130.00
30.36
99.64

23.10
23.10
23.10
23.10
23.10
23.10

30.00
78.22
48.22
-48.22
-78.22
-30.00

73.00
-10.52
-62.48
-62.48
-10.52
73.00

-37.10
-37.10
-37.10
-37.10
-37.10
-37.10

454.5
454.5
454.5
454.5
454.5
454.5

504.5
504.5
504.5
504.5
504.5
504.5
图2.2给出了圆弧的几何位置关系图[4]。
得到所有的有效圆弧之后，即可由式(2-13)算出相应的各局部面积，再通过进一步积分〔切片法〕[5]可得到工作空间的体积。
图2.2 圆弧位置关系图

比拟及结论
人工智能的开展极大地推动了机器人学的进步，特别是一些前沿的算法对机器人工作空间的求解越来越高效。此文比拟了两种算法在求解机器人工作空间的运用。使用元素限制法求解工作空间计算过程显得相对繁琐，但是得到的工作空间更加准确。圆弧相交法计算过程简单，但是容易理解，由于忽略了杆间干预所以得到的工作空间不及元素限制法准确，但是得到的结果更加直观。
参考文献
黄真，赵铁石.高等空间构造学.:高等教育,2021.
C.Gosselin.Determination of the Workspace of 6-DOF Parallel manipulators.
Masory O,Wang J. On the accuracy of a stewart platform-part Ⅱkinematic calibration and pensation.Proc.IEEE Conf.on Rob.1993,Aut.,725-731.
MacCallion, H., and Pham, D. T., 1979, "The Analysis of a Six Degree of Freedom Work Station for Mechanised Assembly," Proceedings of the 5th
World Congress on Theory of Machines and Mechanisms, July, Montreal.
黄田，汪劲松，WhitchouseD J等.并联机器人位置空间分析.中国科学〔E辑〕，1998，28〔2〕：136-145.
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