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河南理工大學萬方科技學院2012屆機械設計及其自動化專業(yè) 畢業(yè)實習報告
畢業(yè)設計實習報告
----四連桿履帶式搜救機器人
系 別：機械與動力工程系
班 級：機械設計08-2班
姓 名： 錢龍飛
學 號： 0828070150
目 錄
1、 搜救機器人簡介
1.1搜救機器人概述
1.2搜救機器人的用途和發(fā)展概況
1.3搜救機器人的分類
1.4搜救機器人的關鍵技術
1.5搜救機器人不同類型的移動分析
2、 畢業(yè)設計題目——四連桿履帶式搜救機器人
2.1 設計指導思想
2.2 四連桿履帶式搜救機器人設施設計設計中需要注意的幾個問題
2.2.1電動機
2.2.2減速器設計
2.2.3機器人外殼材料選擇
2.2.4四連桿變形履帶機器人總體結(jié)構
2.2.5機器人越障原理及性能分析
3、 實習總結(jié)
四、參考文獻
一、搜救機器人簡介
1.1搜救機器人概述
一、概述
近年來，多發(fā)的自然災害（如地震、火災、洪水）、人為的恐怖活動、武力沖突及各種生化病毒、有毒物質(zhì)、輻射等恐怖不斷威脅著人類的安全，使得人們普遍關注對各種災害的應急能力、災后的快速響應處理能力。在突發(fā)恐怖事件、自然災害及意外傷害發(fā)生后，巨大的災害往往造成大范圍的建筑物坍塌和人員傷亡，現(xiàn)場搜索與救援成為人不最為緊急的工作。然而現(xiàn)場多為坍塌環(huán)境，結(jié)構復雜、不穩(wěn)定，有些狹小空間救援人員和搜救犬根本無法進入，從而使搜救范圍限制在倒塌建筑物表面范圍。救援人員進入建筑物也將有巨大的風險，其體重和移動可能會引起建筑物進一步倒塌，造成對救援人員和幸存者的再次傷害。因此，救援隊員必須在結(jié)構工程師進行評估，并對不穩(wěn)定的倒塌結(jié)構進行支撐加固后才能進入，這個過程延誤了搜救受災者的時間。同時，由于搜尋空間條件惡劣，易導致救援隊員勞累，從而易對周圍建筑結(jié)構作出錯誤判斷，錯過沒有知覺受災者的概率上升，而且救援人員也存在重大的健康風險和安全風險，影響救援工作的快速展開。
將機器人技術、營救行動技術、災害學等多學科知識有機融合，研制與開發(fā)用于搜救與營救的救援機器人，將有效地提高救援的效率和減少救援人員的傷亡。
搜救機器人是指用在災后非結(jié)構環(huán)境下執(zhí)行搜索與救援任務的特種機器人。機器人在搜索與救援過程中明顯具有以下幾個方面的優(yōu)勢。
（1）在發(fā)生倒塌后，機器人可以立即展開對幸存者的搜索，進入結(jié)構不穩(wěn)定的建筑物，降低救援隊員的風險，為搜救工作節(jié)約時間
（2）可以進入狹窄空間，擴展搜救專家的工作范圍。建筑物倒塌會形成各種各樣的空間，這些空間可能就會有幸存者，但搜救人員難以進入，而機器人卻可以一展身手。
（3）可以攜帶多種傳感器，探測幸存者空間狀況，在機器人軟件的幫助下對搜索區(qū)域?qū)嵭型暾娜S搜索，繪制結(jié)構圖，提升工作效率和可靠性。搜救機器人可以攜帶溫度探測器、一氧化碳探測器、爆炸界限探測器、氧氣、PH探測器、輻射探測器和殺傷性武器探測器，從而測定空氣讀數(shù)，探測有害物質(zhì)，分析后向救援人員提出警告。
1.2搜救機器人的用途和發(fā)展概況
地震、火災、礦難等災難發(fā)生后,在廢墟中搜尋幸存者,給予必要的醫(yī)療救助,并盡快救出被困者是救援人員面臨的緊迫任務。實際經(jīng)驗表明,超過48小時后被困在廢墟中的幸存者存活的概率變得越來越低。由于災難現(xiàn)場情況復雜，在救援人員自身安全得不到保證的情況下是很難進入現(xiàn)場開展救援工作的，此外，廢墟中形成的狹小空間使搜救人員甚至搜救犬也無法進入。災難搜救機器人可以很好地解決上述問題。機器人可以在災難發(fā)生后第一時間進入災難現(xiàn)場尋找幸存者,對被困人員提供基本的醫(yī)療救助服務，進入救援人員無法進入的現(xiàn)場搜集有關信息并反饋給救援指揮中心等。近年來，為了滿足救援工作的需要，國內(nèi)外很多研究機構開展了大量的研究工作，可在災難現(xiàn)場廢墟中狹小空間內(nèi)搜尋的各類機器人如可變形多態(tài)機器人、蛇形機器人等相繼被開發(fā)出來。本文在介紹國內(nèi)外災難搜救機器人最新研究成果及近年來災難現(xiàn)場的實際使用情況的基礎上，根據(jù)現(xiàn)場使用的經(jīng)驗教訓提出了災難救援機器人需要解決的一些關鍵技術問題，指出了災難救援機器人的發(fā)展趨勢。2001 年“911”事件發(fā)生后，美國國內(nèi)主要機器人生產(chǎn)公司，研究機構都組織參加了紐約世貿(mào)大廈現(xiàn)場的搜救工作，他們是南佛羅里達大學機器人輔助搜尋與救援研究中心，MIT 的iRobot公司，美國海軍的SPAWAR 研究中心，以及具有五十多年歷史的Foster - Miller公司等。據(jù)時代周刊報道:在最初的十天當中，救援機器人在搜救犬、人工無法抵達的狹小或危險區(qū)域找到十余具遇難者的遺體與現(xiàn)場搜救工作人員找到的數(shù)量基本相同，但所花的時間卻不到現(xiàn)場救援人員花費時間的一半。
搜救機器人為城市搜救展開了新思路，但是也暴露了一些問題。綜合考慮機器人技術和城市搜救環(huán)境，未來的搜救機器人技術需求應包括以下幾個方面。
1．機動裝置設計
在建筑物搜救中，機動是機器人首先面臨的問題。作為機器人機動主體的底盤，需要裝載所有的傳感器?？紤]建筑物倒塌的環(huán)境，底盤的設計應該滿足以下需求。
（1）能夠通過粗糙地形，越過或繞過障礙物，能夠爬樓梯，能夠通過狹窄空間。
（2）能夠耐熱、放水、防火、防腐蝕。
（3）重量輕，能夠在不發(fā)生滑動和再次倒塌的情況下對空間進行快速搜索。
2．傳感器
城市搜救的兩個明確任務：一是尋找可能的幸存者，二是在最初的結(jié)構評估過程中對空間進行分類。因此，機器人攜帶的傳感器必須使它們在移動中探測受災者和收集受災者信息。如傳感器的設計需要能夠確定受災者的生命跡象，并確定幸存者的狀態(tài)；為了判斷出受困者所在的位置和其所在地點的情形，需要綜合GPS、慣性測量裝置、編譯器、陀螺儀、加速計、觸摸、移動、視覺和聲學傳感器獲得的信息等。
3．通信
使用有線通信的機器人在行動中通信系鏈易纏繞，限制了機器人的移動，適合于短距離的搜救行動。未來的發(fā)展是采用無線通信。在紐約世貿(mào)中心救援中使用的機器人就是利用無線以太網(wǎng)（2.4GHz 802.11）、有線通信方式與指揮中心保持通信聯(lián)絡。無線以太網(wǎng)由于帶寬的問題，易導致通信中斷，因此，需要加強動力、抗干擾能力的設計。
4．圖像處理
通過操縱機器人能夠獲取現(xiàn)場圖像，用于確定墻壁和柱子計結(jié)構的破壞，管道和儲藏庫的泄漏和破裂等。同時機器人能夠通過獲得的現(xiàn)場結(jié)構信息繪制出新的結(jié)構圖，從而向救援人員報告受災后的精確位置及可能的通路。地圖的繪制可以由一個機器人完成，也可以與其他機器人合作來完成。
5．導航技術
提高機器人搜索效率和范圍，開展視覺導航技術的相關研究。視覺在機器人路徑規(guī)劃、避障；自動爬樓梯過程中是非常重要的。如NASA噴氣動力實驗室利用圖像的樓梯邊緣判斷方法，解決了機器人爬樓梯的自動化。
6．人機交互界面
為了方便使用者在救援行動中有效的使用機器人，便捷的人機交互是非常必須的。一個有效的用戶界面必須能夠向操作員提供足夠的決策參考信息，用于制定機器人的下一步行動。在這樣的界面下，使用者能夠很容易的獲得機器人的方向、位置和動力，操作眾多的設備，比如攝像機、燈光和車載鉗子，準確的控制機器人的移動，從攝像機獲得圖像。
7．群體機器人協(xié)同
在面對一個巨大災難的時候，可以考慮由多個機器人組成群體，通過系統(tǒng)協(xié)調(diào)來完成單機器人無法或難以完成的工作。群體機器人系統(tǒng)具有空間分布、功能分布、時間分布等特點，所以群體機器人系統(tǒng)比單機器人系統(tǒng)具有更強的優(yōu)越性，主要表現(xiàn)在以下幾個方面。
（1）群體機器人系統(tǒng)可以實現(xiàn)單機器人系統(tǒng)無法實現(xiàn)的復雜任務。
（2）設計和制造多個簡單機器人比單個復雜機器人更容易、成本更低。
（3）使用群體機器人系統(tǒng)可以大大節(jié)約時間、提高效率。
（4）群體機器人系統(tǒng)的平行性和冗余性可以提高系統(tǒng)的柔性和彈性。
1.3搜救機器人的分類
1.履帶式搜救機器人
履帶式機器人是為了滿足軍事偵察、拆除危險物等作業(yè)的需要,在傳統(tǒng)的輪式移動機器人的基礎上發(fā)展起來的。圖1 給出了目前國際上幾家著名機器人公司的典型產(chǎn)品,他們主要是為了滿足軍事需要而開發(fā)的,體積普遍偏大,不太適合在倒塌的建筑物廢墟中狹小空間內(nèi)搜尋幸存者。
圖1
2.可變形(多態(tài)) 搜救機器人
為了能進入狹小空間展開搜救工作，要求機器人的體積要盡可能小，但體積小了搜索視野就會受到限制，為了解決這一矛盾，近年來在傳統(tǒng)牽引式搜救機器人平臺基礎上，研制出了形態(tài)可變的履帶式多態(tài)搜救機器人。圖2為美國iRobot公司生產(chǎn)的PackBot系列機器人, PackBot機器人有一對鰭形前肢，這對鰭形前肢可以幫助在崎嶇的地
面上導航,也可以升高感知平臺以便更好地觀察。圖3為加拿Inuktun 公司MicroVGTV多態(tài)搜救機器人，他可以根據(jù)搜索通道的大小及搜尋范圍的遠近靈活地調(diào)整形狀和尺寸。
圖2
圖3
3.仿生搜救機器人
雖然履帶式可變形多態(tài)機器人可根據(jù)搜索空間的大小改變其形狀和尺寸，但受驅(qū)動方式的限制，其體積不可能做得很小。為了滿足對更狹小空間搜索的需要，人們根據(jù)生態(tài)學原理研制出了各種體積更小的仿生機器人,其中蛇形機器人就是其中很重要的一類。圖4 (a) 為CMU 研制的安裝在移動平臺上的蛇形機器人，圖4 (b) 為日本大阪大學研制的蛇形機器人。我國中國科學院沈陽自動化研究所，國防科技大學，北京航空航天大學等單位也都相繼研制出了類似的蛇形機器人系統(tǒng)。圖4 (c)為美國加州大學伯克利分校研制的身高不足3 cm 的蒼蠅搜救機器人。隨著技術的不斷成熟,相信蛇形、蠅形等仿生機器人會在災難搜救工作中發(fā)揮越來越大的不可替代的特殊作用。
圖4
1.4搜救機器人的關鍵技術
一．硬 件
1. 1 移動性/ 機械機構
移動性是搜救機器人完成搜救工作的決定因素,“911”事件后紐約世貿(mào)大廈現(xiàn)場的搜救工作以及西弗吉尼亞Sago 煤礦的礦難救援工作都很好地證明了這一點。機器人移動平臺應該能夠在惡劣廢墟環(huán)境中靈活地穿梭于狹小的空間之中,能夠翻越障礙,爬樓梯,穿越泥濘的道路等,且機器人的移動不應對周圍不穩(wěn)定結(jié)構產(chǎn)生影響，以免發(fā)生二次坍塌或爆炸等。此外,機器人還應該具備適應惡劣環(huán)境的能力,具有防水、耐高溫等能力。早期為軍用目的而設計的輪履式機器人由于體積偏大而不太適合搜救工作。目前,各種履帶式多態(tài)可變形小型機器人已經(jīng)研制出來, 并已商業(yè)化。近年來, 特別是2000 年以來以蛇形機器人為代表的仿生機器人正在成為新的研究熱點,且已經(jīng)取得不少突破性研究成果。
1. 2 傳感檢測裝置
搜救機器人的主要工作就是通過傳感器實現(xiàn)自身的導航、環(huán)境信息的獲取以及幸存人員的搜尋。由于災難現(xiàn)場環(huán)境的復雜性及不確定性,傳統(tǒng)在室內(nèi)結(jié)構化環(huán)境中已較成熟的導航算法無法滿足救援工作的要求。傳統(tǒng)的聲納、激光測距儀等在充滿煙霧和灰塵的環(huán)境中也很難取得理想的效果。目前搜救機器人主要采用人工控制方式來發(fā)現(xiàn)被困人員后需要迅速判斷其是否還活著。生命體征檢測裝置的研制近年來成為了研究的熱點。南佛羅里達大學Murphy教授領導的機器人團隊已開發(fā)出了多個非介入式生命體征檢測傳感器,用于判斷被困人員的生存狀況。
1. 3 人機通訊方式
目前機器人與操作者之間常用的通信方式有無線和電纜兩種方式。電纜方式可以通過線纜方便地為機器人提供能量,穩(wěn)定可靠地實現(xiàn)機器人和操作者之間的信息傳送且，當機器人遇阻時通過拖拽使機器人重新投入工作。但電纜方式也存在一定的問題，隨著機器人搜尋范圍的深入,線纜很容易發(fā)生纏繞而影響機器人的移動性，研制收放靈活的電纜卷繞裝置是解決目前有線通信方式機器人通訊問題的關 鍵。無線通訊方式的穩(wěn)定性較難保證,即使在穿透性能最佳的頻段也會由于帶寬及各種干擾的影響使得通訊無法正常進行?！?11”事件的救援工作證明,無線方式的機器人大約有25 %以上的時間無法正常通訊。穩(wěn)定可靠的通訊方式是當前救援機器人領域需要很好解決的關鍵問題之一。
二．軟件
2. 1 人機交互和用戶界面
在災難現(xiàn)場,搜救機器人的操作者精神高度緊張且需要長時間連續(xù)高負荷工作,因此良好的人機交互系統(tǒng)是提高搜救效率、減輕救援人員工作強度的保證。人機交互是通過良好的用戶接口來實現(xiàn)的,因此，該接口必須為操作者提供豐富的信息，從而使操作者能夠做出最佳判斷來對機器人進行控制，通過該人機接口，操作者能很容易地判斷機器人的位置、狀態(tài)等，能夠靈活地對機器人本身以及其所攜帶的有關裝置如攝像頭、照明裝置等進行控制。為了設計出友好的人機交互接口，設計人員必須對搜救過程中救援人員對機器人的使用情況進行充分的了解。南佛羅里達大學Murphy教授領導的機器人團隊在此方面已做了大量的調(diào)研工作。
2. 2 傳感器融合
由于救援現(xiàn)場環(huán)境的復雜性，對傳統(tǒng)的室內(nèi)結(jié)構化環(huán)境下傳感器數(shù)據(jù)的處理算法不能滿足搜救工作的需要。如通過視頻圖像對幸存者的檢測，由于灰塵、煙霧等的影響使得識別變得非常困難，通過檢測到聲音的方向辨別幸存者的方位，也由于現(xiàn)場噪音的影響而變得很困難。因此，為了完成搜索并發(fā)現(xiàn)幸存者，必須通過多種傳感器數(shù)據(jù)的融合,研究更加有效的識別算法。
2. 3 機器人搜救隊
由于災難現(xiàn)場環(huán)境的復雜性，需要各種不同的搜救機器人參與救援工作，如MCU研制的圖4 (a)所示的通過具有較強越障能力的輪式機器人攜帶蛇行機器人來完成救援工作的機器人。為了縮減搜索遍歷時間，組建機器人搜救隊是行之有效的辦法，各機器人之間相互協(xié)調(diào)來快速完成搜索工作。目前有不少研究機構在開展多機器人未知環(huán)境探索算法的研究工作，并已經(jīng)有基于結(jié)構化未知環(huán)境搜索的系統(tǒng)問世，但要真正用于實際救援環(huán)境還有很多工作要做。
2. 4 傳統(tǒng)移動機器人技術的局限性
移動機器人在室內(nèi)結(jié)構化環(huán)境下的導航、定位、路徑規(guī)劃、地圖建立以及未知環(huán)境探索等技術經(jīng)過長期的研究已經(jīng)基本成熟，但要用 于災難現(xiàn)場的非結(jié)構化復雜未知環(huán)境的探索還需要進行更深入的研究。目前搜救機器人的控制方式主要以手工操作為主，不追求機器人的完全自治。但為了提高救援水平，縮短搜索時間，完全自主的搜
救機器人，尤其是自主機器人搜救隊將是發(fā)展的方向。
1.5搜救機器人不同類型的移動分析
現(xiàn)科學技術的發(fā)展，別是電子信息技術的突飛猛進，器人作為人類的新型生產(chǎn)工具，減輕勞動強度，高生產(chǎn)率，變?nèi)说纳a(chǎn)模式，人從危險、惡劣、繁重的工作環(huán)境中解放出來等方面，示出了極大的優(yōu)越性。器人在地面的移動方式有多種：式、履帶式、輪履結(jié)合式和步行式等。行移動方式模仿人類或動物的行走機理，腿腳走路，環(huán)境的適應性好，能程度相對也較高。是步行移動方式的結(jié)構和控制比較復雜，對于比賽用機器人來說速度慢，以一般不選用。亞太大學生機器人大賽中出現(xiàn)的比較多的是輪式和履帶式。面對車輪式、履帶式和輪履結(jié)合式三種移動方式做一些說明。
一、輪式結(jié)構的分析
利用車輪移動是最常見的一種地面行進方式。輪式驅(qū)動機構移動方式的優(yōu)點是：高速穩(wěn)定，能量利用率高，機構和控制簡單，而且現(xiàn)有技術比較成熟。它的缺點是：對路面要求較高，適用于平整的硬質(zhì)道路，不能很好的適應場地。輪式移動機構可以達到較高的運動速度，在相對平坦的地面上，輪式移動具有相當?shù)膬?yōu)勢，控制也相對簡單。輪式移動機構由于應用廣泛，是目前研究最為透徹的移動機構之一。傳統(tǒng)的輪式移動機構有三輪、四輪、六輪的結(jié)構形式，日本還曾研究出五輪移動機構。但輪式移動機構的缺點也是很明顯的。由于與地面接觸面積小，在爬坡時容易出現(xiàn)打滑現(xiàn)象。要想解決打滑需要加裝減速箱或用動力制動的方法實現(xiàn)動態(tài)調(diào)整過程。但其通過性和越障能力受到限制，在攀爬樓梯時一般要求前輪半徑要大于樓梯高度，底盤最低點距地面高度限制了地面通過性。為適應復雜地形甚至于爬樓梯的要求，必須加大輪子直徑，導致底盤結(jié)構體積龐大，重量增加。從理論上講，三點決定一個平面，因此車輪式移動載體的平穩(wěn)運動最少需要3個輪子支撐。現(xiàn)在大多數(shù)機器人用的是3輪或4輪移動方式，在某些特殊情況下也有用5輪以上的，但這種情況下機器人的結(jié)構和控制會更加的復雜，這對我們技術有限的大學生機器人隊伍來數(shù)是不太適用的。因此我們會選擇3輪或4輪的移動方式，下面對此進行討論。
（1）3輪移動配置和操舵方式
典型3輪移動機器人通常采用1個中心前輪和2個后輪的車輪布置。3個車輪配置與功能的不同組合有可以將3輪機器人分為如圖1所示的若干類型
圖1（a）所示的組合是前輪1為萬向腳輪或球形輪，后輪2和后輪3為獨立驅(qū)動輪，利用它們的轉(zhuǎn)速差實現(xiàn)轉(zhuǎn)向。這種組合的特點是機構組合容易，而且當兩個驅(qū)動輪以相同速度、相反方向轉(zhuǎn)動時車體能繞兩個驅(qū)動輪連線的中點自轉(zhuǎn)，但自傳中心與車體中心不一致。
圖1（b）所示的組合是操縱舵機機構和驅(qū)動機構集中在前輪1上，兩個后輪之起支撐從動作用。與圖1（c）相比，該機構也能繞兩后輪連線的中點自轉(zhuǎn)，但其前輪驅(qū)動集中，結(jié)構比較復雜。
圖1（c）所示的組合是前輪1為操舵輪，后輪2和后輪3中的一個為驅(qū)動輪，另一個為從動輪。這種車輪機構的特點是結(jié)構簡單，組成容易，但單邊驅(qū)動的驅(qū)動性差，穩(wěn)定性不好，不能自傳。
圖1（d）的車輪組合將圖1（c）的單輪驅(qū)動該為雙后輪差動驅(qū)動，提高了驅(qū)動性，但加了一個差動齒輪裝置，結(jié)構更加復雜，也增加了質(zhì)量。
(a) (b) (c) (d)
圖1 3輪式移動配置方式
二、履帶式結(jié)構的分析
履帶式結(jié)構實際上是一種自己為自己鋪路的輪式結(jié)構。是將環(huán)狀的循環(huán)軌道履帶卷繞在若干滾輪外，車輪不直接與地面接觸。常見的履帶移動車是在車體的兩側(cè)各設有一對履帶驅(qū)動裝置的雙履帶結(jié)構。有為了適應復雜的路況而采用多履帶的。賽中由于路面不是很復雜，以制作起來比較簡單，將履帶卷繞在兩個以上的車輪上，個車輪用來做驅(qū)動輪，的車輪作張緊輪或?qū)蜉?。動輪通常靠自身的齒與履帶內(nèi)側(cè)的齒形嚙合來驅(qū)動。型的履帶移動機構由驅(qū)動輪、導向輪、托帶輪、履帶、履帶架等部分組成。動機構適合在復雜路面上行駛，是輪式移動機構的拓展，帶本身起著給車輪連續(xù)鋪路的作用。帶的優(yōu)點是著地面積比車輪式大，以著地壓強小；另外與地面粘著力較強，吸收較小的凹凸不平，能力強，于有突變的地面，原地旋轉(zhuǎn)，低。此，履帶式適合于各種場地。帶車輛和輪式車輛的特性有所不同。要的不同在轉(zhuǎn)向特性上。帶車輛的轉(zhuǎn)向通過兩側(cè)履帶的差速進行轉(zhuǎn)向。帶式轉(zhuǎn)彎不如車輪式靈活。要改變方向時、要將某一側(cè)的履帶驅(qū)動系統(tǒng)減速或制動來實現(xiàn)轉(zhuǎn)彎，者反向驅(qū)動車體的原地自傳。都會使履帶與地面產(chǎn)生相對橫向滑動，大了機器人電機的能耗。負重大的情況下可使電機溫度迅速升高影響電機的使用和壽命。帶車的受力比較復雜，用力可能是靜態(tài)的也有可能是動態(tài)的。輛以常速運動時，靜態(tài)力作用。加速運動時，受動態(tài)力作用。車輛轉(zhuǎn)彎時，將產(chǎn)生離心力，推動車輛橫向移動，動態(tài)力總是作用在車輛質(zhì)心處。
履帶式結(jié)構
三、輪履結(jié)合式的分析
機器人行走系統(tǒng)是完成移動動作的直接保證，設計的優(yōu)劣直接影響機器人性能發(fā)揮，其對機器人運動可靠性有很大要求。服普通履帶式移動機構的缺點，要通過改變履帶的形狀和結(jié)構來實現(xiàn)，特比勒（Catepillar）式、形狀可變履帶、位置可變履帶、履帶式加裝前后擺等結(jié)構形式相繼出現(xiàn)，并應用于各種機器人的移動機構。近年來各種增強的非金屬復合材料應用于履帶，大大減輕了履帶式移動機構笨重的缺點，改善了其整體性能，對復雜環(huán)境，履帶式移動機構具有較強的地形適應性。本文將介紹一種輪履結(jié)合式的結(jié)構。出于對重量和經(jīng)濟性的考慮，選用標準同步帶代替履帶作為行走系統(tǒng)的主要部件。同步帶有梯形齒和弧齒兩種齒形，有標準可選。用的是8M圓弧齒同步帶輪作為履帶。
輪履結(jié)合式
二、畢業(yè)設計題目——四連桿履帶式搜救機器人
2.1設計指導思想
科學性：目前，國內(nèi)外對于微小型履帶機器人的研究主要是針對機器人控制技術的研究，而作為機器人主體的機械結(jié)構卻大多采用經(jīng)典的履帶結(jié)構，雖然相關的研究成果已經(jīng)在某些領域成功地得到了應用，但從機械設計的角度看，明顯缺乏一定的創(chuàng)新和優(yōu)化。四連桿變形履帶式機器人的關鍵技術是采用常見的平行四邊形機構作為履帶變形結(jié)構，平行四邊形機構有兩個顯著特性：一是兩曲柄以相同速度同向轉(zhuǎn)動；二是連桿作平動。當...(查看更多)主動曲柄以一定速度轉(zhuǎn)動時，從動曲柄也以同樣的速度轉(zhuǎn)動，而連桿作平動，始終與機架保持平行狀態(tài)。如果在此機構的連桿上搭建工作平臺，其最大特點就是工作平臺運動平穩(wěn)可靠，而且運動范圍很廣，有利于越障。先進性：與目前國內(nèi)外的微小型履帶式機器人相比，本作品是一種全新結(jié)構的履帶式機器人，主要著眼于機器人機械主體結(jié)構的創(chuàng)新設計與優(yōu)化，使用的工作平臺簡單實用、控制可靠，并且加工方便、制造成本較低，可推廣應用于民用和軍事領域。
研制目的：設計一種適應復雜地形環(huán)境的履帶式機器人移動平臺，其具有很強的越障、爬坡、地面機動能力和行駛平順性，且結(jié)構簡單、運動穩(wěn)定、控制可靠，能滿足反恐、排爆、搜索、救援、偵察等任務對微小靈巧移動機器人載體的需求?；舅悸罚毫⒆阌诼膸C器人機械結(jié)構的創(chuàng)新設計，本作品巧妙利用平行四邊形機構構型發(fā)生變化時其周長不變的特點，提出一種全新的履帶變形機構，具有以下特點：（1）利用機構的簡單變...(查看更多)形實現(xiàn)機器人越障；（2）機器人可單側(cè)變形，以適應機器人兩側(cè)地形不同的情況；（3）實現(xiàn)機器人抬高底盤通過障礙。創(chuàng)新點：1． 提出了一種新型履帶變形機構，巧妙利用平行四邊形機構構型發(fā)生變化其周長不變的特點，使履帶變形的運動控制變得非常簡單。 2 . 基于新型履帶變形機構設計了一種新型機器人移動平臺，該平臺可抬高底盤越過障礙。 3． 采用模塊化、全天候、全地形的設計思想，對機器人電控系統(tǒng)等關鍵部件進行防水和抗振設計，使機器人具有一定的涉水和抗摔能力。
2.2 四連桿履帶式搜救機器人設施設計設計中需要注意的幾個問題
2.2.1電動機
該機器人采用履帶方式行進，內(nèi)部裝備有普通直流電機，下面介紹一下直流電動機結(jié)構型式
結(jié)構型式
代號
電機型號
臥式機座帶有底腳
B3（D2）
Z2-11~112
臥式機座帶底腳，端蓋有凸緣
B35（D2/T2）
Z2-11~82
臥式機座不帶底腳，端蓋有凸緣
B5（T2）
Z2-11~62
立式機座不帶底腳，端蓋有凸緣（軸伸向下）
V1（L3）
Z2-11~112
立式機座帶有底腳，端蓋有凸緣（軸伸向下）
V15（L3/D2）
Z2-11~82
2.2.2減速器設計
減速器主要由傳動零件(齒輪或蝸桿)、軸、軸承、箱體及其附件所組成。四連桿變形履帶式機器人內(nèi)部減速器主要采用二級圓柱齒輪減速器，以下是減速器的總體設計程序。
一、設計的資料和數(shù)據(jù)
1、原動機的類型、規(guī)格、轉(zhuǎn)速、功率（或轉(zhuǎn)矩）、啟動特性、短時過載能力、轉(zhuǎn)動慣量等。
2、工作機械的類型、規(guī)格、用途、轉(zhuǎn)速、功率（或轉(zhuǎn)矩）。工作制度：恒定載荷或變載荷，變載荷的載荷圖；啟、制動與短時過載轉(zhuǎn)矩，啟動頻率；沖擊和振動程度；旋轉(zhuǎn)方向等。
3、原動機 作機與減速器的聯(lián)接方式，軸伸是否有徑向力及軸向力。
4、安裝型式（減速器與原動機、工作機的相對位置、立式、臥式）。
5、傳動比及其允許誤差。
6、對尺寸及重量的要求。
7、對使用壽命、安全程度和可靠性的要求。
二、選定減速器的類型和安裝型式
三、初定各項工藝方法及參數(shù)
四、確定傳動級數(shù)；按總傳動比，確定傳動的級數(shù)和各級的傳動比。
五、初定幾何參數(shù)；初算齒輪傳動中心距（或節(jié)圓直徑）、模數(shù)及其他幾何參數(shù)。
六、整體方案設計；確定減速器的結(jié)構、軸的尺寸、跨距及軸承型號等。
七、校核；校核齒輪、軸、鍵等負載件的強度，計算軸承壽命。
八、潤滑冷卻計算
九、確定減速器的附件
十、繪制施工圖
2.2.3機器人外殼材料選擇
四連桿變形履帶式機器人的機體外殼采用鋁合金材料制作，鋁合金是工業(yè)中應用最廣泛的一類有色金屬結(jié)構材料，在航空、航天、汽車、機械制造、船舶及化學工業(yè)中已大量應用。純鋁的密度?。é?2.7g/cm3），大約是鐵的 1/3，熔點低（660℃），鋁是面心立方結(jié)構，故具有很高的塑性（δ:32~40%，ψ:70~90%），易于加工，可制成各種型材、板材。抗腐蝕性能好；但是純鋁的強度很低，退火狀態(tài) σb 值約為8kgf/mm2，故不宜作結(jié)構材料。通過長期的生產(chǎn)實踐和科學實驗，人們逐漸以加入合金元素及運用熱處理等方法來強化鋁，這就得到了一系列的鋁合金。 添加一定元素形成的合金在保持純鋁質(zhì)輕等優(yōu)點的同時還能具有較高的強度，σb 值分別可達 24～60kgf/mm2。這樣使得其“比強度”（強度與比重的比值 σb/ρ）勝過很多合金鋼，成為理想的結(jié)構材料，廣泛用于機械制造、運輸機械、動力機械及航空工業(yè)等方面，飛機的機身、蒙皮、壓氣機等常以鋁合金制造，以減輕自重。采用鋁合金代替鋼板材料的焊接，結(jié)構重量可減輕50%以上。鋁合金密度低，但強度比較高，接近或超過優(yōu)質(zhì)剛，塑性好，可加工成各種型材，具有優(yōu)良的導電性、導熱性和抗蝕性，工業(yè)上廣泛使用，使用僅次于鋼量。
2.2.4四連桿變形履帶機器人總體結(jié)構
下面提出了一種3 自由度微小型履帶式移動機器人的履帶變形結(jié)構。機器人的主體結(jié)構基于平行四邊形連桿機構，整體采用模塊化設計，使得攜帶、拆裝和維修非常方便。通過理論分析、機器人虛擬樣機運動學仿真和實物樣機越障試驗證明，設計的機器人不僅在爬坡性能、跨溝性能和地面適應性等方面已經(jīng)達到同類機器人的相當水平, 而且在通過垂直路障時還具有一定優(yōu)勢。
四連桿變形履帶式機器人結(jié)構布局如圖1所示, 主要由機架和兩個對稱分布的履帶變形模塊組成。位于機器人中部的機架作為移動平臺可裝載直流電源及與控制相關的各種設備,用于完成各種特定的任務, 在機器人運動過程中一般保持水平。機架兩側(cè)是基于平行四邊形結(jié)構的履帶變形模塊,主要由四連桿變形機構、主驅(qū)動輪、被動輪及繞在履帶輪上的履帶組成,其中四連桿變形機構由連桿、主動曲柄、被動曲柄組成,用于提供驅(qū)動力,并且可以繞機架旋轉(zhuǎn),實現(xiàn)履帶變形, 在越障時給機器人提供額外的輔助運動。機器人共有3個自由度, 即一個平動自由度和兩個旋轉(zhuǎn)自由度。安裝在機器人兩個主驅(qū)動輪內(nèi)的電機通過聯(lián)軸器傳動,將主驅(qū)動輪的旋轉(zhuǎn)運動轉(zhuǎn)變?yōu)槁膸У钠揭七\動, 實現(xiàn)機器人的直線前進、后退和轉(zhuǎn)向。另外一個電機安裝在機架上, 通過鏈傳動驅(qū)動左右兩側(cè)履帶變形模塊中的主動曲柄繞位于機架前方的軸轉(zhuǎn)動, 從而實現(xiàn)四連桿機構的變形, 最終使繞在其四周的履帶構形發(fā)生變化該結(jié)構的特點在于巧妙地利用四連桿機構實現(xiàn)了機器人的行進與履帶的變形, 使機器人具備良好的越障性能和地面適應性。
圖1
2.2.5機器人越障原理及性能分析
2.1 機器人越障的基本原理
與一般的輪式機器人等微小型移動機器人相比,履帶式機器人的優(yōu)勢在于其強大的越障能力,尤其是通過垂直路障的能力。翻越垂直路障的能力,是履帶機器人越障性能的主要指標。這里設計的一種四連桿變形履帶式機器人可以通過臺階、溝渠等常見障礙,在此僅著重闡述其通過垂直路障的基本原理。
圖2是機器人通過垂直路障的原理示意圖, 四連桿機構[ 6] 由機架AD、連桿BC、主動曲柄AB、被動曲柄CD 組成。
機器人越障的過程分析如下:
圖2 機器人通過垂直路障原理示意圖
圖2( 1): 在正常地形環(huán)境下, 組成履帶變形機構的四根連桿處于水平位置, 機器人保持八輪著地的狀態(tài), 直至前面發(fā)現(xiàn)障礙物。
圖2( 2): 發(fā)現(xiàn)障礙物后, 機器人停止前進。通過電機驅(qū)動履帶變形模塊中的主動曲柄AB 繞前軸旋轉(zhuǎn), 從而改變四連桿機構的構形, 最終使履帶構形發(fā)生變化。當主動曲柄AB 旋轉(zhuǎn)到適當角度時即可停止旋轉(zhuǎn)。
圖2( 3): 機器人繼續(xù)前進至障礙物附近, 電機驅(qū)動主動曲柄AB 旋轉(zhuǎn)至與機架成適當夾角??, 使得AB 側(cè)的履帶壓在障礙物邊上。此時機器人已經(jīng)完成了越障前的準備工作。
圖2( 4): 當機器人主動曲柄AB 側(cè)的履帶壓在障礙物上后, 通過電機驅(qū)動機架后方的兩個主驅(qū)動輪, 機器人在驅(qū)動力和履帶攀附力下可順利通過障礙物。
三、實習總結(jié)
在實習過程中，我從學到了知識和技能。感到了生活的充實，以及獲得知識的滿足。真正的接觸了社會，使我消除了走向社會的恐懼心里，使我對未來充滿了信心，以良好的心態(tài)去面對社會。同時，也使我體驗到了工作的艱辛，了解了當前社會大學生所面臨的嚴峻問題，促使自己努力學習更多的知識，為自己今后的工作奠定良好的基礎。同時在整個實習過程中，我們小組積極搜集相關資料，進行整理抄寫，實習指導老師也為我們介紹提示，主要是在關鍵問題上為我們點撥，對我們的幫助時很大的。同時我認為四連桿變形履帶式機器人作為微小型機器人，具有體積小、攜帶方便、低成本、隱蔽性好、快速反應、機動性高、生存能力...(查看更多)強、適應水、陸環(huán)境等特點。
非常具有市場前景，經(jīng)濟效益可觀。
四、參考文獻
[ 1 ] 段星光, 黃強, 李京濤. 具有越障功能的小型地面移動機器人機械設計, 2006
[ 2 ] 陳淑艷, 陳文家. 履帶式移動機器人研究綜述[ J] .機電工程,
2007
[ 3 ] 汪增福, 關勝曉, 曹?? 洋. 一種主動適形越障機器人的設計與特性分析[ J] . 計算機仿真, 2007
[ 4 ] 馮虎田, 歐屹, 高曉燕. 小型地面移動機器人特殊運行姿態(tài)動力學建模及分析[ J] . 南京理工大學學報.
[ 5 ] 蔡自興. 機器人學[M ] . 北京: 清華大學出版社, 2000.
[ 6 ] 孫恒, 陳作模. 機械原理[M ] . 北京: . 高等教育出版社, 2000.
[ 7 ] Casper J ,Murphy R R ,Micire M. Issues in Intelligent Ro2
bot s for Search and Rescue[A] . SPIE Ground Vehicle Tech2
nology II ,Orlando ,FL ,2000.
[ 8 ] Binoy Shah , Howie Choset . Survey on Urban Search and
Rescue Robotics [ R] . CMU ,Pitt sburgh ,PA 15213 ,2003.
28
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河南理工大學萬方科技學院
本科畢業(yè)設計（論文）中期檢查表
指導教師： 鄧樂 職稱：
所在院（系）：機械與動力工程學院 教研室（研究室）：
題 目
四連桿履帶式搜救機器人
學生姓名
錢龍飛
專業(yè)班級
08機設2班
學號
0828070150
一、選題質(zhì)量：（主要從以下四個方面填寫：1、選題是否符合專業(yè)培養(yǎng)目標，能否體現(xiàn)綜合訓練要求；2、題目難易程度；3、題目工作量；4、題目與生產(chǎn)、科研、經(jīng)濟、社會、文化及實驗室建設等實際的結(jié)合程度）
所選的題目與書本學習知識聯(lián)系緊密,比較貼近生產(chǎn)實際情況，比較具有代表性;
具有非常大的發(fā)揮空間和巧活多樣的設計思路，對于本科機設專業(yè)的學生來說，題目難
相對容易，主要是進行四連桿履帶式搜救機器人的結(jié)構設計與越障能力分析，這主要
是針對機械設計學生的要求，其機器人的控制部分還需與計算機，通信，電子等專業(yè)
密切聯(lián)系。四連桿履帶式搜救機器人的結(jié)構設計主要是機器人的外形尺寸設計，內(nèi)部
零部件安置方式以及外部翻越行動方式，此機器人采用四連桿履帶式，主要由機架個對稱分布的履帶變形模塊組成。機架兩側(cè)是基于平行四邊形結(jié)構的履帶變形模塊,主要由四連桿變形機構，主驅(qū)動輪，被動輪及繞在履帶輪上的履帶組成，其中四連桿變形機構
由連桿，主動曲柄，被動曲柄組成，用于提供驅(qū)動力，并且可以繞機架旋轉(zhuǎn)，實現(xiàn)履帶變形，在越障時給機器人提供額外的輔助運動。選題完全符合專業(yè)培養(yǎng)目標，屬于機械設計的一種,對即將畢業(yè)的學生的再學習有著較好的指引作用, 不僅僅局限在機械基礎知識上更涉及了有關材料學、力學等多學科知識，使我們對交叉學科有了一定的涉足，綜合訓練的要求也得到充分的體現(xiàn)。
二、開題報告完成情況：
開題報告已經(jīng)完成。
從適合實際工作環(huán)境出發(fā)，確定了明確的課題設計方向；對四連桿履帶式搜救機器人
已經(jīng)有了一定的認識了解。已經(jīng)對課題進行了設計、分析，并有了突破性的進展。同時，
已完成了對相關資料的查閱，對課題有了總體的分析，開題報告完成質(zhì)量相對較高。
三、階段性成果：
1、本次設計的開題報告已經(jīng)完成，總體布置方案和主要結(jié)構參數(shù)已確定，并完成一些標準件的選型及和大多數(shù)零部件的設計計算工作。
2、部分零件圖的繪制已經(jīng)基本完成，設計說明書已經(jīng)開始整理。
3、英文翻譯工作已經(jīng)基本完成，現(xiàn)在正對一些結(jié)構設計進行校核。
四、存在主要問題：
由于專業(yè)基礎知識學習不夠深入，設計經(jīng)驗欠缺，參考資料收集有限，設計主題思路把握不夠，簡單問題解決不夠靈活；設計中結(jié)構較復雜，機器人越障能力分析有一定的難度，
數(shù)據(jù)分析與變形草圖的繪制綜合分析機器人順利越過90度障礙物能力。同時機器人內(nèi)部
結(jié)構中的電動機，減速器，齒輪設計等細節(jié)問題的要求以及內(nèi)部結(jié)構安排方式，如何使得
安排即合理又正確等問題需要進一步解決。
五、指導教師對學生在畢業(yè)實習中，勞動、學習紀律及畢業(yè)設計（論文）進展等方面的
評語
指導教師：
年 月 日
2
多自由度步行機器人
摘要
在現(xiàn)實生活中設計一款不僅可以倒下而且還可以站起來的機器人靈活智能機器人很重要。本文提出了一種兩臂兩足機器人，即一個模仿機器人，它可以步行、滾動和站起來。該機器人由一個頭，兩個胳膊和兩條腿組成?；谶h程控制，設計了雙足機器人的控制系統(tǒng)，解決了機器人大腦內(nèi)的機構無法與無線電聯(lián)系的問題。這種遠程控制使機器人具有強大的計算頭腦和有多個關節(jié)輕盈的身體。該機器人能夠保持平衡并長期使用跟蹤視覺，通過一組垂直傳感器檢測是否跌倒，并通過兩個手臂和兩條腿履行起立動作。用實際例子對所開發(fā)的系統(tǒng)和實驗結(jié)果進 行了描述。
1 引言
隨著人類兒童的娛樂，對于設計的雙足運動的機器人具有有站起來動作的能 力是必不可少。
為了建立一個可以實現(xiàn)兩足自動步行的機器人，設計中感知是站 立還是否躺著的傳感器必不可少。兩足步行機器人它主要集中在動態(tài)步行，作為一種先進的控制問題來對待它。然而，在現(xiàn)實世界中把注意力集中在智能反應，更重要的是創(chuàng)想，而不是一個不會倒下的機器人，是一個倒下來可以站起來的機器人。
為了建立一個既能倒下又能站起來的機器人，機器人需要傳感系統(tǒng)就要知道 它是否跌倒或沒有跌倒。雖然視覺是一個機器人最重要的遙感功能，但由于視覺 系統(tǒng)規(guī)模和實力的限制，建立一個強大的視覺系統(tǒng)在機器人自己的身體上是困難 的。如果我們想進一步要求動態(tài)反應和智能推理經(jīng)驗的基礎上基于視覺的機器人 行為研究，那么機器人機構要輕巧足以夠迅速作出迅速反應，并有許多自由度為 了顯示驅(qū)動各種智能行為。至于有腿機器人，只有一個以視覺為基礎的小小 的研究。面臨的困難是在基于視覺有腿機器人實驗研究上由硬件的顯示所限制。在有限的硬件基礎上是很難繼續(xù)發(fā)展先進的視覺軟件。為了解決這些問題和推進 基于視覺的行為研究，可以通過建立遠程腦的辦法。身體和大腦相連的無線鏈路 使用無線照相機和遠程控制機器人，因為機體并不需要電腦板，所以它變得更加 容易建立一個有許多自由度驅(qū)動的輕盈機身。
在這項研究中，我們制定了一個使用遠程腦機器人的環(huán)境并且使它執(zhí)行平衡的視覺和起立的手扶兩足機器人，通過胳膊和腿的合作，該系統(tǒng)和實驗結(jié)果說明如下。
圖 1 遠程腦系統(tǒng)的硬件配置
圖 2 兩組機器人的身體結(jié)構
2 遠程腦系統(tǒng)
遠程控制機器人不使用自己大腦內(nèi)的機構。它留大腦在控制系統(tǒng)中并且與它用無線電聯(lián)系。這使我們能夠建立一個自由的身體和沉重大腦的機器人。身體和大腦的定義軟件和硬件之間連接的接口。身體是為了適應每個研究項目和任務而設計的。這使我們提前進行研究各種真實機器人系統(tǒng)。
一個主要利用遠程腦機器人是基于超級并行計算機上有一個大型及重型顱腦。雖然硬件技術已經(jīng)先進了并擁有生產(chǎn)功能強大的緊湊型視覺系統(tǒng)的規(guī)模，但是硬件仍然很大。攝像頭和視覺處理器的無線連接已經(jīng)成為一種研究工具。遠程腦的做法使我們在基于視覺機器人技術各種實驗問題的研究上取得進展。
另一個遠程腦的做法的優(yōu)點是機器人機體輕巧。這開辟了與有腿移動機器人合作的可能性。至于動物，一個機器人有 4 個可以行走的四肢。我們的重點是基于視覺的適應行為的4肢機器人、機械動物，在外地進行試驗還沒有太多的研究。
大腦是提出的在母體環(huán)境中通過接代遺傳。大腦和母體可以分享新設計的機器人。一個開發(fā)者利用環(huán)境可以集中精力在大腦的功能設計上。對于機器人的大腦被提出在一個母體的環(huán)境，它可以直接受益于母體的“演變”，也就是說當母體升級到一個更強大的計算機時該軟件容易獲得權利。
圖1顯示了遠程腦系統(tǒng)由大腦基地，機器人的身體和大腦體界面組成。在遠 程腦辦法中大腦和身體接觸面之間的設計和性能是關鍵。我們目前的執(zhí)行情況采 取了完全遠程腦的辦法，這意味著該機體上沒有電腦芯片。目前系統(tǒng)由視覺子系 統(tǒng)，非視覺傳感器子系統(tǒng)和運動控制子系統(tǒng)組成。一個障礙物可以從機器人機體 的攝像機上接收視頻信號。每個視覺子系統(tǒng)由平行放置的 8 個顯示板組成。一個機體僅有一個運動指令信號和傳輸傳感器的信號的接收器。該傳感器信息從視頻發(fā)射機傳輸。傳輸其他傳感器的信息是可能的，如觸摸和伺服錯誤通過視頻 傳輸?shù)男盘栒铣梢粋€視頻圖像。該驅(qū)動器是包括一個模擬伺服電路和接收安置器的連接模塊。離子參考價值來自于動作接收器。該動作控制子系統(tǒng)可以通過13個波段處理多達104個驅(qū)動器和每20兆秒發(fā)送參考價值的所有驅(qū)動器。
3兩個手和足的機器人
圖2顯示了兩個手和足的機器人的結(jié)構。機器人的主要電力組成部分是連接 著伺服驅(qū)動器控、制信號接收器定位傳感器，發(fā)射機，電池驅(qū)動器，傳感器和一個攝像頭，視頻發(fā)射機，沒有電腦板。伺服驅(qū)動器包括一個齒輪傳動電動機和伺 服電路模擬的方塊?？刂菩盘柦o每個伺服模塊的位置參考。扭矩伺服模塊可覆蓋 2Kgcm -1 4Kgcm 的速度約 0 .2sec/60deg?？刂菩盘杺鬏敓o線電路編碼的8個參考值。該機器人在圖 2 中有兩個接收器模塊在芯片上以控制16個驅(qū)動器。
圖3說明了方向傳感器使用了一套垂直開關。垂直開關是水銀開關。當水銀 開關（a）是傾斜時，下拉關閉的汞之間接觸的兩個電極。方向傳感器安裝兩個汞開關，如圖顯示在（b）項。該交換機提供了兩個比特信號用來檢測 4 個方向的傳 感器如圖所示在（c）項。該機器人具有在其胸部的傳感器并且它可以區(qū)分四個方向：面朝上，面朝下，站立和顛倒。
該機體的結(jié)構設計和模擬在母親環(huán)境下。該機體的運動學模型是被描述面向一個口齒不清的對象，這使我們能夠描述幾何實體模型和窗口界面設計的行為。
圖 3 傳感器的兩個水銀定位開關
圖4顯示遠程腦機器人的一些環(huán)境項目分類。這些分類為擴大發(fā)展各種機器人提供了豐富的平臺。
4基于視覺的平衡
該機器人可以用兩條腿站起來。因為它可以改變機體的重心，通過控制踝關節(jié)的角度，它可以進行靜態(tài)的兩足行走。如果地面不平整或不穩(wěn)定，在靜態(tài)步行期間機器人必需控制她的身體平衡。
為了視覺平衡和保持移動平穩(wěn)，它要有高速的視覺系統(tǒng)。我們已經(jīng)用相關的芯片制定了一項跟蹤視覺板。這個視覺板由帶著特別 LSI 芯片（電位：運動 估計處理器）擴張轉(zhuǎn)換器組成 ，與執(zhí)行本地圖像塊匹配。
圖 4 層次分類
圖5 步行步態(tài)
該輸入處理器是作為參考程序塊和一個圖像搜索窗口形象。該大小的參考程序塊可達16*16像素。該大小的搜索窗口取決于參考塊的大小通常高達 32*32 像素，以便它能夠包括 16 * 16且匹配。該處理器計算價值 256 薩赫勒（總和絕對 差）之間的參考塊和 256 塊在搜索窗口，還找到最佳匹配塊，這就是其中的最低薩赫勒價值。
當目標平移時塊匹配是非常有力的。然而，普通的塊匹配方法當它旋轉(zhuǎn)時無法跟蹤目標。為了克服這一困難，我們開發(fā)了一種新方法，跟隨真正旋轉(zhuǎn)目標的 候選模板。旋轉(zhuǎn)模板法首先生成所有目標圖像旋轉(zhuǎn)，并且?guī)讉€足夠的候選參考模 板被選擇并跟蹤前面圖的場景相匹配。圖 5 展示了一個平衡實驗。在這個實驗中 機器人站在傾斜的木板上。機器人視覺跟蹤著前面的場景。它會記住一個物體垂 直方向作為視覺跟蹤的參照并產(chǎn)生了旋轉(zhuǎn)圖像的參考圖象。如果視覺跟蹤的參考 對象使用旋轉(zhuǎn)圖像，它可以衡量身體旋轉(zhuǎn)。 為了保持身體平衡，機器人的反饋控 制其身體旋轉(zhuǎn)來控制中心機體的重心。旋轉(zhuǎn)視覺跟蹤可以跟蹤視頻圖像率。
圖 6 雙足步行
該輸入處理器是作為參考程序塊和一個圖像搜索窗口形象.該大小的參考程序塊 可達 16*16 像素.該大小的搜索窗口取決于參考塊的大小通常高達 32*32 像素，以便它能夠包括16 * 16且匹配。該處理器計算價值 256 薩赫勒（總和絕對差）之間的參考塊和256塊在搜索窗口，還找到最佳匹配塊，這就是其中的最低薩赫勒價值。
當目標平移時塊匹配是非常有力的。然而，普通的塊匹配方法當它旋轉(zhuǎn)時無法跟蹤目標。為了克服這一困難，我們開發(fā)了一種新方法，跟隨真正旋轉(zhuǎn)目標的候選模板。旋轉(zhuǎn)模板法首先生成所有目標圖像旋轉(zhuǎn)，并且?guī)讉€足夠的候選參考模板被選擇并跟蹤前面圖的場景相匹配。
圖5展示了一個平衡實驗。在這個實驗中機器人站在傾斜的木板上。機器人視覺跟蹤著前面的場景。它會記住一個物體垂直方向作為視覺跟蹤的參照并產(chǎn)生 了旋轉(zhuǎn)圖像的參考圖象。如果視覺跟蹤的參考對象使用旋轉(zhuǎn)圖像，它可以衡量身 體旋轉(zhuǎn)。為了保持身體平衡，機器人的反饋控制其身體旋轉(zhuǎn)來控制中心機體的重心。旋轉(zhuǎn)視覺跟蹤可以跟蹤視頻圖像率。
圖 7 雙足步行實驗
5 雙足步行
如果一個雙足機器人可以自由的控制機器人的重心，它可以執(zhí)行雙足行走。 展示在圖7的機器人在腳踝的位置有以左和以右的角度，它可以在特定的方式下 執(zhí)行雙足行走。該一個周期的一系列運動由八個階段組成，如圖6所示。一個步驟包括四個階段：移動腳的重力中心，抬腿，向前移動，換腿。由于身體被描述用 實體模型，根據(jù)重心參數(shù)機器人可以產(chǎn)生一個機構配置移動重力中心。這一運動后，機器人可以抬起另一條腿并且向前走。在抬腿過程中機器人必須操縱機構配置，以保持支持腳上的重心。依賴于重心的高度作為平衡的穩(wěn)定性，機器人選擇 合適的膝蓋角度.圖7顯示了一系列雙足機器人行走的實驗。
6 滾動和站立
圖8顯示了一系列滾動，坐著和站起來的動作。這個動作要求胳膊和腿之間的協(xié)調(diào)。由于步行機器人有一個電池，該機器人可使用電池的重量做翻轉(zhuǎn)動作。當機器人抬起左腿，向后移動左臂且右臂向前，它可以得到機體周圍的旋轉(zhuǎn)力矩。如果身體開始轉(zhuǎn)動，右腿向后移動并且左腳依賴臉部返回原來位置。翻滾運動身體的變化方向從仰視到俯視。它可通過方向傳感器核查。得到正面朝下的方向后，向下移動機器人的手臂以坐在兩個腳上。這個動作引起了雙手和地面之間的滑動。如果手臂的長度不夠達到在腳上的身體重心，這個坐的運動要求有手臂來推動運動。站立運動是被控制的，以保持平衡。
圖 8 一系列滾動和站立運動
7 通過集成傳感器網(wǎng)絡轉(zhuǎn)型的綜合
為了使上述描述的基本動作成為一體，我們通過一種方法來描述一種被認為是根據(jù)傳感器狀況的網(wǎng)絡轉(zhuǎn)型。圖9顯示了綜合了基本動作機器人的狀態(tài)轉(zhuǎn)移圖： 兩足行走，滾動，坐著和站立。這種一體化提供了機器人保持行走甚至跌倒時的能力。普通的雙足行走是由兩步組成，連續(xù)的左腿在前和右腿在前。這個姿勢依賴于背部和“臉部”和“站立”是一樣的。也就是說，機器人的機體形狀是相同的，但方向是不同的。
該機器人可以探測機器人是否依賴于背部或面部使用方向傳感器。當機器人發(fā)覺跌倒時，它改變了依賴于背部或腹部通過移動不確定姿勢的狀況。如果機器人依賴于背部起來，一系列的動作將被計劃執(zhí)行：翻轉(zhuǎn)、坐下和站立動作。如果這種情況是依賴于臉部，它不執(zhí)行翻轉(zhuǎn)而是移動手臂執(zhí)行坐的動作。
8結(jié)束語
本文提出了一個兩手臂的可以執(zhí)行靜態(tài)雙足行走，翻轉(zhuǎn)和站立動作的機器人。 建立這種行為的關鍵是遠程腦方法。正如實驗表明，無線技術允許機體自由移動。這似乎也改變我們概念化機器人的一種方式。在我們的實驗室已經(jīng)發(fā)展一種新的 研究環(huán)境，更適合于機器人和真實世界的人工智能。
這里提出的機器人是一個有腿的機器人。我們的視覺系統(tǒng)是基于高速塊匹配功能實施大規(guī)模集成電路的運動估算。視覺系統(tǒng)提供了與人交往作用的機體活力和適應能力。機械狗表現(xiàn)出建立在跟蹤測距的基礎上的適應行為。機械類人猿已經(jīng)表明跟蹤和記憶的視覺功能和它們在互動行為上的綜合。
一個兩手臂機器人的研究為智能機器人研究提供了一個新的領域。因為它的各種行為可能造成一個靈活的機體。遠程腦方法將支持以學習為基礎行為的研 究領域。下一個研究任務包括：如何借鑒人類行為以及如何讓機器人提高自身的學術行為。
Multi-degree of freedom walking robot
Masayuki INABA, Fumio KANEHIRO
Satoshi KAGAMI, Hirochika INOUE
Department of Mechano-Informatics
The University of Tokyo
7-3-l Hongo, Bunkyo-ku, 113 Tokyo, JAPAN
Abstract
Focusing attention on flexibility and intelligent reactivity in the real world, it is more important to build, not a robot that won’t fall down, but a robot that can get up if it does full down. This paper presents a research on a two-armed bipedal robot, an apelike robot, which can perform biped walking, rolling over and standing up. The robot consists of a head, two arms, and two legs. The control system of the biped robot is designed based on the remote-brained approach in which a robot does not bring its own brain within the body and talks with it by radio links. This remote-brained approach enables a robot to have both a heavy brain with powerful computation and a lightweight body with multiple joints. The robot can keep balance in standing using tracking vision, detect whether it falls down or not by a set of vertical sensors, and perform getting up motion colaborating two arms and two legs. The developed system and experimental results are described with illustrated real examples.
1 Introduction
As human children show, it is indispensable to have capability of getting up motion in order to learn biped locomotion. In order to build a robot which tries to learn biped walking automatically, the body should be designed to have structures to support getting up as well as sensors to know whether it lays or not.
When a biped robot has arms, it can perform various behaviors as well as walking. Research on biped walking robots has presented with realization.It has mainly focused on the dynamics in walking,treating it as an advanced problem in control.However, focusing attention on the intelligent reactivity in the real world, it is more important to build, not a robot that won’t fall down, but a robot that can get up if it does fall down.
In order to build a robot that can get up if it falls down, the robot needs sensing system to keep the body balance and to know whether it falls down or not. Although vision is one of the most important sensing functions of a robot, it is hard to build a robot with a powerful vision system on its own body because of the size and power limitation of a vision system. If we want to advance research on vision-based robot behaviors requiring dynamic reactions and intelligent reasoning based on experience, the robot body has to be lightweight enough to react quickly and have many DOFS in actuation to show a variety of intelligent behaviors.
As for the legged robot ,there is only a little research on vision-based behaviors. The difficulties in advancing experimental research for vision-based legged robots are caused by the limitation of the vision hardware. It is hard to keep developing advanced vision software in limited hardware. In order to solve theproblems and advance the study of vision-based behaviors, we have adopted a new approach through building remote-brained robots. The body and the brain are connected by wireless links by using wireless cameras and remote-controlled actuators.As a robot body does not need computers on-board,it becomes easier to build a lightweight body with many DOFS in actuation.
In this research, we developed a two-armed bipedal robot using the remote-brained robot environment and made it to perform balancing based on vision and getting up through cooperating arms and legs. The system and experimental results are described below.
2 The Remote-Brained System
The remote-brained robot does not bring its own brain within the body. It leaves the brain in the mother environment and communicates with it by radio links. This allows us to build a robot with a free body and a heavy brain. The connection link between the body and the brain defines the interface between software and hardware. Bodies are designed to suit each research project and task. This enables us advance in performing research with a variety of real robot systems.
A major advantage of remote-brained robots is that the robot can have a large and heavy brain based on super parallel computers. Although hardware technology for vision has advanced and produced powerful compact vision systems, the size of the hardware is still large. Wireless connection between the camera and the vision processor has been a research tool. The remote-brained approach allows us to progress in the study of a variety of experimental issues in vision-based robotics.
Another advantage of remote-brained approach is that the robot bodies can be lightweight. This opens up the possibility of working with legged mobile robots. As with animals, if a robot has 4 limbs it can walk. We are focusing on vision-based adaptive behaviors of 4-limbed robots, mechanical animals, experimenting in a field as yet not much studied.
The brain is raised in the mother environment in-herited over generations. The brain and the mother environment can be shared with newly designed robots. A developer using the environment can concentrate on the functional design of a brain. For robots where the brain is raised in a mother environment, it can benefit directly from the mother’s ‘evolution’, meaning that the software gains power easily when the mother is upgraded to a more powerful computer.Figure 1 shows the configuration of the remote-brained system which consists of brain base, robot body and brain-body interface.
In the remote-brained approach the design and theperformance of the interface between brain and body is the key. Our current implementation adopts a fully remotely brained approach, which means the body has no computer onboard. Current system consists of the vision subsystems, the non-vision sensor subsystem and the motion control subsystem. A block can receive video signals from cameras on robot bodies. The vision subsystems are parallel sets each consisting of eight vision boards.
A body just has a receiver for motion instruction signals and a transmitter for sensor signals. The sensor information is transmitted from a video transmitter. It is possible to transmit other sensor information such as touch and servo error through the video transmitter by integrating the signals into a video image. The actuator is a geared module which includes an analog servo circuit and receives a position reference value from the motion receiver. The motion control subsystem can handle up to 104 actuators through 13 wave bands and send the reference values to all the actuators every 20msec.
3 The Two-Armed Bipedal Robot
Figure 2 shows the structure of the two-armed bipedal robot. The main electric components of the robot are joint servo actuators, control signal receivers, an orientation sensor with transmitter, a battery set for actuators and sensors sensor and a camera with video transmitter. There is no computer on-board. A servo actuator includes a geared motor and analog servo circuit in the box. The control signal to each servo module is position reference. The torque of servo modules available cover 2Kgcm - 14Kgcm with the speed about 0.2sec/60deg. The control signal transmitted on radio link encodes eight reference values. The robot in figure 2 has two receiver modules onboard to control 16 actuators.
Figure 3 explains the orientation sensor using a set of vertical switches. The vertical switch is a mercury switch. When the mercury switch (a) is tilted, the drop of mercury closes the contact between the two electrodes. The orientation sensor mount two mercury switches such as shown in (b). The switches provides two bits signal to detect four orientation of the sensor as shown in (c). The robot has this sensor at its chest and it can distinguish four orientation; face up, face down, standing and upside down.
The body structure is designed and simulated in the mother environment. The kinematic model of the body is described in an object-oriented lisp, Euslisp which has enabled us to describe the geometric solid model and window interface for behavior design.
Figure 4 shows some of the classes in the programming environent for remote-brained robot written in Euslisp. The hierachy in the classes provides us with rich facilities for extending development of various robots.
4 Vision-Based Balancing
The robot can stand up on two legs. As it can change the gravity center of its body by controling the ankle angles, it can perform static bipedal walks. During static walking the robot has to control its body balance if the ground is not flat and stable.
In order to perform vision-based balancing it is re-quired to have high speed vision system to keep ob-serving moving schene. We have developed a tracking vision board using a correlation chip. The vision board consists of a transputer augmented with a special LSI chip(MEP) : Motion Estimation Processor) which performs local image block matching.
The inputs to the processor MEP are an image as a reference block and an image for a search window.The size of the reference blsearch window depends on the size of the reference block is usually up to 32 by 32 pixels so that it can include 16 * 16 possible matches. The processor calculates 256 values of SAD (sum of absolute difference) between the reference block and 256 blocks in the search window and also finds the best matching block, that is, the one which has the minimum SAD value. Clock is up to 16 by 16 pixels.The size of the search window depends on the size of the reference block is usually up to 32 by 32 pixels so that it can include 16 * 16 possible matches. The processor calculates 256 values of SAD (sum of absolute difference) between the reference block and 256 blocks in the search window and also finds the best matching block, that is, the one which has the minimum SAD value.
Block matching is very powerful when the target moves only in translation. However, the ordinary block matching method cannot track the target when it rotates. In order to overcome this difficulty, we developed a new method which follows up the candidate templates to real rotation of the target. The rotated template method first generates all the rotated target images in advance, and several adequate candidates of the reference template are selected and matched is tracking the scene in the front view. It remembers the vertical orientation of an object as the reference for visual tracking and generates several rotated images of the reference image. If the vision tracks the reference object using the rotated images, it can measures the body rotation. In order to keep the body balance, the robot feedback controls its body rotation to control the center of the body gravity. The rotational visual tracker can track the image at video rate.
5 Biped Walking
If a bipedal robot can control the center of gravity freely, it can perform biped walk. As the robot shown in Figure 2 has the degrees to left and right directions at the ankle position, it can perform bipedal walking in static way.
The motion sequence of one cycle in biped walking consists of eight phases as shown in Figure 6. One step consists of four phases; move-gravity-center-on-foot,lift-leg, move-forward-leg, place-leg. As the body is described in solid model, the robot can generate a body configuration for move-gravity-center-on-foot according to the parameter of the hight of the gravity center. After this movement, the robot can lift the other leg and move it forward. In lifting leg, the robot has to control the configuration in order to keep the center of gravity above the supporting foot. As the stability in balance depends on the hight of the gravity center, the robot selects suitable angles of the knees.Figure 7 shows a sequence of experiments of the robot in biped walking
6 Rolling Over and Standing Up
Figure 8 shows the sequence of rolling over, sitting and standing up. This motion requires coordination between arms and legs.
As the robot foot consists of a battery, the robot can make use of the weight of the battery for the roll-over motion. When the robot throws up the left leg and moves the left arm back and the right arm forward, it can get rotary moment around the body. If the body starts turning, the right leg moves back and the left foot returns its position to lie on the face. This rollover motion changes the body orientation from face up to face down. It can be verified by the orientation sensor.
After getting face down orientation, the robot moves the arms down to sit on two feet. This motion causes slip movement between hands and the ground. If the length of the arm is not enough to carry the center of gravity of the body onto feet, this sitting motion requires dynamic pushing motion by arms. The standing motion is controlled in order to keep the balance.
7 Integration through Building Sensor-Based Transition Net
In order to integrate the basic actions described above, we adopted a method to describe a sensor-based transition network in which transition is considered according to sensor status. Figure 9 shows a state transition diagram of the robot which integrates basic actions: biped walking, rolling over, sitting, and standing up. This integration provides the robot with capability of keeping walking even when it falls down.
The ordinary biped walk is composed by taking two states, Left-leg Fore and Right-leg Fore, successively.The poses in ‘Lie on the Back’ and ‘Lie on the Face’are as same as one in ‘Stand’. That is, the shape ofthe robot body is same but the orientation is different.
The robot can detect whether the robot lies on the back or the face using the orientation sensor. When the robot detects falls down, it changes the state to ‘Lie on the Back’ or ‘Lie on the Front’ by moving to the neutral pose. If the robot gets up from ‘Lie on the Back’, the motion sequence is planned to execute Roll-over, Sit and Stand-up motions. If the state is ‘Lie on the Face’, it does not execute Roll-over but moves arms up to perform the sitting motion.
8 Concluding Remarks
This paper has presented a two-armed bipedal robot which can perform statically biped walk, rolling over and standing up motions. The key to build such behaviors is the remote-brained approach. As the experiments have shown, wireless technologies permit robot bodies free movement. It also seems to change the way we conceptualize robotics. In our laboratory it has enabled the development of a new research environment, better suited to robotics and real-world AI.
The robot presented here is a legged robot. As legged locomotion requires dynamic visual feedback control, its vision-based behaviors can prove the effectiveness of the vision system and the remote-brained system. Our vision system is based on high speed block matching functi