毕业设计（论文）
器人应用的一个主要因素。于是，开发多用途机械手成为早期灵巧机械手研究的缘由和动机。
随着工业化的实现，信息化的到来，我们开始进入知识经济的新时代。创新是这个时代的源动力。文化的创新、观念的创新、科技的创新、体制的创新改变着我们的今天，并将改造我们的明天。新旧文化、新旧思想的撞击、竞争，不同学科、不同技术的交叉、渗透，必将迸发出新的精神火花，产生新的发现、发明和物质力量。机械手技术就是在这样的规律和环境中诞生和发展的。科技创新带给社会与人类的利益远远超过它的危险。人若失去双手，其生活和工作能力将极大降低。传统机器人多限于制造领域，一个重要原因在于缺乏对复杂环境和对象的操作能力。研究和开发类似人手的智能灵巧手，对于机器人技术在更为广泛的领域获得应用将会产生重要作用。机器人的发展史已经证明了这一点。机器人的应用领域不断扩大，从工业走向农业、服务业；从产业走进医院、家庭；从陆地潜入水下、飞往空间；......。机器人展示出它们的能力与魅力，同时也表示了它们与人的友好与合作。
“工欲善其事，必先利其器”。人类在认识自然、改造自然、推动社会进步的过程中，不断地创造出各种各样为人类服务的工具，其中许多具有划时代的意义。作为20世纪自动化领域的重大成就，机器人已经和人类社会的生产、生活密不可分。世间万物，人力是第一资源，这是任何其它物质不能替代的。尽管人类社会本身还存在着不文明、不平等的现象，甚至还存在着战争，但是，社会的进步是历史的必然，所以，我们完全有理由相信，象其它许多科学技术的发明发现一样，机器人也应该成为人类的好助手、好朋友。中国的未来在科学。展望21世纪，科学技术的灯塔指引着更加美好的明天。
怀着对灵巧机械手技术的浓厚兴趣和美好憧憬，这次毕业设计我选择了灵巧机械手作为自己的课题，希望能通过这次毕业设计加深对现在国内外机械手方面的先进技术和成果 的了解，锻炼自己探索和创新的能力，树立为祖国科学技术的发展而奋斗的信心。
1.2 国内外现状
20世纪70年代至今，出现了多种灵巧手样机。从20世纪70年代开始，伴随着计算机控制技术的发展，出现了模拟人手结构的多指手。例如Okada手采用3个手指分别模仿人手的拇指，食指和中指，总共11个自由度，采用直流电动机驱动。
20世纪70年开发的多指手，在运动方面一考虑手指机构自由度为主，没有明显的手掌，也没有触觉，力觉等外部传感器，靠测量关节位置和力矩来控制指尖位置和抓持力。
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20世纪80年代初，美国斯坦福大学的学者Salisbury以灵巧性为焦点，探索了灵巧手的设计理论和控制方法。他从运动学的观点出发，研究灵巧手需要满足哪些条件才能实现对物体的抓持和操作。为此，他系统的分析了包含摩擦在内的接触约束，指出若要能稳定抓持物体，并对物体施加任意的力和运动，灵巧手至少需要3个手指，且每个手指需要3个自由度。
20世纪80年代中期，美国Utah大学生物医学设计中心和麻省理工人工智能实验室联合开发了Utah/MIT手，该手的设计兼顾了仿人和简单性的原则，采用模块化设计的思想，将4个手指设计成相同的结构，在掌上采用仿人式布局。每个手指4个自由度，整手16个自由度，是当时自由度最多的仿人机械手。
20世纪90年代，美国国家航空宇航局（NASA）和德国宇航中心（DLR）瞄准空间机器人系统，相继开发出功能更强的灵巧手。NASA的喷气推进实验室首先开发了4指灵巧手，气候Johnson空间中心又开发了Robonaut手。DLR的机器人研究中心也先后开发出了两种型号的4指灵巧手。
自从1997年本田（Honda）公司率先推出人形机器人（humanoid robot）以来，Sony,HP等公司相继进入开发行列，相继研发了P3，Qrio等多种人形机器人。日本Gifu大学一人形机器人和康复医疗为背景，在2002年开发出5个手指16个自由度的GifuⅡ手。
从1987年开始，北京航空航天大学机器人研究所持续开展了机器人灵巧手的理论与实验研究，先后研制了4种灵巧手样机。即BH-1型为3指9自由度灵巧手，采用钢丝绳传动，驱动电机置于手掌之外；BH-2型改变了3个手指的配置，设计成拟人手；BH-3型将3指9电动机全部集成于手掌，并配有关节转角和指端力传感器；BH-4型为4指16自由度灵巧手，采用齿轮传动，电动机集成于手指和手掌，带关节位置传感器。
可以看出我国的灵巧机械手技术和发达国家相比还有相当大的差距，这是由许多因素造成的，但是我们应该看到可喜的一面，在短短的不到二十年的时间，我国的机器人技术 已经发展的相当迅速，我们坚信在科技创新的推动下，我国的机械手以及机器人技术必将获得更快更好的发展。表1-1列举了国外一些设计开发实例。
表1-1 灵巧手样机
研究者 （时间） Rich Walker等 （2004年） 手名称 指数 自由度 驱动类型 传感器种类 Shadow Hand 5 24 人工肌肉 肌肉压力、关节位置、分布式触觉力传感器 4
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Lotti等 （2004年） Kawasaki等 （2004年） Butterfass等 （2001年） UBH3 5 20 电动机 电动机位置、张力、关节位置传感器 Gifu Hand Ⅱ 5 16 电动机 电动机位置、6维指尖力、分布式触觉传感器 DLR-Hand Ⅱ 4 13 电动机 电动机位置、关节位置、关节力矩、6维指尖力传感器 Schulz，S.等（2000年） Lovchik （1999年） A.Caffaz等 （1998年） Jacobsen （1984年） Salisbury （1983年） Ultralight Hand 5 10 人工肌肉 关节位置、压力传感器 Robonaut Hand 5 14 电动机 电动机位置、关节位置、张力、触觉传感器 DIST Hand 4 16 电动机 电动机位置、关节位置、三维指尖力传感器 Utah/MIT Hand 4 16 气缸 电动机位置、关节位置、张力、触觉传感器 Stanford/JPL Hand 3 9 电动机 电动机位置、张力、指尖力、指尖触觉传感器 1.3 关键技术
随着科技水平的不断进步和新兴交叉学科不断涌现,如太空探索、核能开发、医疗器械等都对机器人技术提出了更高的要求,而传统的工业机器人末端夹持器有一些缺点,如灵活性差,感知能力低下,力的控制精度不高等。近二十几年来,多指灵巧手的研究工作得到了迅速的发展,并逐渐成为一个专门的研究领域。
灵巧手设计是一个复杂的迭代，选择与决策过程，包含了分析，综合，集成等活动，每项活动对最终的设计都会产生严重的影响。人手有运动和感知两个主要功能。运动功能时期能够操作不同形状和大小的物体；感知功能使其能通过接触获得物体特征，探知未知环境。人手的这两个主要功能还必须通过肌肉的动力和大脑的控制才能实现。因此，灵巧手的设计可以分为3个子系统：①运动：包括机构，传动和控制；②传感：包括传感器及其信号处理；③控制：包括底层的运动和力控制，以及上层的抓持和操作规划。作为还未毕业的在校学生，对灵巧手及机器人技术等知识是比较缺乏的，这次灵巧手的设计的内容
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主要完成了运动子系统的设计，即结构和传动的设计。
在灵巧手的设计中，驱动，传感和控制是3个主要成分，也是灵巧手设计开发的难点。因此，灵巧手的开发有3个关键技术需要解决。 1.3.1 小而强的驱动
灵巧手需要小而轻的驱动器，常见类型为电动机。目前所见的灵巧手最多有24个自由度。自由度越多，设计难度越大。难题之一是如何安置众多驱动器，使得灵巧手的尺寸接近人手。现在的微型电动机体积过大，无法在尺寸和力矩指标上同时满足要求。若将电动机集成在手内，同时保证尺寸足够小，则手指端的输出力太小，例如不超过10-30N。若要获得更大的力，电动机只能安装在手外，如放于小臂内，用柔绳传递运动和力。这正是现在许多灵巧手样机采用的传动方式。如果要取代复杂的柔绳传动系统，则需要尺寸小、力矩大的微型电动机。人工肌肉是新近出现的另一种驱动方式，不过尺寸庞大仍然是一个未解决的问题。 1.3.2 丰富的感觉
用于灵巧手的传感器主要有位置和触觉传感器。测量关节位置是实现手指运动控制所必需的基本要求。常见做法是用码盘测量电动机轴转角，经减速比缩小后，关节角的计算值可以有较高的分辨率，但传动间隙和变形会产生严重影响测量结果的准确性和可靠性。理想的方式是直接测量关节转角，在现有设计中，可以看到将霍尔元件、电位计和关学传感器用于关节角位置测量的实例。
在环境对象不确定的应用场合，没有接触信息反馈，很难想象灵巧手能完成任何任务。从人的经验可以直接观察到触觉与手的灵巧性关系密切。你如果有过手指冻僵的经历，就会体验到没有足够的触觉信息，人手会变得笨拙。触觉传感器分为两类：力传感器和接触传感器。力的测量方式有多种，测钢丝绳张力和手指关节力矩，可以分别采用1维力和力矩传感器。也有复杂一点的3维力传感器测指端接触力大小和方向。再复杂一些，可以用6维力/力矩传感器测量接触力的位置、大小和方向。力传感器响应快、性能比较稳定，但只能测量合力，无法识别接触点的数量和分布。后者靠接触传感器测量。这类传感器通常由多个触点组成阵列，用来测量接触区域和触点的压力，从而可以获得接触点的位置、接触区域的形状和力信息。由此，还可以进一步获得摩擦信息，以便判断是否发生滑动。尽管灵巧手样机的开发采用了多种触觉传感器，但究竟使用哪种触觉传感器或几种结合更好，还没有明确答案。另外，接触传感器在分辨率、信号处理、走线，以及制作和价格等方面离应用还有距离。
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其他类型传感器，如接近觉、视觉、加速度、振动等，通常是针对特殊任务需要而增加的。
传感技术离我期望的应用目标还有很大的距离，特别是触觉传感器，已经吸引了大量研究投入。尽管如此，在提高可靠性、分辨率、灵敏度等方面仍然面临重重困难。灵巧手在运动学结构上越来越接近人手，但由于触觉传感功能滞后，限制了机械功能的发挥。 1.3.3 聪明的大脑
即便有了像人手一样的运动和传感功能，如果没有控制系统，这些潜能就不能发挥，就像人若“手巧”必需“心灵”一样。
目前用于灵巧手的控制策略分为两类：主从控制和自主控制。主从控制的特征是人直接参与控制过程，在控制系统中扮演判断、决策与规划的角色。而在自主控制中，人不直接参与控制过程，运动规划所需要的判断和决策过程已通过算法形式植入机器人控制器，即机器人有自己的大脑。
主从控制系统通常由操作者、人机交互设备、灵巧手及其控制器组成。操作者的主要任务是进行任务和运动规划，根据视觉、力觉等信息反馈，做出判断和行动。人机交互设备采集操作者手的动作，将其转化为灵巧手的运动或力控制指令。控制器根据人机交互设备输出的指令，对驱动器进行位置或力伺服控制。当灵巧手的结构接近人手时，运动映射变得直观而简便。因此，主从控制比较适合于仿人手。
自主控制系统的难题是如何使机器人有一个聪明的大脑。机器人要能够知道物体在何处、物体的形状如何，并能够自主规划如何完成抓取和操作任务。一方面根据理论设计的规划算法还不能满足控制的实时需要，另一方面这些理论的假设条件依赖于触觉和视觉信息。受触觉传感器性能的限制，目前还无法获得足够准确和完整的触觉信息。因此，除个别极为简单的例子，只能利用仿真方法验证运动规划算法，还无法在物理系统上加以证实。
另一种过渡策略是将主持控制与自主控制两者结合。由人承担抽象的难以量化的任务定义工作，由灵巧手自主完成细微操作任务。让机器人的控制系统学习人的知识，并将其转化为运动控制指令。在这里，人工智能的一些理论和方法，如模式识别、神经网络等可以用来识别人手的抓持类型，并建立人手与灵巧手之间的抓持映射关系。
在这次设计中采用的是3指11自由度的机械手结构，相当于人手的拇指，食指和中指。采用微型电磁电机驱动,就可以像内置型灵巧手那样,将电机全部置于手掌内,形成独立的手部结构;同时可以借鉴外置型灵巧手的方式,采用线驱动方式使手指结构变得更加简单,从而使灵巧手可以获得像人手一样的自由度，并且提高了可靠性，降低了成本。
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