Basado en el Modelo de Mecánica de Contacto Pie-Suelo y Control de Buffer de Planificación de Velocidad
Autores: Zhang, Boxuan; Wang, Lichao; Wang, Yangwei; Yuan, Zehao
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Basado en el Modelo de Mecánica de Contacto Pie-Suelo y Control de Buffer de Planificación de Velocidad
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Robótica
Palabras clave
Reducir impacto
Motores de articulaciones de la pierna
Control flexible activo
Búfer de planificación de velocidad
Modelo mecánico
Fuerza de contacto
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 27
Citaciones: Sin citaciones
Para reducir el impacto de los motores de las articulaciones de las piernas y los dispositivos eléctricos del cuerpo de un robot que cae, se propone un control flexible activo basado en la fuerza y la velocidad. Se propone un método de planificación de velocidad basado en un modelo virtual. Establecimos un modelo mecánico de contacto entre la pierna y el suelo. Luego, controlamos el cambio de la velocidad angular de la articulación de la rodilla después de que el robot contactó con el suelo para reducir la fuerza de impacto de la colisión y proteger los motores de las articulaciones del robot y las partes internas del cuerpo. Primero, se analizó la relación entre la fuerza de contacto y la velocidad a través del modelo mecánico de contacto entre la pierna y el suelo, y se determinó el objetivo. Luego, al planificar la velocidad del muslo y la articulación de la cadera del robot, se redujo la mutación de velocidad durante el contacto para que el impacto sobre el robot se redujera. Este método puede evitar la construcción de modelos físicos precisos complejos y el procesamiento de filtrado de interferencias de señales de par complejo, el proceso de control es simple y su efectividad se verifica mediante simulación en ADAMS y verificación experimental. La estrategia de planificación de velocidad se probó en estudios experimentales que mostraron que la fuerza de contacto de la estrategia de amortiguación era 0.671 veces la de sin amortiguación. Además, la aceleración de impacto de contacto de la planificación de velocidad fue de 1.5505 g, que fue menor que la fuerza de 1.7 g del control del modelo virtual. La estrategia de planificación de velocidad fue mejor para proteger al robot.
Descripción
Para reducir el impacto de los motores de las articulaciones de las piernas y los dispositivos eléctricos del cuerpo de un robot que cae, se propone un control flexible activo basado en la fuerza y la velocidad. Se propone un método de planificación de velocidad basado en un modelo virtual. Establecimos un modelo mecánico de contacto entre la pierna y el suelo. Luego, controlamos el cambio de la velocidad angular de la articulación de la rodilla después de que el robot contactó con el suelo para reducir la fuerza de impacto de la colisión y proteger los motores de las articulaciones del robot y las partes internas del cuerpo. Primero, se analizó la relación entre la fuerza de contacto y la velocidad a través del modelo mecánico de contacto entre la pierna y el suelo, y se determinó el objetivo. Luego, al planificar la velocidad del muslo y la articulación de la cadera del robot, se redujo la mutación de velocidad durante el contacto para que el impacto sobre el robot se redujera. Este método puede evitar la construcción de modelos físicos precisos complejos y el procesamiento de filtrado de interferencias de señales de par complejo, el proceso de control es simple y su efectividad se verifica mediante simulación en ADAMS y verificación experimental. La estrategia de planificación de velocidad se probó en estudios experimentales que mostraron que la fuerza de contacto de la estrategia de amortiguación era 0.671 veces la de sin amortiguación. Además, la aceleración de impacto de contacto de la planificación de velocidad fue de 1.5505 g, que fue menor que la fuerza de 1.7 g del control del modelo virtual. La estrategia de planificación de velocidad fue mejor para proteger al robot.