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机器人运动柔顺化是机器人科学和智能控制领域中重要的研究目标,也是先进制造系统中的关键技术,它要求机器人不但能够实现精确定位和稳定运动,同时还要能够实时做出调整动作以响应外界的条件变化。然而单纯依靠位置控制或力矩控制,不考虑外界环境作用对机器人运动的影响,相关反馈信息得不到及时收集和有效处理,无法满足机器人在复杂环境中运动自适应要求,而现有机器人的驱动方式和运动形式也存在柔性不足、刚性过大和能效偏低等缺点,无法有效地生成期望的柔顺运动,因此需要采用更为高级的驱动理论和智能控制策略来实现机器人的柔顺运动。相关研究表明在自然界中经过长时间的进化后,人体已经形成了一套复杂的高级运动组织系统,其中包含的肌肉-骨骼系统能够保证在运动过程中实现基于条件反射的快速响应动作以及持久稳定的节律行为,并且在高级神经系统的控制下,还能够根据环境条件的信息反馈做出适当的主动调整行为,具有很好的运动自发性和可控性。因而,可以通过模拟人体的关节驱动形式和动作姿态特点来实现机器人的运动柔顺化。本文首先对SEA串联弹性驱动器进行介绍,结合人体Hill型肌肉-肌腱组织模型探索出一种模仿肌肉力学结构及运动特征的弹性驱动方式,设计和研制具有肌肉弹性特征的可控仿生机器人的研究平台,包括单一驱动关节、二自由度机器人臂和多自由度双足机器人等仿真和实物对象,应用MSC/Adams、Matlab和OpenSim等软件建立起相关运动学和动力学仿真模型,并验证其合理性和实用性。实际上,仿肌弹性驱动器主要是对于经典SEA驱动模型的改进,根据机器人动力学分析和关节配置结构,提出一种基于虚拟弹簧刚度的前馈补偿控制新方法以适应关节运动的柔顺化要求;另外,在面向机器人拟人步态运动柔顺化研究中,结合仿肌弹性驱动理论和人体肌肉-骨骼运动体系结构,提出一种模糊PID控制方法并进行相关仿真驱动实验。由于肌肉-骨骼运动系统是复杂的非线性系统,因而仿肌弹性驱动形式也具有非线性特征,其控制策略对于机器人的柔顺运动影响较大。通过对实际人体各关节运动形式和生物力学进行分析,结合弹性驱动机构的特点,建立非线微分动力学方程,对非线系统进行线性化操作,对于单肌驱动模型和拮抗肌驱动模型分别提出模型预测控制方法和反演控制方法。本文面向机器人柔顺化运动,对关节的仿肌弹性驱动方式的可行性、非线弹性驱动的基本理论、弹性关节自调整行为的实现以及运动的柔顺化控制等方面问题进行探讨和研究,为机器人仿生驱动的应用发展和科学研究提供新的思路和方法。