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                        輕型機械臂結構設計及仿人運動方法研究

                        添加時間:2020/06/02 來源:未知 作者:論文定制
                        本課題來源于機器人公司橫向合作項目--WS702 機器人.
                        以下為本篇論文正文:

                          摘 要

                          如今,機器人已經廣泛地應用于人們的生產生活中,從工廠流水線上工作的工業機器人,到下海探測的水下機器人,再到商場、博物館中的服務機器人,它們都在改變著我們的生活.其中,服務機器人在迎賓講解、助老助殘等方面的廣泛應用,更是極大地方便了我們的日常生活,拉近了人與機器人之間的距離.

                          本文的主要研究目的是研制出一款應用于服務機器人的模塊化輕型機械臂,并對機械臂模仿人體運動的實現方法進行研究,使其具有輕量靈活的機械結構和簡單快速的運動規劃方法,因此本文主要內容如下:

                          首先,輕型機械臂結構設計.為了使機械臂具有靈活的結構形式,結合設計指標和機械臂的應用場合制定設計準則,分析人體上肢結構及其運動機理并結合全局相對可操作度指標確定機械臂最優構型,根據人體工程學確定機械臂連桿尺寸及各關節運動范圍;進行模塊化關節、關節連接件和外殼的結構設計,為實現輕量化的結構設計,基于結構拓撲優化理論,使用 ANSYS Workbench 軟件對主要零件進行優化設計和結構校核.

                          其次,機械臂運動學和動力學分析.為了實現運動控制與分析,利用改進的 D- H 參數法對機械臂進行了正運動學求解,并對機械臂的工作空間進行分析,利用幾何法和解析法的混合方法求解逆運動學,在 MATLAB 軟件中進行運動學仿真;根據牛頓-歐拉迭代算法建立機械臂動力學模型,在 MATLAB 中編寫求解程序,創建 ADAMS 虛擬樣機進行機械臂運動學仿真.

                          再次,機械臂仿人運動方法研究.研究了通過 Kinect 進行人體運動數據捕捉的實現方法,對人體運動數據前處理方法進行了分析,研究了關鍵姿勢提取和人機模型間的運動映射,提出了一個仿人運動相似性的評價指標.

                          最后,機械臂運動實驗.基于 ADAMS 虛擬樣機進行人體運動復現的仿真實驗;對機械臂運動學參數進行標定,研究實際 D-H 參數下的機械臂誤差模型及逆運動學的修正方法;編寫了機械臂控制程序,在實物樣機上實現仿人運動復現實驗,并對整體研究成果進行驗證與評價.

                          關鍵詞:機械臂;模塊化關節;輕量化;仿人運動;相似度

                          Abstract

                          Nowadays, robots have been widely used in people's production and life. Fromindustrial robots working on factory assembly lines to underwater robots exploring in thesea, to service robots in shopping malls and museums, they are changing our lives. Amongthem, service robots are widely used in welcoming guests, explaining, helping the elderlyand the disabled, which greatly facilitates our daily life and shortens the distance betweenpeople and robots.

                          The main purpose of this paper is to develop a modular light manipulator for servicerobots, and to study the realization method of the manipulator imitating human motion,so that it has a light and flexible mechanical structure and a simple and fast motionplanning method. Therefore, the main contents of this paper are as follows:

                          Firstly, the structure design of the light manipulator. In order to make themanipulator have flexible structure form, design criteria are formulated according todesign index and application occasion of the manipulator, the structure and motionmechanism of human upper limb are analyzed, and the optimal configuration of themanipulator is determined according to global relative maneuverability index. The sizeof the connecting rod and the range of motion of each joint are determined according toergonomics; modular joints, joint joints and outer shell are carried out. In order to achievelightweight structural design, based on the theory of structural topology optimization, themain parts are optimized and checked by ANSYS Workbench software.

                          Secondly, kinematics and dynamics analysis of the manipulator. In order to achievemotion control and analysis, the forward kinematics of the manipulator is solved by theimproved D-H parameter method, and the workspace of the manipulator is analyzed. Theinverse kinematics is solved by the hybrid method of geometry and analytic method, andthe kinematics simulation is carried out in MATLAB software. The dynamic model ofthe manipulator is established based on Newton-Euler iteration algorithm, and the solvingprogram is written in MATLAB. The ADAMS virtual prototype is created to simulate thekinematics of the manipulator.

                          Thirdly, the research on the humanoid motion method of the manipulator. Themethod of human motion data capturing by Kinect is studied. The pre-processing methodof human motion data is analyzed. The key posture extraction and motion mapping between human models are studied. An evaluation index of human motion similarity isproposed.

                          Finally, the motion experiment of the manipulator is carried out. Based on ADAMSvirtual prototype, the simulation experiment of human motion reproduction is carried out;the kinematics parameters of the manipulator are calibrated, the error model of themanipulator under the actual D-H parameters and the correction method of the inversekinematics are studied; the control program of the manipulator is compiled, and thehuman motion reproduction experiment is realized on the real prototype, and the wholeresearch results are verified and evaluated.

                          Key words: robot arm; modular joint; lightweight; human motion imitation; similarity

                          目 錄

                          摘 要..................................................................................................I

                          Abstract...............................................................................................II

                          目 錄.................................................................................................. IV

                          第 1 章 緒論............................................................................................ 1

                          1.1 課題來源............................................................................................. 1

                          1.2 研究背景及意義....................................................................................... 1

                          1.3 國內外研究現狀...................................................................................... 2

                          1.3.1 輕型機械臂研究現狀................................................................................ 2

                          1.3.2 仿人運動方法研究現狀............................................................................... 8

                          1.4 主要研究內容.........................................................................................11

                          第 2 章 輕型機械臂結構設計與結構優化...................................................................... 13

                          2.1 引言................................................................................................ 13

                          2.2 設計指標與設計準則.................................................................................... 13

                          2.2.1 設計指標............................................................................................ 13

                          2.2.2 設計準則........................................................................................... 14

                          2.3 構型選擇與關鍵參數確定................................................................................. 15

                          2.3.1 機械臂構型分析與綜合............................................................................... 15

                          2.3.2 連桿參數及各關節運動范圍確定......................................................................... 17

                          2.4 機械結構設計.......................................................................................... 18

                          2.4.1 整體設計方案........................................................................................ 18

                          2.4.2 電機選型............................................................................................ 19

                          2.4.3 模塊化關節結構設計................................................................................... 20

                          2.4.4 關節連接件及機械臂外殼設計.......................................................................... 22

                          2.5 結構拓撲優化........................................................................................... 23

                          2.5.1 結構拓撲優化理論簡介................................................................................. 23

                          2.5.2 ANSYS Workbench 拓撲優化模塊簡介..................................................................... 24

                          2.5.3 主要零件結構拓撲優化及校核............................................................................ 25

                          2.6 本章小結.............................................................................................. 26

                          第 3 章 輕型機械臂的運動學與動力學分析...................................................................... 27

                          3.1 引言................................................................................................. 27

                          3.2 輕型機械臂運動學分析.................................................................................. 27

                          3.2.1 正運動學分析........................................................................................ 27

                          3.2.2 逆運動學求解........................................................................................ 30

                          3.2.3 運動學仿真.......................................................................................... 32

                          3.3 輕型機械臂動力學分析.................................................................................. 33

                          3.3.1 關節速度求解........................................................................................ 34

                          3.3.2 牛頓-歐拉動力學方程.................................................................................. 35

                          3.4 基于 ADAMS 的五自由度機械臂動力學仿真................................................................... 36

                          3.4.1 ADAMS 軟件簡介....................................................................................... 36

                          3.4.2 機械臂仿真模型建立................................................................................... 37

                          3.4.3 機械臂動力學仿真...................................................................................... 38

                          3.5 本章小結................................................................................................ 40

                          第 4 章 輕型機械臂仿人運動方法研究........................................................................... 41

                          4.1 引言.................................................................................................... 41

                          4.2 基于 Kinect 的人體運動數據捕獲系統 ...................................................................... 41

                          4.2.1 運動數據捕獲設備簡介................................................................................... 41

                          4.2.2 基于 Kinect 的人體運動數據捕獲系統 .................................................................... 42

                          4.3 人體運動模仿............................................................................................ 44

                          4.3.1 人體運動數據采集....................................................................................... 44

                          4.3.2 捕獲人體運動數據前處理................................................................................. 46

                          4.3.3 關鍵姿勢提取.......................................................................................... 49

                          4.3.4 運動數據映射.......................................................................................... 50

                          4.4 仿人運動相似性評價...................................................................................... 50

                          4.5 本章小結................................................................................................ 53

                          第 5 章 輕型機械臂運動實驗................................................................................... 54

                          5.1 引言.................................................................................................... 54

                          5.2 機械臂虛擬樣機運動實驗................................................................................... 54

                          5.2.1 仿真參數設置........................................................................................... 54

                          5.2.2 仿真實驗.............................................................................................. 55

                          5.3 機械臂運動學參數標定...................................................................................... 56

                          5.3.1 機械臂運動學參數標定原理與數據測量....................................................................... 56

                          5.3.2 機械臂幾何誤差模型...................................................................................... 59

                          5.3.3 機械臂逆運動學修正...................................................................................... 60

                          5.3.4 標定結果評價........................................................................................... 61

                          5.4 機械臂實物樣機運動實驗.................................................................................... 62

                          5.4.1 機械臂控制方法簡介..................................................................................... 62

                          5.4.2 實物樣機仿人運動實驗................................................................................... 64

                          5.5 本章小結................................................................................................. 66

                          結 論....................................................................................................... 67

                          參考文獻...................................................................................................... 68

                          哈爾濱工業大學學位論文原創性聲明和使用權限...................................................................... 72

                          致 謝......................................................................................................... 73

                          第1章 緒論

                          1.1 課題來源

                          本課題來源于機器人公司橫向合作項目--WS702 機器人.

                          1.2 研究背景及意義

                          機器人技術引起了世界各國的廣泛關注,同時也成為了各國科技競爭的關鍵領域,在不遠的未來我們將會步入機器人時代.如今,各式各樣的服務機器人已經頻繁地出現在我們的日常生活中,我們與機器人的關系也正在變的日益密切.

                          我國對服務機器人的研究開始于上世紀 90 年代,稍晚于對工業機器人的研究,而且研究起步也晚于日本、歐美等國[1].經過近 30 年的深入研究,各式各樣的服務機器人已經進入到我們的尋常生活中,例如家庭中的掃地機器人、樓宇幕墻清洗的擦窗機器人、餐廳中的送餐機器人、銀行和醫院輔助辦理業務的引導機器人等等,這些只是服務機器人具體應用的一個縮影.服務機器人通過語音、文字、視頻等多 種表現形式和智能化的控制策略可以高效的完成諸多任務,極大地方便和豐富了我們的日常生活.

                          對于服務機器人,國際機器人聯合會給出了這樣一個初步定義:主要完成清洗、送貨、消防、康復等對人類有益的服務工作,但不執行工業生產任務的部分自主或完全自主的機器人[2].我國在《國家中長期科學和技術發展規劃綱要(2006~2020 年)》 中對智能服務機器人也給予了明確定義:智能服務機器人是在非結構環境下為人類提供必要服務的多種高技術集成的智能化裝備[3].

                          對于國家來說,先進的機器人技術極大地增強了軍事實力、促進了經濟發展、提高了人民生活水平,許多國家都將先進機器人技術的研究置于科技發展的重要戰略地位,同時也制定了相應的機器人發展計劃[4].美國于 2010 年發布了《機器人戰略白皮書》[5],第二年又正式啟動"國家機器人發展計劃",旨在研究和攻關新一代機器人核心關鍵技術[6].為了帶動經濟發展和推動機器人技術在更多領域的廣泛使用,2014 年 6 月歐盟啟動了"SPARC"機器人研究計劃[7],2017 年 12 月發布了"SPARC"計劃的最后一期項目規劃--"地平線 2020 計劃",新計劃進一步拓寬并開放了機器人技術的應用領域,重點研究機器人的人工智能、認知能力、社交性人機交互等技術[8].日本的機器人技術代表著國際先進水平,于 2014 年發布了《工業、商業、生活自動化化白皮書》[9],2015 年又實施了"機器人新戰略",投入千億日元,大力推動機器人技術向智能化、協同化、數據化發展,營造機器人在各個領域廣泛應用的新環境[10].韓國機器人發展強調智能機器人與現代網絡結合,制定了"839"戰略規劃,將服務機器人技術確定為九大核心要點之一[11].與此同時,我國也強調優先發展服務機器人相關技術,在《中國制造 2025》規劃綱要中更是將服務機器人列入重點發展領域之中,提出突破機器人本體、減速器、伺服電機、控制器、傳感器與驅動器等關鍵零部件及系統集成設計制造等技術瓶頸[12].通過近些年來國家政策的扶持以及各大高校、研究所的深入研究,我國在智能服務機器人領域已取得了巨大的進步[13].

                          在各式各樣的服務機器人中,具有雙臂的服務機器人能夠更好的與人類協同工作或獨立完成指定任務,所以在此類服務機器人中機械臂占據著重要地位.服務機器人的應用場合和具體功能要求它的機械臂應具有結構輕量、運動靈活、工作安全可靠等特點,而此類機械臂與設計方法成熟的工業機械臂在結構和功能上存在著一定的差異,直接沿用工業機械臂的設計方法一般無法滿足服務機器人的使用要求.國內市場中應用于服務機器人的機械臂多采用各關節獨立設計的結構形式,存在著設計周期較長、價格昂貴、安裝維修不便、無故障工作時間短等顯著問題,嚴重阻礙了具有機械臂的服務機器人的推廣使用.

                          擁有迎賓、導覽功能的服務機器人需要做出各種仿人的日常動作和復雜的舞蹈動作.這些動作是多種多樣的,而且在動作設計之初又很難用數據對其進行直接描述;即使可以描述,該方法的實現步驟也過于復雜和繁瑣,對于沒有專業知識背景的開發者或使用者來說更是難以完成.進一步,為了提高用戶體驗,應著重考慮機械臂動作的擬人化程度,期望其動作可以像人類動作一樣自然流暢富有韻律.

                          基于上述研究背景和實際中存在的問題,本課題將輕量型、擬人化機械臂的結構設計和機械臂模仿人類運動的實現方法研究作為本文的主要研究內容,在一定程度上,不僅解決了存在的實際問題,還響應了國家發展戰略,具有良好的理論意義和現實意義.

                          1.3 國內外研究現狀

                          1.3.1 輕型機械臂研究現狀

                          機械臂的模塊化設計思想由國外學首先提出,Wurst 博士最早將該思想應用到機械臂的結構設計當中[14][15].Wurst 博士設計的 Oshiba 模塊化機械臂系統由關節模塊、連接模塊和帶操縱桿的控制單元組成,同時具有多種配置形式.

                          RMMS(Reconfigurable Modular Manipulator System)是美國學者研發的第一款可重構模塊化機械臂[16],如圖 1-1 所示.RMMS 包含了 6 個模塊化關節,具有4 個自由度,各關節以直流伺服電機作為驅動器,通過諧波減速器進行減速,這些模塊有多種配置組合,而且基于 RMMS 的控制系統會自適應不同的模塊配置形式.

                          YuMi 是瑞士 ABB 公司首款真正實現人機協作的雙臂機器人,并且獲得了美國保險商實驗室(Underwriters Laboratories)的安全認證[17].如圖 1-2 所示,YuMi的總體重量為 38Kg,每條輕型機械臂具有 7 個自由度,單條手臂最大負載為 0.5Kg,重復精度為 0.2mm[18].YuMi 對協作環境具有動態的適應性,可以與操作人員協作完成復雜任務,具有極高的協作安全性和簡單的操作系統,即使是沒有專業知識的使用者也可以編寫一些運動程序.

                          德國 KUKA 機器人公司成立于 1995 年,擁有著國際領先的機器人技術,LBRiiwa 是該公司推出的一款七自由度輕型機器臂.如圖 1-3 所示,LBR iiwa 輕型機械臂有自身重量分別為 22Kg 和 30Kg 的兩種規格,負載重量分別為 7Kg 和 14Kg,具有較高的負載自重比;輕量化設計(如全鋁機身等)大大減少了本體重量,更易于實現靈活精準的運動,同時降低了能耗[19];LBR iiwa 具有冗余自由度,對于同一目標點有多種到達路徑,可以實現靈活避障;擁有 3 種工作模式和更加簡潔和開放的編程環境.LBR iiwa 還可以輕松完成調酒、開瓶蓋等日常工作.

                          德國宇航中心(DLR)為了滿足太空中工作環境的需要,設計了完全模塊化的第三代輕型仿人機械臂 DLR-LWR-III[20],整體結構、關節配置與模塊關節結構如圖 1-5 所示.DLR-LWR-III 具有 7 個自由度,重 14Kg,最大負載 14Kg,具有很大的負載自重比,較第二代相比,關節速度提升到 120°/s[21].DLR-LWR-III 通過光纖 SERCOS 總線系統進行通信,模塊化關節結構緊湊集成度高,各個模塊通過碳纖維結構進行機械連接,沿用了第二代的傳動和傳感技術研究成果,采用了RoboDrive ILM 無框力矩電機,質量和能耗只有普通電機的一半,極大的降低了關節重量,提高了整體性能[22].

                          丹麥機器人公司 Universal Robots 根據易于安裝和使用的原則設計了 UR 機械臂,UR5 輕型機械臂如圖 1-5 所示,自重 18.4Kg,末端最大負載 5Kg,可達范圍850mm.UR 機械臂的人機協作功能使得操作人員能夠近距離與機器臂協同工作,一旦與外界事物發生碰撞,當特有的力傳感器檢測到的接觸力達到設置的上限時,UR 機械臂將會自動停止工作.此外,UR 機械臂可以通過操控交互界面上的箭頭來實現機器人的移動控制,無需專業背景即可實現機械臂的簡單運動調試[23].

                          Pepper 是一款仿人程度很高的服務機器人,由日本軟銀集團和法國畢宿五公司聯合研發,如圖 1-6 所示.該機器人的單臂具有 5 個自由度,手爪具有 1 個自由度,可以完成握手,打招呼和跳舞等動作,現已廣泛應用于商場、展會、銀行、學校等場所,其機械臂結構在商用服務機器人中十分具有代表性[24].Pepper 的機械臂無需完成物體抓取等工作,所以整體質量很輕,運動十分靈活.

                          雖然我國對服務機器人的研究起步較晚,但經過近些年來的大力發展,國內眾多高校、科研院所和公司已經取得了豐碩的研究成果.

                          哈爾濱工業大學近年來對輕型機械臂的關鍵技術進行了深入研究.如圖 1-7 所示為哈爾濱工業大學研制的一款輕型機械臂模塊化柔順關節,在模塊化關節中集成了驅動電機、諧波減速器、失電制動器、傳感器、驅動器等多種部件,并且具有標準的機械接口和電氣接口[25].

                          中國科學技術大學研制了一款六自由度模塊化輕型機械臂,考慮到不同關節受力不同,為了提高關節的有效利用,在結構設計中分別為前三個關節和后三個關節設計了兩種不同的關節模塊,前三個關節的內部結構如圖 1-8 所示.該模塊化關節結構緊湊,關節內集成了驅動器及控制器、傳動機構、傳感器等部件,具有斷電制動保護功能.采用關節控制器與主控制器相分離的分布式結構的控制方案,提高了關節模塊在電氣系統上的模塊化水平[26].

                          北京交通大學研制了一款六自由度輕型機械臂,其模塊化關節結構如圖 1-9 所示,整個關節模塊將驅動電機、減速器、傳感器等部件集于一體.每個模塊化關節都包含完整的機械結構和控制電路,同時分別為機械連接和電氣連接設計了通用的快速接口,模塊內部存儲器可以保存運動信息,保證每個關節可插拔和快速替換[27].為了實現模塊化關節的輕量化設計,根據結構拓撲優化理論對外殼進行了結構優化.

                          新松機器人自動化股份有限公司隸屬于中國科學院,是中國機器人產業核心牽頭企業之一,其研制的 SCR5 七自由度輕型機器臂如圖 1-10 所示.該輕型機械臂總重 33.8Kg,負載達到 5Kg,具有較高的負載自重比,同時具備碰撞檢測、視覺引導、牽引示教等功能.采用輕量化設計的機械臂節能環保,冗余自由度的存在使得避障更為靈活,整體安全性高,人機協作能力突出[28].

                          康力優藍是國內一家著名的機器人企業,該公司設計生產的商用服務機器人"優友"如圖 1-11 所示."優友"的機械臂在國內市場中非常具有代表性,它擁有5個自由度,整體尺寸接近兒童手臂,具有快速拆卸與安裝的功能,方便安裝與維修,已經在國內眾多展會得到廣泛使用[29].

                          國內外對輕型機械臂的研究較為注重理論層面,其功能偏重于裝配、搬運等作業業務,整體結構復雜,所用零件精度較高但價格昂貴,不適用于主要執行表演、指示等任務的服務機器人.因此,需要找到性能和功能之間的平衡點,就應用于服務機器人的輕型機械臂結構設計展開深入研究.


















                          …………由于本文篇幅較長,部分內容省略,詳細全文見文末附件

                          結 論

                          本課題基于服務機器人的應用場合和模塊化的設計思想完成了輕型機械臂的結構設計,并研究了一種基于人體運動數據的機械臂軌跡規劃方法,主要的研究成果如下:

                          (1)設計了應用于服務機器人的模塊化關節,通過改變減速比得到輸出力矩不同的兩種模塊化關節,具有結構緊湊,質量較輕等特點;根據全局相對可操作度指標選取了機械臂的最優構型,因此機械臂在相同自由度下擁有最高的靈活度;基于結構拓撲優化理論,對主要零件進行了結構優化,進一步實現輕量化設計.

                          (2)建立了機械臂的運動學模型,完成了運動學的求解,通過 MATLAB 軟件對運動學求解結果進行了驗證;對機械臂進行了動力學分析,根據牛頓-歐拉迭代方程建立了機械臂的動力學模型,然后在 ADAMS 中建立了虛擬樣機,完成了動力學仿真.

                          (3)研究了一種基于人體運動數據的機械臂軌跡規劃方法,編寫了基于 Kinect的人體運動捕捉程序,得到了人體運動數據的前處理方法,討論了關鍵姿勢提取及運動數據映射,最后提出了一個仿人動作相似性程度的評價指標.

                          (4)對實物樣機進行了運動學標定,在此基礎上研究了機械臂誤差模型和逆運動學的修正方法,提高了機械臂的實際定位精度;編寫了機械臂運動控制程序,經過實物樣機測試實驗,機械臂結構穩定,可以實現靈活運動,同時,仿人運動實現方法能夠較好的復現人體運動,與仿真實驗相比較,相似性指標可以對仿人運動的相似性進行良好評價.

                          雖然完成了輕型機械臂的結構設計并探究了一種仿人運動實現方法,使得機械臂能夠滿足設計和使用要求.但是,由于多種因素的影響,結構設計和仿人運動方法仍不夠完善,存在需要進一步改進之處,具體表現在:

                          (1)加工精度的不足造成了結構間存在一定不可消除的間隙,對機械臂運動造成了一定的影響.

                          (2)運動映射方法研究深度不夠,未考慮機械臂動力學對運動映射的影響.

                          (3)由于時間的限制,還需進一步研究大規模人體運動模仿數據集的分析與特征提取,實現運動基段的組合拼接算法.

                          致 謝

                          轉眼間兩年的碩士生活即將結束,首先感謝我的導師付宜利教授對我的悉心指導,在課題研究期間,付老師總是能從百忙之中抽出時間督促我的研究進度,并為我指明研究方向,當課題遇到困難時為我開導解惑.他廣泛淵博的學識,嚴謹求 實的科學態度,認真負責的敬業精神都讓我明白了應該如何走好科研這條路,為我樹立了人生的榜樣,有幸能成為付老師的學生,讓我受益無窮.在此,謹向付老師表示深深的敬意!

                          衷心感謝課題合作公司李雪莉董事長、李靜安總監對課題項目的大力支持和對我出差期間的多方面照顧,感謝公司同事毛兵富、陳浩南、汪利恒、張廠鋒、楊陽等人對項目所作的貢獻,因為你們的付出才使得我的課題能夠順利推進,同時公司濃厚的研究熱情和踏實的工作作風使我受益良多.

                          感謝課題組張福海老師、李國志師兄、丑博星同學在我課題遇到問題時對我的無私幫助,你們的幫助使我拓寬了研究思路,掌握了研究方法,更使得后期實驗能夠順利進行.感謝宋揚、謝亞蘇、黃一軍等支持我讀研的朋友們,你們的鼓勵與幫助使我有幸走上科研的道路.

                          感謝室友董良、張冰、董杰為我創造了良好的宿舍環境,在遇到困難時對我的關心與勸慰,讓我研究之余的生活變得豐富多彩富有樂趣.

                          在此,還要感謝我的家人,是你們的無私支持和默默鼓勵才使我不畏艱難,砥礪前行,有機會去實現自己的人生理想.
                          參考文獻
                          [1]徐方, 張希偉, 杜振軍. 我國家庭服務機器人產業發展現狀調研報告[J]. 機器人技術與應用, 2009(2):14-19.
                          [2]International Federation of Robotics. Service Robots - Definition and ClassificationWR 2016[OL],[2019-06-15].https://www.ifr.org/img/office/Service_Robots_2016_Chapter_1_2.pdf
                          [3]中華人民共和國科學技術部. 國家中長期科學和技術發展規劃綱要(2006-2020).
                          [4] Chen Q. The focus of the US National Robot Program funding[J]. ShanghaiInformatization, 2016(2):78-80.
                          [5] Defense Technical Information Center. Robotics strategy white paper[DB/OL].(2009-03-19) [2016-11-21].
                          [6] NASA. National robotics initiative(NRI) [EB/OL]. (2011-07-25) [2016-11-21].https://www.nasa.gov/robotics/index.html.
                          [7] Uwe H. € 2.8 billion to strengthen EU lead in robotics [OL],[2014-05-28].http://www.eu-robotics.net/cms/upload/PPP/28_05_2014_SPARC_Press_Release_English.pdf.
                          [8] Rezia Molfino.解讀歐盟"地平線 2020 計劃"對機器人產業發展的影響[J].機器人產業,2018(05):40-44.
                          [9] New Energy and Industrial Technology Development Organization. 2014 whitepaper on robotization of industry, business and our life[DB/OL]. (2014-06-05)[2016-11-21].
                          [10] 甄子健, 劉進長. 日本最新機器人研發計劃及其發展戰略[J]. 機器人技術與應用, 2016(5).
                          [11] Korea IT Times. MIC policy - Robots as perfect companions[EB/OL]. (2009-04-17) [2016-11-21].
                          [12] 顏云輝, 徐靖, 陸志國等. 仿人服務機器人發展與研究現狀[J]. 機器人,2017(4).
                          [13] 徐方,鄒風山. 解析中國服務機器人產業格局[J]. 機器人產業,2015(02):40-45.
                          [14] Matsumaru T. Design and control of the modular robot system: TOMMS[C].Robotics and Automation, 1995. Proceedings. 1995 IEEE International Conferenceon. IEEE, 1995.
                          [15] Wurst K H. The conception and construction of a modular robot system[C]. 1986.
                          [16] Paredis C J J , Brown H B , Khosla P K . A rapidly deployable manipulator system[J].Robotics and Autonomous Systems, 1997, 21(3):289-304.
                          [17] ABB 全球首款真正實現人機協作的雙臂機器人 YuMi 正式推向市場[J]. 電氣技術, 2015(5).
                          [18] New safety standards for collaborative robots, ABB YuMi? dual-arm robot[C].IROS 2015, Workshop "Robotic co-workers- methods, challenges and industrial testcases". 2015.
                          [19] 欣迪. 庫卡推出首款輕型人機協作機器人 LBR iiwa[J]. 汽車與配件,2014(45):67-67.
                          [20] Ott C , Eiberger O , Friedl W , et al. A Humanoid Two-Arm System for DexterousManipulation[C] IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots. IEEE,2006.
                          [21] Christoph Borst,Christian Ott. A Humanoid Upper Body System for Two-handedManipulation. IEEE International Conference on Robotics and Automation. 2007:2766~2766.
                          [22] Hirzinger G , Sporer N , Schedl M , et al. Torque-controlled light weight arms andarticulated hands - do we reach technological limits now?[M] ExperimentalRobotics VIII. Springer Berlin Heidelberg, 2003.
                          [23] Vaular T. Software for Robot Assisted Physical Therapy: Establishing Viability andPrototyping Using Universal Robots UR5[D]. 2016.
                          [24] SoftBank. Pepper とのコミュニケーションをもっと[EB/OL]. (2019-04-08)[2019-05-31]. 
                               [25] 李國濤. 輕型機械臂模塊化柔順關節研究[D].哈爾濱工業大學,2015.
                          [26] 陶子航. 輕型機械臂結構及控制系統的設計研究[D].中國科學技術大學,2017.
                          [27] 王陽. 輕型機械臂的結構分析及優化設計[D]. 2017.
                          [28] 新 松 新 一 代 機 器 人 盛 裝 亮 相 華 南 國 際 智 能 制 造 博 覽 會 [J]. 智能機器人,2018(05):27.
                          [29] 王毅,孟菲.Hello! 康力優藍機器人[J].清華管理評論,2016(05):80-88.
                          [30] Vadakkepat P. Humanoid Robotics: A Reference[J]. 2017.
                          [31] Gams A , Jesse V D K , Dzeladini F , et al. Real-time full body motion imitation onthe COMAN humanoid robot[J]. Robotica, 2015, 33(05):1049-1061.
                          [32] Vuga R , Ogrinc M , Gams A , et al. Motion capture and reinforcement learning ofdynamically stable humanoid movement primitives[C] IEEE InternationalConference on Robotics & Automation. IEEE, 2013.
                          [33] Kim J Y, Kim Y S. Whole-body motion generation of android robot using motioncapure and nonlinear constrained optimization[J]. International Journal ofHumanoid Robotics, 2013, 10(02):1350003.
                          [34] 張博文,黃攀峰,劉正雄.基于 Kinect 的七自由度空間機械臂體感控制方法[J].載人航天,2019,25(01):85-91.
                          [35] Nakaoka S, Nakazawa A, Yokoi K, et al. Generating whole body motions for a bipedhumanoid robot from captured human dances[C]. IEEE International Conference onRobotics & Automation. 2003.
                          [36] Nakazawa A, Nakaoka S, Shiratori T, et al. Analysis and synthesis of human dancemotions[C]. IEEE International Conference on Multisensor Fusion & Integration forIntelligent Systems. IEEE, 2003.
                          [37] Okamoto T, Shiratori T, Kudoh S, et al. Toward a Dancing Robot With ListeningCapability: Keypose-Based Integration of Lower-, Middle-, and Upper-BodyMotions for Varying Music Tempos[J]. IEEE Transactions on Robotics, 2014,30(3):771-778.
                          [38] Inamura T, Toshima I, Tanie H, et al. Embodied Symbol Emergence Based onMimesis Theory[J]. The International Journal of Robotics Research, 2004,23(4):363-377.
                          [39] 張利格,黃強,楊潔等.仿人機器人復雜動態動作設計及相似性研究[J].自動化學報,2007(05):522-528.
                          [40] Kaneko K, Kanehiro F, Kajita S, et al. Design of Prototype Humanoid RoboticsPlatform for HRP[C]. IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots &Systems. IEEE, 2002.
                          [41] Morecki A. Biomechanics of Engineering: Modelling, Simulation, Control[J]. 1987.
                          [42] 謝碧云,趙京.基于條件數約束的方向可操作度[J].機械工程學報,2010,46(23):8-15.
                          [43] YOSHIKAWA T. Manipulability of robotics mechanisms[J]. International Journalof Robotics Research, 1985,4(2):3-9.
                          [44] 趙京,宋春雨,杜濱.基于人體工程學的仿人機械臂構型[J].機械工程學報,2013,49(11):16-21.
                          [45] 丁玉蘭.人機工程學[M].北京:北京理工大學出版社,2011.
                          [46] Bendsoe M P, Sigmund O. Topology Optimization: Theory, Methods, andApplications[M]. Berlin, Heidelberg, New York: Springer, 2003.
                          [47] 夏天翔,姚衛星.連續體結構拓撲優化方法評述[J].航空工程進展,2011,2(01):1-11.
                          [48] Mlejnek H P, Schirrmacher R. An engineer' s approach to optimal materialdistribution and shape finding computer method in applied mechanic andengineering [ J] .Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering , 1993 ,106(1-2):1-26 .
                          [49] Denavit J and Hartenberg R S, A Kinematic Notation for Lower-PairMechanismsBased on Matrices. Journal of Applied Mechanics, pp. 215-221, June1955.
                          [50] Craig J J. Introduction to Robotics Mechanics and Control[M].北京:機械工程出版社,2006.
                          [51] Brisan C, Csiszar A. Computation and analysis of the workspace of a reconfigurableparallel robotic system[J]. IEEE Mechanism and Machine Theory, 2011, 46(11):1647-1668.
                          [52] Yang H, Lee D. Dynamics and control of quadrotor with robotic manipulator[C].International Conference on Robotics & Automation. IEEE, 2014.
                          [53] Luh J Y S, Walker M W, Paul R P C. On-Line Computation Scheme for MechanicalManipulators[J]. Journal of Dynamic Systems Measurement and Control, 1980,102(2):69-76.
                          [54] 張利格,畢樹生,高金磊.仿人機器人復雜動作設計中人體運動數據提取及分析方法[J].自動化學報,2010,36(01):107-112.
                          [55] Aggarwal J K , Ryoo M S . Human Activity Analysis: A Review[J]. ACMComputing Surveys, 2011, 43(3):16.
                          [56] Wu X, Xu D, Duan L, et al. Action recognition using context and appearancedistribution features[C]. IEEE Conference on Computer Vision & PatternRecognition. Washington D.C.:IEEE, 2011:489-496.
                          [57] Fenglin Liu, Wei Zeng, Chengzhi Yuan, et al. Kinect-based hand gesturerecognition using trajectory information, hand motion dynamics and neuralnetworks[J]. Artificial Intelligence Review, 2019, Vol.52 (1), pp.563-583.
                          [58] Real-time human pose recognition in parts from single depth images[J].Communications of the ACM, 2013, 56(1):116.
                          [59] 曹越. OpenNI 體感應用開發實戰[M].北京:機械工業出版社,2014[60] Webb J, Ashky J. Beginning Kinect Programming with the Microsoft KinectSDK[M].Apress, 2012.
                          [61] Boor C D . On calculating with B-splines[J]. Journal of Approximation Theory,1972, 6(1):50-62.
                          [62] 柯文德,彭志平,蔡則蘇,陳珂.仿人機器人相似性運動研究進展[J].計算機應用研究,2013,30(09):2570-2575.
                          [63] 柯文德. 基于人體運動相似性的仿人機器人運動規劃關鍵技術研究[D].哈爾濱工業大學,2013.
                          [64] 張寶玉. 機器人主從映射方法分析及實驗研究[D].哈爾濱工程大學,2015.
                          [65] 趙曉軍,黃強,彭朝琴,張利格,李科杰.基于人體運動的仿人型機器人動作的運動學匹配[J].機器人,2005(04):358-361+379.
                          [66] 劉振宇. 制約機器人向先進制造系統集成若干問題的研究[D]. 沈陽:中國科學院研究生院. 2002.
                          [67] Peiper D L. The kinematics of manipulators under computer control[J]. Ph.D ThesisStanford University, 1968.
                          [68] Hayati S, Tso K, Roston G. Robot geometry calibration[C]. IEEE InternationalConference on Robotics & Automation. IEEE, 1988.

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