仿生关节是四足仿生机器人实现灵活跳跃、奔跑等高速复杂运动的基本要素。针对现有气动肌腱驱动的仿生关节难以实现设定刚度下的高精度位置控制问题,提出一种基于模糊神经网络补偿控制的拮抗式仿生关节位置/刚度控制新方法。建立关节位置/刚度解算模型,根据关节驱动力矩及设定刚度计算气动肌腱的理论充气压力;建立关节输出刚度计算模型,根据关节输出位置及气动肌腱的实际充气压力计算仿生关节的实际输出刚度;采用由模糊神经网络补偿控制器、PID控制器和模糊神经网络辨识器构成的模糊神经网络补偿控制结构实现对仿生关节的高精度位置控制。以FESTO公司MAS型气动肌腱驱动的拮抗式仿生关节为控制对象,进行关节位置/刚度控制的试验研究,对比PID控制和模糊神经网络补偿控制的位置控制精度,探究仿生关节刚度的动态响应。试验结果表明模...

从仿生角度出发,基于人体手指关节的骨骼结构和肌肉发力特点,设计出一种气动肌腱驱动、腱传动的拮抗式仿生关节。针对气动肌腱的高度非线性特性,通过搭建实验平台,测试肌腱性能,采用最小二乘法建立单根气动肌腱的数学模型。基于该关节采用腱传动特点,建立关节力矩输出模型。建立关节位置/刚度解算模型,根据关节位置、关节刚度及关节输出力矩解算气动肌腱理论输入压力。采用模糊PID算法和传统PID算法实现对该关节位置闭环控制、关节刚度开环控制。实验结果表明,2种方法均能较好的跟随关节刚度,同时模糊PID算法的位置控制精度明显优于传统PID算法。