臺灣博碩士論文加值系統

人型機器人在最近幾年來受到廣泛的討論，人型機器人的研究大致上可分為移動平台及手臂操控兩類。在本論文提出一類比於人類上臂運動之七自由度機械手臂；為了增加與人類互動，本機械手臂手腕位置裝置一六軸力感測器，以擷取施加於機械手臂末端之力量；因此，機械手臂可針對外部力量之方向來加以移動達到順應控制之目的。除此之外，此一機械手臂可針對不同之直線、圓弧或特定曲線來進行路徑規劃。特別的是，由於此機械手臂設計為七自由度之結構，導致在求解逆向運動學時並無法找到唯一解，所以本論文提出一以模糊推論為基礎之行為模式逆向運動學演算法來解決此一問題。由於此模糊推論引擎可針對不同運動軌跡及模式來建構相對應的模糊法則，亦即空間中不同運動模式可計算不同逆向運動學之解，且產生不同肘關節軌跡。所以本文所提出之機械手臂不但具有相似於人類上肢之手臂結構，且可以模擬人類運動行為。此外本文所提出之順應控制使機械手臂可以與人互動。最後，本機械手臂係使用腱纜線驅動之架構，並使用ARM7（Advanced RISC Machine）之嵌入式系統來實現路徑規劃與控制器。

Humanoid robots are widely discussed in recent years. The motion planning and control of humanoid robots can be discussed based on mobility of platforms and manipulations of arms. In this paper, we propose a robotic arm which manipulation is analog to the motion of human’s upper extremities. The proposed robotic arm is designed as a seven degree-of-freedom configuration. To increase the interactivity with humans, a six-axis force sensor is attached on the wrist of the robot to capture the force applied on the robotic arm. Subsequently, the robotic arm is moved following the force applied on the wrist. In addition to the compliance of human’s motion, the robotic arm is capable of dynamically planning spatial trajectories for various straight lines, circles, or predefined paths. Especially, due to the structure of this seven degree-of-freedom robotic arm, we cannot find a unique solution for the inverse kinematics. In this work, we present a behavior based inverse kinematics approach to solve this problem in terms of the fuzzy reasoning. Various behaviors for a given spatial position or path, such as writing, hitting, etc., may result different inverse kinematics solution, and may generate different elbow trajectories as well. Therefore, the proposed robotic arm not only has similar structure to humans, but also represents similar behavior to humans. More specially, the compliance function makes this robotic arm possible to interact with humans. Consequently, a robotic arm with tendon driven architecture is demonstrated to validate the proposed motion planning and control approaches based on an ARM 7（Advanced RISC Machine）based controller.

目錄
指導教授推薦書 i
口試委員會審定書 ii
授權書 iii
誌謝 iv
中文摘要 v
英文摘要 vi
目錄 vii
第一章 序論 1
1-1 研究背景與動機 1
1-2 研究目的 3
1-3 論文架構 4
第二章 文獻回顧 6
2-1 人類手臂行為模式 6
2-2 仿人類機械手臂 9
2-3 順應互動控制 14
3-1 Denavit-Hartenberg表示法 17
3-1-1 座標轉換矩陣 19
3-2 模糊理論 21
3-2-1 模糊集合 22
3-2-2 模糊推論 23
3-2-3 解模糊化 24
第四章 行為模式運動學 25
4-1 機械手臂正逆向運動學 25
4-1-1 機械手臂正向運動學分析 25
4-1-2 機械手臂逆向運動學分析 30
4-2 路徑規劃 36
4-2-1 直線 36
4-2-2 空間圓 36
4-2-3 弧線 39
4-3 行為模式控制 40
4-3-1 人類手臂行為 40
第五章 模擬介面與控制系統 49
5-1 手臂運動模擬程式 49
5-2 手臂控制系統 51
5-2-1 ARM7控制系統模組 51
5-2-2 力控制系統 53
第六章 模擬與實驗 57
6-1 空間位置模擬 57
6-2 空間路徑規劃模擬 58
6-2-1 直線 58
6-2-2 矩形及三角形 59
6-2-3 圓軌跡 63
6-3 行為模式控制 64
6-3-1 寫字行為模擬 64
6-3-2 敲打行為模擬 66
6-3-3 握手行為模擬 68
6-3-4 行為控制驗證 70
6-4 順應模擬及實現 74
6-5 路徑規劃測試及實現 81
第七章 結論與未來方向 85
參考文獻 86

圖目錄
圖1-1 SCARA工業機械手臂[24] 1
圖1-2 DENSO生產（左為四軸型，右為六軸型）機械手臂[21] 2
圖1-3 系統架構圖 5
圖2-1 人類手臂自由度分配[6] 6
圖2-2 接電話時各關節位置範圍[6] （角度、角速度） 7
圖2-3 表情機器人WE-4R[1] 8
圖2-4 Wabian-II機械手臂[11] 9
圖2-5 全關節感測機械手臂[10] 10
圖2-6 關節的機構設計[4] 11
圖2-7 重量的平衡[4] 11
圖2-8 七自由度機械手臂[14] 12
圖2-9 機械手臂[19] 12
圖2-10 ASIMO指揮交響樂團[22] 13
圖2-11 機械手臂拉小提琴[8] 13
圖2-12 EMIEW2機器人[23] 14
圖2-13 應變規力感測器[2] 15
圖2-14 壓力感測器分佈位置（末端及手肘）[3] 15
圖2-15 力順應控制[3] 16
圖3-1 研究架構 17
圖3-2 D-H連桿座標和連桿參數表示圖[13] 18
圖3-3 模糊推論流程 22
圖3-4 特徵函數表現溫度之模糊集合歸屬函數 22
圖3-5 歸屬函數類型[20] 23
圖3-6 Min－Max模糊推論[20] 24
圖4-1 仿人類機械手臂結構及D-H座標系 26
圖4-2 手臂正向空間座標位置及各關節角度範圍 29
圖4-3 解逆向流程圖 30
圖4-4 空間中的奇異點 31
圖4-5 寫字行為姿態簡圖 31
圖4-6 肩膀擺動及抬舉角度 34
圖4-7 手腕關節角度演算流程 35
圖4-8 不同手肘姿態 40
圖4-9 人類寫字姿態 42
圖4-10 手臂敲打行為 43
圖4-11 人類握手行為 44
圖4-12 模糊歸屬函數 46
圖4-13 模糊規則曲線（寫字） 47
圖4-14 行為模糊控制流程 47
圖5-1 模擬介面架構圖 50
圖5-2 模擬介面 50
圖5-3 腱驅動仿人自由度機械手臂 51
圖5-4 ARM7TDMI(CYS3C44B0開發板) 51
圖5-5 機械手臂控制架構 52
圖5-6 封包制訂流程圖 53
圖5-7 力控制流程 54
圖5-8 力順應控制系統架構 55
圖6-1 畫直線流程 58
圖6-2 畫四邊形 59
圖6-3 畫四邊形之關節角度變化曲線 60
圖6-4 方形路徑 60
圖6-5 畫三角形 61
圖6-6 三角形角度曲線 61
圖6-7 三角形路徑 62
圖6-8 圓軌跡測試流程 63
圖6-9 寫「畢業」兩字模擬 64
圖6-10 寫「畢業」兩字手肘軌跡 65
圖6-11 寫「畢業」兩字各關節角度曲線 65
圖6-12 敲打行為模擬 66
圖6-13 敲打模式 67
圖6-14 敲打模式角度變化 67
圖6-15 握手行為模擬 68
圖6-16 握手模式路徑 69
圖6-17 握手模式角度變化 69
圖6-18 寫字模式路徑 70
圖6-19 寫字路徑導入敲打模式 71
圖6-20 寫字路徑導入握手模式之 71
圖6-21 敲打路徑導入寫字模式 72
圖6-22 敲打路徑導入握手模式 72
圖6-23 握手路徑導入寫字模式 73
圖6-24 握手路徑導入敲打模式 73
圖6-25 正Z力方向規劃路徑 74
圖6-26 實際測試動態 74
圖6-27 感測器正Z力方向路徑規劃位置、速度、加速度曲線 75
圖6-28 X力方向路徑規劃 76
圖6-29 X方向力實際測試 76
圖6-30 正X方向路徑規劃位置、速度及加速度曲線 77
圖6-31 正Y方向受力路徑規劃 78
圖6-32 受正Y方向力實際測試 78
圖6-33 受正Y方向路徑規劃之位置、速度及加速度曲線 79
圖6-34 順應互動 80
圖6-35 路徑規劃實際測試 81
圖6-36 角一位置變化比較 82
圖6-37 角二位置變化比較 82
圖6-38 角三位置變化比較 83
圖6-39 角四位置變化比較 83
圖6-40 手臂實際畫圓軌跡 84


表目錄
表2-1 人類手臂關節角度範圍及結構[1] 8
表4-1 D-H 參數表 27
表4-2 高度變數範圍 41
表4-3 距離變數範圍 41
表4-4 寫字模糊規則庫 43
表4-5 敲打模糊規則庫 44
表4-6 握手模糊規則庫 45
表5-1 力感測器型號 54
表6-1 手臂連桿長度 57

參考文獻
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[21] URL:http://www.densorobotics.com/
[22] URL:http://world.honda.com/news/2008/c080423ASIMO/photo/pages/04.html
[23] URL:http://www.hitachi.co.jp/rd/research/robotics/emiew2_01.html
[24] URL:http://www.peakrobotics.com/What_is_a_SCARA.htm