施工质量分布对步行机器人步态稳定性的影响外文文献翻译.docx
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施工质量分布对步行机器人步态稳定性的影响外文文献翻译
本科生毕业设计（论文）
外文翻译
原文标题
Influenceofconstructionmassdistributiononthewalkingrobot'sgaitstability
Synthesis
译文标题
施工质量分布对步行机器人步态稳定性的影响
作者所在系别
作者所在专业
作者所在班级
作者姓名
作者学号
指导教师姓名
指导教师职称
完成时间
20**
年
3
月
北华航天工业学院教务处制
译文标题
施工质量分布对步行机器人步态稳定性的影响
原文标题
Influenceofconstructionmassdistributiononthewalkingrobot'sgaitstability
作者
H.W.Muller
译名
哈维穆勒
国籍
美国
原文出处
JournalofMechanismDesign,1981,Vol.103.No.1-4
译文：
摘要：
本研究的目的是找出步行机的施工参数与其稳定性之间的联系。
此外，本文展示了重要的质量分布对于正确设计的步态生成算法。
这项研究是基于在MatlabSimulink开发的六边形双压电机器人的仿真模型。
分析了机器人的腿和躯干之间的可变百分比质量分布。
基于结果，我们可以得出结论，行走机器人的腿和躯干的重量之间的比例对大多数步行参数，如步幅长度和速度，稳定姿势的机器，控制方法和移动性有很大影响。
它对质心位置也有巨大的影响，这是行走机器人的静态和动态稳定性的关键问题。
因此，在整个设计和编程过程中应考虑步行机器人的质量分布。
关键词：
六边形双压机器人;昆虫;质量分布;质心;步态稳定性
1.介绍
由身体的重量分布百分比限定的质心位置影响所设计的机器的多个参数。
首先，它负责确保其在工作期间和静止时的稳定性。
它还对运动学参数和动态参数具有主要影响，尤其包括运动中产生的惯性效应。
这使得重量分布分析成为设计过程的重要部分，特别是在设计机器人，操纵器和处理设备时。
关于机器人的质心位置的研究起源于人和动物的运动的生物力学分析。
这样的生物模型可以成功地用于机器工程。
当代机器人的主要部分基于上述生物模型。
其中最重要的群体是步行机器人，其移动类似于大多数动物使用步态循环组成的步骤[1]。
在当前对质心（c.o.m.）位置的研究中，重点在于确保机器人的静态稳定性。
当c.o.m.时机器人被认为是静态稳定的。
投影落在支撑多边形内。
支撑多边形由所有接触点定义，在多支腿机器人的情况下是支撑阶段中机器人腿的尖端[1-3]。
在双腿（双足）机器人的情况下，动态稳定性是分析的因素，并且当作用在质心上的力矩在运动期间平衡时，机器人被认为是动态稳定的。
在大多数研究中，作者考虑c.o.m.相对于机器人姿势的位置[4]。
在大多数情况下忽略由机器人设计限定的结构特性的影响。
它主要被认为是关于双足机器人的研究，其重量分布是身体平衡的关键问题[5]。
本研究的重点是重量分布对步行机的静态稳定性的影响，基于六边形双晶机器人。
第2节提供了分析设计的简要描述，包括原型的重量百分比分布。
第3节描述了本研究中使用的研究方法，第4节给出了他们获得的结果
2.六边形双压机器人
六边形双晶机器人可以从六到四腿构型（或相反方向）变换，而不需要改变。
由此，机器人可以在崎岖的地形中以相对高的速度移动，同时在站立和行走期间保持其操纵功能。
机器人主体（图1）由三个主干段组成：
前段KP，中间段KM和后段KT。
每个段配备有一对三连杆腿，命名为NL2，NP2，NL3，NP3（仅运动）和NP1和NL1（运动和操纵能力）。
作为一个特殊的特点，机器人配备了一个可扩展的重量，可以控制c.o.m.运动期间的位置[6]。
图1.六边形双压机器人示意图，显示了原型的重量分布百分比KP-前主干节段，KM-中间主干节段，KT-后主干节段，1P-单轴接头，2P-双轴接头，WM-可扩展配重组件，NP1（NL1）-右（左）前肢与操纵和运动功能，NP2（NL2）-右（左）肢具有运动功能，NP3（NL3）-右（左）后肢具有运动功能。
分析的行走机器人的原型组件的重量在表1中给出。
可以在此基础上计算总体重的百分比。
腿-躯干重量比为38.8％至61.2％。
躯干部分以及连接到它们的肢体的重量以总体重的百分比表示为24.4％/38.8％/36.8％（KP/KM/KT）
表1.六边形双压机器人的段的重量
3.研究方法
本文报告的研究是使用在软件程序MatlabSimulink中开发的仿真模型进行的。
仿真模型是在六元四元双机器人的数学模型的基础上开发的，是先前研究的派生分析。
选择来量化机器人的静态稳定性的参数是纵向稳定裕度（LSM）。
它被定义为距离c.o.m的最小距离。
投影和支撑多边形边缘平行于机器的c.o.m速度矢量测量[7]。
在该研究下进行了两个分析。
第一个是调查肢体的重量相对于机器人的总重量和机器人的静态稳定性之间的关系。
针对所分析的六边形双压电机器人的三个选定姿势检查五个肢体重量比。
比率从30％到70％相差10％。
为了执行分析的目的，必须假定身体段之间具有恒定的比率。
选择最接近实际结构的比率，前部分占总重量的20％，剩余重量在中间和后部分之间平均分配（每个40％）。
注意，在这些分析中，段的重量不包括附接到它们的肢体的重量。
第二项研究的目的是检查机器人部分中几个重量分布对其静态稳定性的影响。
选择五个重量分布模式，质心位于躯干前段（40％/30％/30％），双轴关节（40％/40％/20％），躯干中段（20％/40％/40％）和躯干后段（20％/30％/50％）上的平均值（30％/40％/30％）。
以与研究No.1相同的方式进行分析，即通过读取用于相同的三个机器人姿势和每个预定义的重量分布配置的模拟模型中的质心位置，随后确定在站立阶段的纵向稳定裕度。
在这些分析中，假定所有模拟200克单腿重量包括肢体重量。
假定的体重为3000g。
考虑三种特征姿势，如图1所示。
姿势No.1（图2a）表示机器人在三脚架步态中行走，其中三个腿（NL1，NP2，NL3）处于向前摆动（转移）阶段，而其余的腿（NP1，NL2，NP3）相。
在姿势No.2（图2b）中，失去静态稳定性的最大风险。
在该姿势中，右腿的后腿和中腿处于站立期，而其他腿处于摇摆阶段。
在两种姿势中，六边形双态机器人处于六足（即主要）配置。
姿势No.3表示其中机器人支撑在腿NP2，NP3和NL3上的替代配置（四路）。
在四通道结构中，躯干的前段向上倾斜90度的角度。
图2.表示六边形双压机器人的分析姿态的象形图：
a）六足机配置中的三角架步态，b）六足机构配置中的最低稳定性情况，c）四足配置。
4.研究结果
在站立阶段期间肢体的重量相对于机器人的总重量和机器人的稳定性之间的关系在图1的图表中呈现。
从曲线可以看出，对于三脚架步态，肢体的重量相对于机器人的总重量的变化对LSM值几乎没有影响。
躯干和四肢之间的平均重量分布提供了最大的稳定性。
对于姿势2和姿势3，LSM值随着肢体相对于躯干重量的增加的重量而减小。
它是一个或多或少的线性关系。
姿势2中的肢体的低重量将姿势稳定性的损失改变为极限稳定性条件。
因此，对于小肢体权重，广义坐标配置对c.o.m的变化几乎没有影响。
位置。
在姿势编号3中提升躯干产生较高的LSM值。
65％的值被认为是肢体的极限重量，在该极限重量下机器人不能再在替代QUADRUPED配置中操作。
图3.相对于机器人的总重量的肢体的重量对于三种不同姿势的LSM值。
图1中的条形图。
下面的图4表示六边形双晶机器人的段之间的重量分布对其静态稳定性的影响。
虚线表示稳定性极限。
从图中可以看出，在这种情况下，三脚架步态特征总是具有大的稳定性余量。
对于剩余的姿势，只有当c.o.m.位于单轴接头或行李箱的后部。
对于完好的功能性，步行机器人应当能够以四腿构型操作，其要求主干段KP/KM/KT之间的设计比接近20％/40％/40％或20％/30％/50％。
图4.躯干部分相对于机器人的总重量的重量与三种不同姿势的LSM值的重量。
所分析的六边形双压电机器人的静态稳定姿势在图6的图中示出。
图5和图6。
点表示与地面接触的腿的尖端的位置，并且圆圈表示转移阶段中的腿。
点坐标是根据手足动物的正向运动学计算的。
质心位置用十字标记，并且其坐标从仿真模型中计算出来。
这种表示方法使得能够及时验证静态稳定性。
图5.相对于以六足配置（姿势No.1）在三脚架步态中行走的机器人的支撑多边形示出的质心位置，躯干部分的重量比为20％/40％/40％。
图。
6.相对于机器人的支撑多边形显示的质心位置为四足构型（姿势3），躯干部分的20％/30％/50％重量比。
5.结论
该论文已经证明重量分布配置对静态稳定性以及因此速度，步幅长度，机器人的控制方法和移动性的显着影响。
可以通过使用模拟模型对已经在工程阶段的步行机器人执行这样的分析。
注意，尽管在常规六足机的情况下可以忽略重量的分布，但在六边形双压电机器人的情况下它是最重要的。
由于组件的重量设计不正确，机器人可能无法使用替代姿势。
在分析的六边形双晶机器人的原型的情况下，表示为相对于机器人的总重量的分量权重的权重分布接近于使用四极配置的关键值。
通过验证所选择的配置，这是本研究的主题，我们只能定义可以找到有效重量分布的范围。
为了找到这个参数，将需要在预定范围内执行更复杂的分析。
因此，这种分析可以包括在满足初步计算的作用的工程过程中，在下一步设计的结构特征被定义之后，需要进行检查检查。
原文：
Abstract
Thegoalofthisresearchistofindconnectionsbetweenconstructionparametersofwalkingmachineanditsstability.Furtherthispapershowshowimportantmassdistributionisforproperlydesignedgaitgenerationalgorithms.Thisresearchwasmadebasedonthesimulationmodelofahexa-quadbimorphicrobotdevelopedinMatlabSimulink.Theanalysesweremadeforvariablepercentmassdistributionbetweenthelegsandtrunkoftherobot.
Basedontheresultswecanconcludethattheratiobetweentheweightoflegsandtrunkofthewalkingrobothasagreatinfluenceonmostofthewalkingparameterslikestridelengthandspeed,stableposturesofmachine,methodofcontrolandmobility.Ithasalsoahugeinfluenceonthecentre-of-massposition,whichisthekeyissueofstaticanddynamicstabilityofwalkingrobots.Therefore,massdistributionofwalkingrobotsshouldbeconsideredthroughoutthedesignandprogrammingprocess.
Keywords:
hexa-quadbimorphicrobot;hexapod;massdistribution;centreofmass;gaitstability;
1.Introduction
Thecentre-of-masspositiondefinedbythepercentageweightdistributionofthebodyinfluencesanumberofparametersofthedesignedmachine.Firstandforemostitisresponsibleforensuringitsstabilitybothduringworkandwhenatrest.Ithasalsoamajoreffectonthekinematicanddynamicparameters,including,interalia,inertialeffectsarisinginmotion.Thismakestheweightdistributionanalysisanimportantpartofthedesignprocess,especiallywhendesigningrobots,manipulatorsandhandlingequipment.
Thestudiesontherobots'centre-of-masspositionoriginatefrombiomechanicalanalysesofthemovementofhumansandanimals.Suchbiologicalmodelscanbesuccessfullyusedinmachineengineering.Amajorportionofcontemporaryrobotsarebasedontheabove-mentionedbiologicalmodels.Themostimportantgroupamongthemarewalkingrobotswhichmovesimilarlytomostanimalsusinggaitcycleconsistingofsteps[1].
Inthecurrentstudiesonthecentre-of-mass（c.o.m.）positionthefocusisonensuringstaticstabilityoftherobot.Arobotisconsideredstaticallystablewhenthec.o.m.projectionfallswithinthesupportpolygon.Thesupportpolygonisdefinedbyallthecontactpoints,whichinthecaseofmulti-leggedrobotsarethetipsoftherobotlegsinthesupportphase[1–3].Inthecaseoftwo-legged（biped）robotsthedynamicstabilityistheanalysedfactorandtherobotisconsidereddynamicallystablewhenthemomentsactingonthecentreofmassarebalancedduringmotion.
Inmoststudiestheauthorsconsiderthec.o.m.positioninrelationtotherobot'sposture[4].Theeffectofthestructuralcharacteristicsdefinedbytherobotdesignisignoredinmostcases.Itisconsideredprimarilyinthestudiesconcerningbipedrobotsforwhichthedistributionofweightisthekeyissueforbodybalance[5].Thefocusofthisstudyistheinfluenceoftheweightdistributiononthestaticstabilityofthewalkingmachineonthebasisofahexa-quadbimorphicrobot.Section2providesabriefdescriptionoftheanalyseddesignincludingthepercentageweightdistributionoftheprototype.Section3describestheresearchmethodsusedinthisstudyandSection4presentstheresultsobtainedwiththem.
2.Hexa-quadbimorphicrobot
Thehexa-quadbimorphicrobotcantransformfromsix-tofour-leggedconfiguration（ortheotherwayround）withoutneedingchangeover.Owingtothis,therobotcanmovewitharelativelyhighspeedinroughterrain,whilemaintainingitsmanipulationfunctionalityduringstandingandwalking.Therobotbody（Fig.1）iscomposedofthreetrunksegments:
frontsegmentKP,middlesegmentKMandrearsegmentKT.Eachsegmentisequippedwithapairofthree-linklegsdesignatedNL2,NP2,NL3,NP3（locomotiononly）andNP1andNL1（locomotionandmanipulationcapability）.Asaspecialfeaturetherobotisequippedwithanextendableweightenablingcontrolofthec.o.m.positionduringlocomotion[6].
Fig.1.Schematicofhexa-quadbimorphicrobotshowingtheprototype'spercentageweightdistributionKP–fronttrunksegment,KM–middletrunksegment,KT–reartrunksegment,1P–singleaxisjoint,2P–biaxialjoint,WM–extendableweightassembly,NP1（NL1）–right（left）frontlimbwithmanipulationandlocomotionfunction,NP2（NL2）–right（left）limbwithlocomotionfunction,
NP3（NL3）–right（left）rearlimbwithlocomotionfunction.
TheweightsoftheprototypeassembliesoftheanalysedwalkingrobotaregiveninTable1.Thepercentagesofthetotalbodyweightcanbecalculatedonthisbasis.Theleg-to-trunkweightratiorangesfrom38.8%to61.2%.Theweightsofthetrunksegmentstogetherwiththelimbsattachedtothemexpressedasapercentageofthetotalbodyweightare24.4%/38.8%/36.8%（KP/KM/KT）.
Table1.Weightsofthesegmentsofhexa-quadbimorphicrobot
3.Researchmethods
TheresearchreportedinthisarticlewascarriedoutusingsimulationmodeldevelopedinthesoftwareprogramMatlabSimulink.Thesimulationmodelwasdevelopedonthebasisofthemathematicalmodelofhexa-quadbimorphicrobot,derivedanalyticallyforpreviousstudies.Theparameterchosentoquantifythestaticstabilityoftherobotwasthelongitudinalstabilitymargin（LSM）.Itisdefinedasthesmallestdistancefromthec.o.m.projectionandthesupportpolygonedgemeasuredparalleltothec.o.mvelocityvectorofthemachine[7].
Twoanalyseswerecarriedoutundertheresearch.Thefirstofthemwastoinvestigatetherelationshipbetweentheweightoflimbsrelativetothetotalweightoft
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