運用陀螺儀直觀控制機器手臂之研究
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(2) 摘要 機器手臂在控制上有許多限制，操作者除了必須擁有專業的背景知識， 還必須具備程式編寫能力。且程式語言有很大的獨立性，往往只有編寫人才 能了解整個程式的運作方式。其他人若想了解整個程式的運作原理，通常需 要花費許多的時間與精力。本研究目的是要讓不懂程式語言的人，也能夠運 用陀螺儀輕易的控制機器手臂。 觀察人體手臂型態後，設計製作出模擬人體手臂的機器手臂。運用原廠 CM-700 控制器程式 RoboPlus 軟體，結合 LabVIEW 軟體進行控制。控制模 式分兩大類，有電腦控制模式與陀螺儀控制模式。電腦控制模式包含，全自 動控制模式和半自動控制模式。陀螺儀控制模式方面，把低成本之陀螺儀， 裝置於操作者手臂。讓操作者先做設計好的訓練動作，透過補償值演算法來 訓練控制系統。訓練後的控制系統，能根據操作者手臂上的陀螺儀訊號，精 準控制機器手臂。控制系統經過訓練後，操作者便能自由的控制機器手臂， 不再侷限於固定的訓練動作，達成直觀控制的目標。 關鍵詞：陀螺儀、機器手臂. i.
(3) Abstract There are many limitations of control the robotic arm. The operator must have professional background knowledge, and must have programming abilities. Programming languages are greatly independent, therefore, generally only the programmers are able to understand the entire functioning process. If others wanted to understand the principle of operation of the entire program, it would take much time and much energy. The objective of this research is to allow operators who do not understand programming languages to intuitively control the robotic arm using the gyroscope.. After observing the human arm, this thesis design a robotic arm that simulates the human arm. using the original RoboPlus software program for the CM-700 controller, together with the LabVIEW software. There are two control modes, the computer control mode and the gyroscope control mode. The computer control mode includes automatic control mode, and semi-automatic control mode. In the gyroscope control mode, the low-costing gyroscope is attached to the operator’s arm. After allowing the operator to practice the previously designed movements, it is able to train the control system through Compensation value. The trained control system can control the robotic arm accurately through the signals from the gyroscope on the operator’s arms. After the control system has been trained, it allow the operator to freely control the robotic arm, achieving the objective of intuitive control.. Keywords: Gyroscope, Robot arm.. ii.
(4) 誌謝 本篇論文得以順利完成，首先要感謝我的指導教授陳美勇老師。感謝陳 美勇老師兩年來教導與提攜，在研究上提供各種資源來協助學生。並且時常 教導我做研究的態度以及待人處事的道理，因此從恩師身上獲益良多。相信 對於未來，在工作上與處事上會有莫大的幫助。在此，致上衷心的感激與謝 忱。 非常感謝口試委員林志哲博士與林沛群博士以及蔡明忠博士，於百忙之 中仍不吝撥冗對本論文給予諸多指教與建議，使本論文得以更加嚴謹與周 延。 此外也要感謝實驗室的學長在求學期間，不斷的幫助與教導，使我的研 究能夠順利的完成。也感謝實驗室的好同學與學弟們，在研究期間互相勉勵， 讓研究終能順利發展。就讀研究所兩年間中，實驗室和諧的氣氛，充滿了美 好的回憶。非常感謝你們的陪伴，也祝福大家在未來的人生道路上，能夠有 美好的發展。 最後要感謝家人們，二十多年來對我的栽培與照顧。在求學過程中，因 為家人們不斷的支持與勉勵，使得我在求學過程中能夠安心念書。僅以此論 文獻給我敬愛的父親、母親與哥哥，在我們身邊無悔的支持與鼓勵，以及所 有關心我的師長、同學、學弟妹與諸多朋友們，願將這份喜悅與各位分享。. 黃可瑋 精密運動控制實驗室. iii.
(5) 總. 目. 錄. 摘要 ....................................................................................................................... i ABSTRACT ........................................................................................................... ii 致 謝 ..................................................................................................................... iii 總目錄 ................................................................................................................ IV 圖目錄 .................................................................................................................. VI 表目錄 .................................................................................................................. XI 第一章. 緒論 ...................................................................................................... 1. 1.1. 前言 ..................................................................................................... 1. 1.2. 文獻回顧 ............................................................................................. 1. 1.3. 研究動機與目的 ............................................................................... 10. 1.4. 本論文之貢獻 ................................................................................... 11. 1.5. 論文架構 ........................................................................................... 11. 第二章. 機器手臂模型分析 .............................................................................. 12. 2.1. D-H(Denavit-Hartenberg)座標系統 .............................................. 13. 2.2. 正向運動學分析 .............................................................................. 16. 2.3. 逆向運動學分析 .............................................................................. 20. 2.4. 角速度關係式推導 .......................................................................... 21. 2.5. 感知器 .............................................................................................. 23. 第三章. 機器手臂系統設計模擬 ...................................................................... 25. 3.1. 機器手臂設計 .................................................................................. 26. 3.2. 機器手臂模擬 .................................................................................. 28 3.2.1 肩關節水平轉動軸 ................................................................... 28 3.2.2 肩關節垂直轉動軸 ................................................................... 29 3.2.3 肘關節軸向轉動軸 ................................................................... 30 3.2.4 肘關節彎曲轉動軸 ................................................................... 32 iv.
(6) 第四章. 控制器設計 ........................................................................................ 34. 4.1. 電腦控制模式 .................................................................................... 35 4.1.1 全自動模式 ............................................................................... 35 4.1.2 半自動模式 ............................................................................... 38. 4.2. 陀螺儀控制模式 .............................................................................. 41 4.2.1 訊號分析 ................................................................................... 42 4.2.2 補償值訓練 ............................................................................... 44. 第五章. 實驗結果與討論 ................................................................................ 48. 5.1. 機器手臂架設 .................................................................................. 48 5.1.1 硬體介紹 ................................................................................... 48 5.1.2 機器手臂架設 ............................................................................ 51. 5.2. 電腦控制結果 .................................................................................... 56. 5.3. 陀螺儀控制結果 ................................................................................ 60. 第六章. 結論與未來展望 ................................................................................ 65. 參考文獻 ............................................................................................................ 66 附錄 .................................................................................................................... 69. v.
(7) 圖. 目. 錄. 圖 1-1. 外科手術用機器手臂............................................................................... 2. 圖 1-2. 外科手術機器手臂設計圖 ...................................................................... 2. 圖 1-3. 外科手術機器手臂機構圖 ...................................................................... 2. 圖 1-4. 外科手術機器手臂展示及使用圖 .......................................................... 3. 圖 1-5. 外科手術機器手臂使用圖 ...................................................................... 3. 圖 1-6. 控制示意圖............................................................................................... 4. 圖 1-7. 加速度控制機器手臂............................................................................... 4. 圖 1-8. 慣性感測器控制模組............................................................................... 5. 圖 1-9. 運用慣性感測器模組控制 ...................................................................... 5. 圖 1-10 運用夾具控制機器手臂........................................................................... 6 圖 1-11 氣壓缸之鑽石結構控制機器手臂 .......................................................... 6 圖 1-12 力感測控制機器外骨骼........................................................................... 7 圖 1-13 力感測控制機器手臂............................................................................... 7 圖 1-14 手腕 EMG 訊號控制手勢 ........................................................................ 8 圖 1-15 測量 EMG 訊號之電極貼片位置............................................................ 8 圖 1-16 肌電訊號控制機器手臂........................................................................... 8 圖 1-17 倒單擺自走車設計圖............................................................................... 9 圖 1-18 倒單擺自走車實體圖............................................................................... 9 圖 2-1. 順、逆向運動學關係概念圖 ................................................................ 12. 圖 2-2. 各桿件座標關係圖................................................................................. 13. 圖 2-3. 機器手臂參數座標圖............................................................................. 16. 圖 2-4. 兩輸入感知器示意圖............................................................................. 24. 圖 3-1. 機器手臂機構設計流程圖 .................................................................... 25. 圖 3-2. 前一代工業用機器手臂圖 .................................................................... 26 vi.
(8) 圖 3-3. 模擬人類手臂型態之機器手臂設計圖 ................................................ 27. 圖 3-4. 肩關節水平轉動模擬圖(A 軸) .............................................................. 28. 圖 3-5. 肩關節垂直轉動模擬圖(B 軸) .............................................................. 29. 圖 3-6. 肘關節 D 軸轉至 90 度時，轉動肘關節 C 軸 ..................................... 30. 圖 3-7. 肘關節軸向轉動模擬圖(C 軸) .............................................................. 31. 圖 3-8. 肘關節彎曲轉動模擬圖(D 軸) .............................................................. 32. 圖 4-1. 控制模式架構 .......................................................................................... 34. 圖 4-2. ROBOPLUS 軟體介面 ........................................................................... 35. 圖 4-3. 動作介面................................................................................................. 36. 圖 4-4. 姿勢介面................................................................................................. 36. 圖 4-5. 姿勢參數介面設定................................................................................. 37. 圖 4-6. 馬達參數設定介面................................................................................. 37. 圖 4-7. RoboPlus Task 程式................................................................................ 38. 圖 4-8. LabVIEW 程式控制人機介面 ............................................................... 39. 圖 4-9. LabVIEW 程式圖(前段) ........................................................................ 39. 圖 4-10 LabVIEW 程式圖(中段) ........................................................................ 40 圖 4-11 LabVIEW 程式圖(後段) ........................................................................ 40 圖 4-12 LabVIEW 控制介面 ............................................................................... 41 圖 4-13 陀螺儀訊號和伺服馬達轉速對照圖 .................................................... 42 圖 4-14 陀螺儀訊號和角速度對照圖 ................................................................ 43 圖 4-15 陀螺儀訊號衰退圖................................................................................. 43 圖 4-16 訓練動作................................................................................................. 44 圖 5-1. ATMega2561 晶片之 CM700 控制器 ................................................... 48. 圖 5-2. (a)RX-64 伺服馬達、(b)RX-28 伺服馬達、(c)RX-10 伺服馬達 ....... 49. 圖 5-3. 伺服馬達腳位圖..................................................................................... 49. vii.
(9) 圖 5-4. GS-12 二軸陀螺儀 ................................................................................. 50. 圖 5-5. 肩關節水平轉動軸................................................................................. 51. 圖 5-6. 肩關節垂直轉動軸................................................................................. 52. 圖 5-7. 肘關節軸向轉動軸................................................................................. 53. 圖 5-8. 夾爪......................................................................................................... 54. 圖 5-9. 機器手臂組裝完成圖............................................................................. 55. 圖 5-10 LabVIEW 控制程式 ............................................................................... 56 圖 5-11 肩關節水平軸控制圖............................................................................. 57 圖 5-12 肩關節垂直軸控制圖............................................................................. 57 圖 5-13 肘關節軸向轉動軸控制圖 .................................................................... 58 圖 5-14 肘關節彎曲轉動軸控制圖 .................................................................... 58 圖 5-15 夾爪控制圖............................................................................................. 59 圖 5-16 電腦半自動控制實驗圖......................................................................... 59 圖 5-17 LabVIEW 控制介面 ............................................................................... 60 圖 5-18 肩關節垂直轉動軸控制圖 .................................................................... 61 圖 5-19 肩關節水平轉動軸控制圖 .................................................................... 61 圖 5-20 肘關節彎曲轉動軸控制圖 .................................................................... 62 圖 5-21 肘關節軸向轉動軸控制圖 .................................................................... 62 圖 5-22 四軸控制圖............................................................................................. 63. viii.
(10) 附. 錄. 圖1. 基座之 3D 圖 .......................................................................................... 69. 圖2. 基座蓋板之 3D 圖 .................................................................................. 69. 圖3. 旋轉盤之 3D 圖 ...................................................................................... 70. 圖4. ㄇ型支撐架(下) 之 3D 圖 ..................................................................... 70. 圖5. ㄇ型支撐架(上) 之 3D 圖 ..................................................................... 70. 圖6. RX-64 伺服馬達固定支撐架之 3D 圖 .................................................. 71. 圖7. RX-64 伺服馬達夾頭之 3D 圖 .............................................................. 71. 圖8. 上手臂支撐架之 3D 圖.......................................................................... 71. 圖9. RX-28 伺服馬達旋轉連接支撐架之 3D 圖 .......................................... 72. 圖 10. RX-28 伺服馬達夾頭之 3D 圖 .............................................................. 72. 圖 11. RX-28 伺服馬達固定支撐架之 3D 圖 .................................................. 72. 圖 12. 下手臂支撐架之 3D 圖.......................................................................... 72. 圖 13. RX-10 伺服馬達固定支撐架之 3D 圖 .................................................. 73. 圖 14. 連接支撐架之 3D 圖 .............................................................................. 73. 圖 15. 夾爪支撐架之 3D 圖 .............................................................................. 73. 圖 16. 夾爪機構之 3D 圖 .................................................................................. 74. 圖 17. 左夾爪機構之 3D 圖 .............................................................................. 74. 圖 18. 右夾爪機構之 3D 圖 .............................................................................. 74. 圖 19. 基座之 CAD 圖 ...................................................................................... 75. 圖 20. 基座蓋板之 CAD 圖 .............................................................................. 76. 圖 21. 旋轉盤之 CAD 圖 .................................................................................. 76. 圖 22. ㄇ型支撐架(下) 之 CAD 圖 ................................................................. 77. 圖 23. ㄇ型支撐架(上) 之 CAD 圖 ................................................................. 77. 圖 24. RX-64 伺服馬達固定支撐架之 CAD 圖 .............................................. 78 ix.
(11) 圖 25. 上手臂支撐架之 CAD 圖 ...................................................................... 78. 圖 26. 伺服馬達固定支撐架之 CAD 圖 .......................................................... 79. 圖 27. 下手臂支撐架之 CAD 圖 ...................................................................... 79. 圖 28. 伺服馬達固定支撐架之 CAD 圖 .......................................................... 80. 圖 29. 連接支撐架之 CAD 圖 .......................................................................... 80. 圖 30. 夾爪支撐架之 CAD 圖 .......................................................................... 81. 圖 31. 夾爪機構之 CAD 圖 .............................................................................. 81. 圖 32. 左夾爪機構之 CAD 圖 .......................................................................... 82. 圖 33. 右夾爪機構之 CAD 圖 .......................................................................... 82. x.
(12) 表. 目. 錄. 表 2-1. 機器手臂連桿參數表........................................................................... 17. 表 3-1. 伺服馬達配置數量表........................................................................... 33. 表 5-1. GS-12 訊號表 ....................................................................................... 50. 表 5-2. 實驗結果比較表(單位:%) ................................................................... 64. xi.
(13) 第一章 緒論 1.1 前言 近年來機器手臂的運用非常廣泛。自動化產線上，機器手臂能取代人 力，做出高精準度且重複性高的工作。人們在這類工作中，往往會因為重複 同樣的動作，造成部分肌肉過度使用，而產生職業傷害。機器手臂就沒有這 種問題，非常適合執行重複性工作，也有很高的精準度。汽車製造工廠中， 因為機器手臂力量大、動作精準且能妥善運用空間等因素，大量使用機器手 臂進行自動化製成，不論是在焊接、烤漆及搬運等方面。 在軍事運用上，機器外骨骼可提升軍人的負重能力、靈敏度及穩定性， 例如 2009 年洛克希德‧馬丁公司推出的”人類負重外骨骼”(簡稱 HULC)。軍 人經常需要背負相當重的裝備穿梭於戰場，因此浪費許多體力。機器外骨骼 便能夠幫助軍人，保持行軍中的體力，讓軍人能有更多的體力投入戰鬥中。 戰鬥中使用的狙擊槍，也需要相當大的穩定度，機器外骨骼也能夠提升軍人 的穩定度，使狙擊手能在各種環境下，進行射擊。. 1.2 文獻回顧 未來機器人將更貼近人們的生活，為人們處理生活中，各種高危險性任 務及高重複性任務。例如東日本大地震時，核電廠熔爐融化，導致核能外洩， 在高輻射環境下，不利人類生存及工作，此時就可依賴機器人進行此類工 作；生產工廠中，重複性極高的裝配作業、輸送作業，也都非常適合機器人 參與作業。機器人也並不局限於人型機器人，在很多情況下人形機器人，反 而不如其他類型的機器人實用。在醫學上的機器人也不具有人形外表[1-2]， 如外科手術用機器手臂(圖 1-5 至圖 1-9)。. 1.
(14) 圖 1-1 外科手術用機器手臂[1]. 圖 1-2 外科手術機器手臂設計圖[2]. 圖 1-3 外科手術機器手臂機構圖[2]. 2.
(15) 圖 1-4 外科手術機器手臂展示及使用圖[2]. 圖 1-5 外科手術機器手臂使用圖[2]. 3.
(16) 機器手臂控制上有許多限制，編寫程式相當費時費力，操作者還必須受 過專門的程式語言編寫訓練，且編寫出之程式有相當大的單獨性，往往只有 本人能了解整個程式的運作流程。近年來，工業用機器手臂之控制研究有很 大的突破。運用加速規偵測加速度的方式，擷取操作者手勢及姿勢[3]。並透 過類神經網絡(ANN)訓練，與倒傳遞類神經演算法，辨識操作者的手勢及姿 勢，進而控制工業用機器手臂(圖 1-10、圖 1-11)。. 圖 1-6 控制示意圖[3]. 圖 1-7 加速度控制機器手臂[3]. 4.
(17) 無線運動控制裝置，也有加速規結合陀螺儀的慣性感測器模組[4]。將慣 性感測器模組，結合 ZigBee 無線傳輸系統，裝置於操作者下手臂上，控制 機器手臂。操作者手指處的滾輪，用來控制夾爪(圖 1-12、圖 1-13)。. 圖 1-8 慣性感測器控制模組[4]. 圖 1-9 運用慣性感測器模組控制[4] 5.
(18) 控制機器手臂還有很多其他的方法，除了上述的加速規以及陀螺儀外， 還有透過夾具測量出操作者手臂運動[5-8]，進而控制機器手臂(圖 1-14 至圖 1-17)。. 圖 1-10 運用夾具控制機器手臂[5]. 圖 1-11 氣壓缸之鑽石結構控制機器手臂[6]. 6.
(19) 圖 1-12 力感測控制機器外骨骼[7]. 圖 1-13 力感測控制機器手臂[8] 7.
(20) 截肢者相當在各方面也依賴機器手臂。手指被截肢者，通常控制手指的 肌肉還存在，且可正常伸縮，若能正確分類出手指肌肉之 EMG 訊號，便能 順利控制。人體手臂肩關節和肘關節，可分為四個轉動之自由度，即四個維 度。分別為肩關節水平轉動、垂直轉動，肘關節軸向轉動及彎曲轉動[9-13]。 手腕部分的研究，也有運用手腕控制肌肉之 EMG 訊號，控制機器手臂執行 各種任務 (圖 1-18 至 1-20)。. 圖 1-14 手腕 EMG 訊號控制手勢圖[9]. 圖 1-15 測量 EMG 訊號之電極貼片位置[9]. 圖 1-16 肌電訊號控制機器手臂圖[9] 8.
(21) 近年來陀螺儀應用非常廣泛，可運用陀螺儀測量出直昇機的傾斜度，確 保直升機在飛行中的穩定度；在自走車控制方面，可運用陀螺儀搭配地磁感 測器，測量出自走車面向之東、南、西、北方位，讓自走車往正確得方向前 進。陀螺儀結合傾斜感測器，再運用 Kalman 濾波器量測出倒單擺自走車正 確的角度[14]，讓機器人保持平衡(圖 1-21、圖 1-22)。. 圖 1-17 倒單擺自走車設計圖[14]. 圖 1-18 倒單擺自走車實體圖[14] 9.
(22) 1.3 研究動機與目的 很多時候操作機器人的並不是設計者本身。工廠中，師傅操作機器手 臂，進行組裝加工；救災時，救難隊員操作救災自走車，搭配機器手臂進行 靈活的救災行動。不但可以降低救難隊員的生命危險，大動力的機器手臂也 能執行一般人無法達成的任務；作戰時，軍人操控操控作戰自走車，結合機 器手臂進行敏捷的戰鬥行動。不但可以執行更複雜困難的任務，也能讓經驗 豐富的軍官不會輕易喪命；醫院中，外科醫師可能因為年紀過大或意外事 故，產生手臂抖動現象，而無法進行外科手術。雖然有非常寶貴的多年經驗， 但因此無法為社會貢獻，非常可惜。藉由機器手臂，避免抖動現象，讓外科 醫師能繼續進行手術等等。若能讓更多人靈活的控制機器手臂，便能夠大幅 提升機器手臂的運用範圍，為社會帶來更大的福祉。因此本研究欲達成之目 標，如下所示： 1. 運用陀螺儀直觀控制機器手臂： 運用陀螺儀讓操作者如同控制自己手臂般，輕鬆自在的控制機器手臂， 藉此讓機器手臂有更廣泛的運用空間，為社會帶來更多的福祉。 2. 提升控制精度： 陀螺儀屬於增量式感測器，因此通常只用於輔助感測。以往都搭配加速 規和地磁感測器使用。本研究運用類神經訓練，補償陀螺儀訊號上的不 足，提升控制精度。 3. 設備成本低廉： 此控制系統只需要，成本低廉且易取得的陀螺儀感測器，即可直觀控制 機器手臂。. 10.
(23) 1.4 本論文之貢獻 本研究之貢獻為提出控制機器手臂的新方法，將陀螺儀裝置於操作者手 上，讓操作者透過自己手臂的動作，操作機器手臂。操作者不需學習如何編 寫程式，也不用了解機械架構，甚至任何機械或電機方面的理論，只需要移 動自己的手臂就可以輕易地操作機器手臂。讓操作機器手臂，不再侷限於設 計者或工程師，醫生、軍人、救難員等人員都能靈活控制。. 1.4 論文架構 本論文一共分為六章，各章內容依序如下： 【第一章】-緒論 介紹機器手臂的各種運用，以及各種不同的控制方法。並講述研究動 機、研究目的、本論文之貢獻以及論文架構。 【第二章】-機器手臂模型分析 探討機器手臂的運動模型系統，運用 D-H 座標分析機器手臂的正向運 動學和逆向運動學，並講述類神經基本概念。 【第三章】-機器手臂系統設計模擬 運用 SolidWorks 軟體設計機器手臂架構，並模擬各軸轉動情形。 【第四章】-控制器設計 運用 LabVIEW 程式撰寫控制機器手臂的人機介面，並講述控制策略。 【第五章】-實驗結果與討論 講述實驗硬體設備、設備架設過程、以及控制結果。 【第六章】-結論與未來展望 對本研究所呈現的結果進行總結，並提出為來可能的發展方向。 11.
(24) 第二章 機器手臂模型分析 本章節將講述實驗硬體架構模型，以及控制方法上所須之基本原理。如 機器手臂研發設計上，經常會用到的 D-H(Denavit-Hartenberg)座標系統，以 及正向運動學和逆向運動學，並最後說明感知器基本原理。 本研究所使用設計製作的機器手臂，為四軸機器手臂，分別為肩關節兩 軸及肘關節兩軸，共有四個自由度[11-13]。根據機器手臂的自由度配置，建 立出 D-H 參數表，結合齊性轉換矩陣(homogeneous transformation matrix)進 行機器手臂之運動學分析。運動學分析方面可分為兩大部分，分別是正向運 動學(forward kinematics)以及逆向運動學(inverse kinematics)。正向運動學是 各軸轉動角度已知，進而求得機器手臂夾爪在迪卡爾座標中的位置，以及機 器手臂的姿勢。逆向運動學是反過來，機器手臂夾爪在迪卡爾座標中的位置 已知，進而求得各軸角度以及機器手臂的姿勢。. 圖 2-1 順、逆向運動學關係概念圖. 12.
(25) 2.1 D-H(Denavit-Hartenberg)座標系統 推導機器手臂之運動方程式之前，必須先定義座標系統。在三維空間中 本研究使用 D-H 座標系統，如圖 2-2 所示。以 D-H 座標系統為標準，制定 桿件之間的相對齊性轉換，並訂定出適當的連桿參數，使看似複雜的轉換系 統簡化。D-H 座標系統中定義如下[22]： 1. Z i 1 軸和關節 i 之軸線重合。 2. X i 軸在關節 i 軸線指向關節 i 1 軸線的公法線上，若兩軸線在同平面 上，則 X i 軸垂直平面。 3. 座標 { i } 的原點設在 Z i 軸和 X i 軸的交點上。 4. Yi 軸依右手的則判定。. 圖 2-2 各桿件之間的座標關係圖. 13.
(26) 連桿長度( Link length)： a 連桿扭轉(Link twist)： 連桿分出(Link offset)： d 關節角度(Joint angle)： 每支連桿的座標依 D-H 座標規則建立後，再由下列規則找出連桿參數： 1. ai ： Z i 軸沿 X i 軸到 Z i 1 軸的距離。 2. i ： Z i 軸繞 X i 軸到 Z i 1 軸的角度。 3. d i ： X i 軸沿 Z i 軸到 X i 1 軸的距離。 4. i ： X i 軸繞 Z i 軸到 X i 1 軸的角度。 由圖 2-2 所示，第 i 1 個座標系統沿著 Z i 1 軸旋轉角度 i ，使得 X i 1 軸與. X i 軸同在一直線上，其轉換矩陣如下： cos i sin i ( z , ) 0 0. sin i cos i 0 0. 0 0 1 0. 0 0 0 1. (2-1). 第 i 1 個座標系統，能經過位移與旋轉，轉換至第 i 個座標系統。第 i 1 個座標系統可沿著 Z i 1 軸位移 d i ，使 Oi 1 與 H i 1 重合在一起，轉換矩陣如下：. 14.
(27) 1 0 ( z ,d ) 0 0. 0 1 0 0. 0 0 0 0 1 di 0 1. (2-2). 第 i 1 個座標系統沿著 X i 軸位移距離 ai ，使得 Oi 1 與 Oi 重合在一起，其 轉換矩陣如下：. 1 0 ( x ,a ) 0 0. 0 1 0 0. 0 ai 0 0 1 0 0 1. (2-3). 第 i 1 個座標系統沿著 X i 軸旋轉角度 i ，使得兩個座標系統重合在一 起，其轉換矩陣如下： 0 1 0 cos i ( x , ) 0 sin i 0 0. 0 sin i cos i 0. ai 0 0 1. (2-4). 因此轉換矩陣 i 1 Ai 可以求得 i 1 轉換到 i 的 D-H 轉換矩陣： cos i sin i i 1 Ai 0 0. 假設 i p = [ px. cos i sin i cos i cos i sin i 0. py. sin i sin i sin i cos i cos i 0. ai cos i ai sin i di 1 . (2-5). p z 1]T 為 i 座標系統上的一個位置，則此位置由 i 座. 標系統轉換到 i 1 座標系統可以用以下來表示： i 1. p i 1Ai i p. (2-6). 15.
(28) 2.2 正向運動學分析 肩關節可分為水平轉動及垂直轉動兩軸，人類手臂上此兩軸重疊，形成 球狀關節，但球狀馬達的成本非常高昂，且控制不易，所以改用一般伺服馬 達。為了使陀螺儀裝置在操作者手上時，操作者能直接透過轉動手臂來操控 機器手臂，針對於手臂肩關節及肘關節分析後，再依照 D-H 座標系統，設 計出符合本研究的四軸機器手臂(圖 2-3)。. 圖 2-3 機器手臂參數座標圖. 16.
(29) 表 2-1 機器手臂連桿參數表. Joint i. ai. αi. di. θi. 1. 0. 0∘. 0. θ1. 2. 0. -90∘. 0. θ2. 3. a3. 90∘. 0. θ3. 4. 0. -90∘. 0. θ4. 5. a5. 90∘. 0. 0. 運用前面所提到的 D-H 座標系統，確認規則後，再依照四軸機器手臂 設 計 圖 ， 列 出 連 桿 參 數 表 ( 表 2-1) 。 原 點 座 標 為 x 0. x. z0 和 1 座 標. z1 重合，所以 1 、 a1 以及 d1 為零。. y1. 1. y0. 1 為肩關節水平轉動軸， 2 為肩關節垂直轉動軸，因為人類手臂中 1 座 標 x1. y1. z1 和 2 座標 x 2. y2. z2 重疊，所以兩軸間距離可忽略，故 a 2 以. 及 d 2 為零。根據 D-H 座標系統中的定義一，Z i 1 軸必須和關節 i 之軸線重合， 所 以 1 座 標 x1. x. 2. y2. y1. z1 依 照 X 1 軸 ， 順 時 針 轉 動 90 度 至 2 座 標. z2 ，故 2 為-90 度。. 17.
(30) 2 座標 x 2. z2 和 3 座標 x 3. y2. y3. z3 中間距離為，人類手臂肩關節. 至肘關節的長度，所以設為 a3 。同樣根據 D-H 座標系統中的定義一， Z i 1 軸 必須和關節 i 之軸線重合，所以 2 座標 x 2 90 度至 3 座標 x 3. y3. y2. z 2 依照 X 2 軸，逆時針轉動. z3 ，故 3 為 90 度。依據 D-H 座標系統中的規則三，. d i 為 X i 1 軸沿 Z i 軸到 X i 軸的距離，因此 d 3 為零。 3 為肘關節軸向轉動軸， 4 為肘關節彎曲轉動軸，因為人類手臂中 3 座 標 x 3. y3. z3 和 4 座標 x 4. y4. z4 重疊，所以兩軸間距離可忽略，故 a 4 以. 及 d 4 為零。依據 D-H 座標系統中的定義一，Z i 1 軸必須和關節 i 之軸線重合， 所 以 3 座 標 x 3. x. 4. y4. z3 依 照 X 3 軸 ， 順 時 針 轉 動 90 度 至 4 座 標. y3. z4 ，故 4 為-90 度。. 4 座標 x 4. y4. z4 和 5 座標 x 5. y5. z5 中間距離，為人類手臂肘關節. 至腕關節的長度，所以設為 a5 。同樣依據 D-H 座標系統中的定義一， Z i 1 軸 必須和關節 i 之軸線重合，所以 4 座標 x 4 90 度至 5 座標 x 5. y5. y4. z4 依照 X 4 軸，逆時針轉動. z5 ，故 5 為 90 度。根據 D-H 座標系統中的規則三，. d i 為 X i 1 軸沿 Z i 軸到 X i 軸的距離，因此 d 5 為零。因為 5 座標 x 5. y5. z5 為. 夾爪位置，本研究不考慮腕關節兩軸，故 5 為零。再把機器手臂連桿參數表 代入(2-5)式，便可得到各軸間轉換座標矩陣。. 18.
(31) cos1 sin 1 0 A1 0 0. sin1 0 0 cos1 0 0 0 1 0 0 0 1. cos 2 sin 2 1 A2 0 0. 0 sin 2 0 cos 2 1 0 0 0. cos 3 sin 3 2 A3 0 0. 0 sin 3 0 cos 3 1 0 0 0. cos 4 sin 4 3 A4 0 0. 0 sin 4 0 cos 4 1 0 0 0. 1 0 4 A5 0 0. (2-7). 0 0 0 1. (2-8). a3 cos 3 a3 sin 3 0 1 . (2-9). 0 0 0 1. (2-10). 0 0 a5 0 1 0 1 0 0 0 0 1. (2-11). 把機器手臂各軸轉換矩陣依序相乘後，即可得到機器手臂正向運動學之 轉換矩陣。. nx n 0 T5 0A1 1 A2 2 A3 3 A4 4 A5 y nz 0. ox oy oz 0. ax ay az 0 19. px p y pz 1. (2-12).
(32) 其中、和 p x 、 p y、 p z 分別為機器手臂夾爪在三維空間中之座標 x , y , z 。. px a5 ( c12c3c4 s12s4 ) a3c12c3. (2-13). p y a5 (s12c3c4 c12s4 ) a3 s12c3. (2-14). pz a5 s3c4 a3 s3. (2-15). 2.3 逆向運動學分析 人體上肢中約有 30 個肌肉，肌肉和骨骼配合的相當精巧也非常複雜， 但這可以幫助人們靈活應付各種狀況。本研究不考慮手腕與手指之運動，只 探討人體上肢之肩關節及肘關節。因此，從運動學分析中有四個自由度(圖 2)。定義肩關節位置為原點 0 0 0 ，肘關節位置為 P1 x1 T. 關節位置為 P2 x2. y2. y1. z1 ，腕 T. z2 。肩關節和肘關節之四個自由度分別為 1 、 T. 2 、 3 以及 4 ，再運用正向運動學解出逆向運動學方程，如下所示：. 1 arctan 2( x12 y12 , z1 ) 2 arctan 2( y1 , x1 ) 3 arctan 2( A 3 , A1 ). (2-16). 4 arctan 2( A12 A 32 , A 2 - L1 ) a3 為上臂(肩關節到肘關節之間)之長度， a5 為下臂(肘關節到腕關節之 間)之長度。 A1 、 A2 、 A3 、 a3 以及 a5 如下所示：. 20.
(33) A1 x2 cos( 2 ) cos(1 ) y2 sin( 2 ) cos(1 ) z 2 sin(1 ) A 2 x2 cos( 2 ) sin(1 ) y2 sin( 2 ) sin(1 ) z 2 cos(1 ) A 2 x2 sin( 2 ) y2 cos( 2 ). (2-17). a3 x12 y12 z12 a5 ( x2 x1 ) 2 ( y2 y1 ) 2 ( z 2 z1 ) 2. 但求解式子(1)中的四個關節角度時，會出現無限多重解，就算以人類關 節可運動的範圍為基礎，還是無法解出特定解。因為在手腕關節之相同位置 下，人體上肢仍然能改變姿勢。解決這個問題的方法有很多，其中一種方法 是選擇前一刻的解，因為人體上肢運動時必為連續動作。. 2.4 角速度關係式 人類手臂運動上，肘關節轉動角速度，會受到肩關節轉動角速度影響。 設初始狀態為手臂自然垂下，手肘內側面向前方。此時肩關節水平轉動軸、 肩關節垂直轉動軸、肘關節軸向轉動軸以及肘關節彎曲轉動軸，轉動角度為 零，且依序為 A、B、C 以及 D 軸。 在初始狀態下，肩關節水平轉動軸之角速度，會同時影響肘關節軸向轉 動軸之角速度。若只轉動肩關節垂直轉動軸，把手臂轉至水平姿態，則此時 肩關節水平轉動軸之角速度，會同時影響肘關節彎曲轉動軸之角速度。因此 必須從人類手臂結構上推導出，各軸轉動角速度之關係方程式。才能順利透 過陀螺儀，偵測出操作者手臂轉動角度，控制機器手臂各軸轉動。因此肘關 節軸向轉動軸之轉動角速度關係方程式如下：. 21.
(34) 0 0 1 cos b 0 cos(-90 ) sin(-90 ) - sin b 0 sin(-90 ) cos(-90 ) 0. sin b cos b 0. 0 1 0 0 0 0 0 cos90 sin 90 0 1 0 sin 90 cos90 a . a sin b 0 a cos b . c c a cosb. (2-18). 其中 c 為 C 軸修正後的角速度、 c 為 C 軸原始角速度、 a 為 A 軸角 速度。從式子 2-18 可以看出，當 B 軸轉動角度為零時，C 軸角速度會完全 受到 A 軸角速度的影響。而肘關節彎曲轉動軸之轉動角速度關係方程式如 下：. 0 0 1 cos b 0 cos(-90 ) sin(-90 ) - sin b 0 sin(-90 ) cos(-90 ) 0. sin b cos b 0. 0 1 0 0 0 0 cos90 sin 90 1 0 sin 90 cos90 . 0 0 cos c sin c 0 1 cos90 0 sin 90 0 sin cos c 0 0 cos(-90 ) sin(-90 ) 0 1 0 0 c 0 0 1 0 sin(-90 ) cos(-90 ) sin 90 0 cos90 a a cos b cos c a sin c a sin b cos c 0 0 cos c 1 0 cos90 sin 90 sin c 0 sin 90 cos90 0. sin c cos c 0. 0 1 0 0 0 0 cos(-90 ) sin(-90 ) 1 0 sin(-90 ) cos(-90 ) . cos90 0 sin 90 0 b cos c 0 1 0 0 0 sin 90 0 cos90 b b sin c . d d (a sin b cos c b sin c ). 22. (2-19).
(35) 其中其中 d 為 D 軸修正後的角速度、 d 為 D 軸原始角速度、 b 為 B 軸角速度。從式子 2-19 中可看出，當 C 軸轉動角度為 90 度時，D 軸角速度 會完全受到 B 軸角速度的影響。當 B 軸轉動角度為 90 度，且 C 軸轉動角度 為零度時，D 軸角速度會完全受到 A 軸角速度影響。 透過 2-18 式以及 2-19 式，就能夠去除肩關節兩軸，對肘關節兩軸的影 響，偵測出操作者手臂正確的轉動角度。. 2.5 感知器 Rosenblatt 感知器的運算是基於 McCulloch 和 Pitts 的神經元模型。這個 模型由一個縣性組合器，後接一個硬限幅器組成。輸入的權重和，被施加於 硬限幅器中，當硬限幅器輸入為正時輸出為+1，輸入為負時輸出為-1。感知 器的作用是將輸入分類，也就是將輸入 x1、x2、…、xn 分為兩類，即 A1 和 A2。因此一個基本的感知器，用超平面將 n 維空間劃分成兩個決策區域。超 平面由線性分割函數定義。 n. xw i 1. i. i. 0. (2-20). 在有兩個輸入 x1 和 x2 時，決策邊界為(圖 2-4)中所示的細實線。點 1 在 邊界線的上方，始於 A1 類，點 2 在邊界線的下方，屬於 A2 類。臨界值θ用 來改變決策邊界。. 23.
(36) 圖 2-4 兩輸入感知器示意圖 透過細微的調整權重值來減少，神經元的期望輸出和實際輸出之間的差 別，就可達成讓神經元學習分類的任務。初始權重值可以任意指定，通常範 圍在-0.5 至 0.5 之間，然後透過訓練進行調整。神經元調整的過程非常簡單。 若疊代 p 中，實際輸出為 Y(p)，期望出輸為 Yd(p)，那麼誤差為：. e( p) Yd ( p) Y ( p) 當 p 1,2,3. (2-21). p 表示疊代次數，即代表神經元經過訓練的次數。若誤差值 e(p)為正， 則必須增加神經元之輸出 Y(p)，若 e(p)為負，則減少神經元輸出 Y(p)。對神 經元之總輸入 X(p)為 xi(p) wi(p)，若輸入值 X(p)為正，那麼我們增加其權 重值 wi(p)，便可以增加神經元的輸出值 Y(p)；若輸入值 X(p)為負，那麼我 們減少其權重值 wi(p)，便可以減少神經元的輸出值 Y(p)。 因此，可列出感知器學習方程式如下：. wi ( p 1) wi ( p) a xi ( p) e( p). (2-22). 其中 a 為學習率，必須為小於 1 的正常數。. 24.
(37) 第三章 機器手臂系統設計模擬 本章節將依據第二章理論基礎，設計模擬機器手臂。其中包含有機器手 臂設計理念以及機器手臂的模擬過程。 機器手臂依照用途也有很大的差異性，搬運用機器手臂注重於負載能力 及移動時的穩定度；裝配或加工用機器手臂注重於高速度及高精準度；檢測 用機器手臂注重於工作範圍之特異性，需要配合待測物之構造、性質及大小 等因素，特別設計規劃。所以在設計機器手臂時，首先需要考量的是，機器 手臂的用途，進而制訂軸數、馬達類型、負載能力及工作範圍等條件(圖 3-1)。 本實驗使用的機器手臂，主要在於結構上必須符合人類手臂，才能在陀 螺儀裝置於操作者手臂上時順利控制，完成研究目的。結構上需要特別注意 的是肘關節部分，和一般工業用機器手臂有很大的差異。所以在肘關節的馬 達選擇上，必須選擇輕巧且扭力大的類型。再依照所選的馬達大小及外觀， 設計機器手臂連接機構、支撐架及夾爪。. 圖 3-1 機器手臂機構設計流程圖. 25.
(38) 3.1 機器手臂設計 工業用機器手臂和人類手臂有很多不同之處。要讓機器手臂可以模仿人 類手臂的動作，首先要克服結構上的差異性。一般工業用機器手臂基座位於 底部，由底部延伸至頂端，夾爪在最高點。而人類手臂從身體側邊開始延伸， 放鬆時手臂垂直向下，即手爪在最低點。 工業用機器手臂因為重量及馬達輸出扭力等限制，中段部分並不像人類 手臂手肘，能夠做軸向的轉動(圖 3-2)。因為在結構設計上，這軸需要相當 大的輸出扭力，才能有效運作。若要提升扭力，必須使用更大的馬達，這會 造成基座更大的負荷，非常不符合經濟效益。. 圖 3-2 前一代工業用機器手臂圖 26.
(39) 本研究為了解決上述兩個問題，針對人類手臂型態重新設計機器手臂。 架構設計由底座開始延伸後，轉九十度呈水平，再轉九十度垂直向下，藉此 模擬人類手臂放鬆時之型態。 人類手臂肩關節之水平轉動為 A 軸、肩關節垂直轉動為 B 軸、肘關節 軸向轉動為 C 軸、肘關節彎曲轉動為 D 軸(圖 3-3)。人類肩關節運動，可以 分為兩個自由度，分別為水平轉動和垂直轉動。肘關節也可以分為兩個自由 度，分別為軸向轉動以及彎曲轉動。若不考慮腕關節，設計上最少需 A、B、 C、D 四個自由度。. 圖 3-3 模擬人類手臂型態之機器手臂設計圖. 27.
(40) 3.2 機器手臂模擬 透過 Autodesk 公司所發行的 SolidWorks 軟體，設計繪製組成機器手臂 所需的各個零組件。依照 ROBOTIS 公司出產的 Dynamixel AI 直流伺服馬達 RX 系列，設計各個組合零件，並將其組合起來後，再進行 3D 動作模擬。. 3.2.1 肩關節水平轉動軸 依照人類手臂轉動自由度為設計基礎，模擬各軸轉動時，是否會造成機 構干涉問題。例如，肩關節水平轉動時，上手臂可能會因為基座而產生干涉 現象，所以ㄇ型支撐架必須有一定長度。ㄇ型支撐架兩側各有一圈八個鎖 孔，不但可提升兩個ㄇ型支撐架之間的強度，還可靈活調整固定時的角度(圖 3-4)。. 圖 3-4 肩關節水平轉動模擬圖(A 軸) 28.
(41) 3.2.2 肩關節垂直轉動軸 肩關節垂直轉動方面，因為考慮到，上臂及下臂結構所造成的重量，以 及其他軸轉動時，造成的轉動慣量，可能會使肩關節垂直轉動軸，無法正常 運作，所以採用兩個 RX-64 伺服馬達做為輸出動力(圖 3-5)。 水平轉動軸就沒有這層顧慮，因為機器手臂的重量方向，在伺服馬達軸 向位置。而需要擔心的是，軸向力會造成伺服馬達內部損壞。本研究的解決 方法是，在旋轉盤和伺服馬達中間，加裝滾子軸承。讓機器手臂的重量，透 過滾子軸承釋放於伺服馬達外殼上，降低伺服馬達軸向負荷，避免損壞。. 圖 3-5 肩關節垂直轉動模擬圖(B 軸). 29.
(42) 3.2.3 肘關節軸向轉動軸 肘關節軸向轉動配置時，必須於肘關節彎曲轉動軸之前，才能使機器手 臂，在肘關節彎取轉動軸彎曲 90 度時，同時轉動肘關節軸向轉動軸，模仿 人類手臂的運動型態(圖 3-6)。工業用機器手臂為了降低成本，並不會設置 肘關節軸向轉動軸，一般用腕關節軸向轉動軸取代。除非工作上有特殊需 要，才會特別設置此軸。這也是擬人化機器手臂，和工業用機器手臂最大不 同之處。. 圖 3-6 肘關節 D 軸轉至 90 度時，轉動肘關節 C 軸 30.
(43) 肘關節軸向轉動，採用一個 RX-28 伺服馬達。因軸向轉動所需扭矩負 載並不大，只需使物體作翻轉運動，不需 RX-64 伺服馬達如此大的扭力， 且 RX-64 伺服馬達較重，會增加肩關節兩軸的負擔。RX-10 伺服馬達輸出扭 力太小，且主動軸結構直接連接下手臂，若結構鋼性不足，容易伺服馬達主 動軸損壞。因此 RX-28 伺服馬達較為理想(圖 3-7)。. 圖 3-7 肘關節軸向轉動模擬圖(C 軸) 31.
(44) 3.2.4 肘關節彎曲轉動軸 肘關節彎曲轉動，採用一個 RX28 伺服馬達(圖 3-8)。雖然彎曲轉動需要 承受較大扭矩負荷，但若使用 RX-64 伺服馬達，不僅增加肩關節兩軸負擔， 還會增加製作成本。經過計算，此軸的扭力大小，將決定整個機器手臂，可 夾取物體之最大重量。. 圖 3-8 肘關節彎曲轉動模擬圖(D 軸). 32.
(45) 本實驗整個硬體設備，總共運用到 3 個 RX-64 伺服馬達，2 個 RX-28 伺服馬達，2 個 RX-10 伺服馬達(表 3-1)。不包含夾爪部分有 4 個自由度， 包含夾爪部分，則有 6 個自由度。若想增加機器手臂，夾取物體的最大重量。 必須先提升，肘關節彎曲轉動軸的扭力，可改用 RX-64 伺服馬達。但這會 增加，肩關節兩軸的負擔。因此必須重新計算，機器手臂重量、重心位置以 及最大轉動慣量，才能確定肩關節兩軸是否能夠負荷。 表 3-1 伺服馬達配置數量表 位置. 自由度. 馬達配置數量. 肩關節水平轉動軸. 1. 1. 肩關節垂直轉動軸. 1. 2. 肘關節軸向轉動軸. 1. 1. 肘關節彎曲轉動軸. 1. 1. 夾爪. 2. 2. 33.
(46) 第四章 控制器設計 接續第二、三章，機器手臂基本原理介紹與模型分析，機器手臂的設計 及模擬。這個章節將講述，對於機器手臂的控制方法與控制器設計。控制器 方法分為電腦控制模式，以及陀螺儀控制模式兩大類(圖 4-1)。 電腦控制模式分為，全自動模式以及半自動模式。全自動模式是把機器 手臂的每一步動作，用紀錄的方式儲存下來，再用全自動執行模式，讓機器 手臂依序從第一個動作，執行到最後一個動作。可調整執行時間長短、出力 大小以及轉動速度。半自動模式則是透過人機介面，在控制儀表上調整拖曳 桿的方式，控制機器手臂各軸運動。陀螺儀控制模式則分為，補償值演算法 訓練前以及訓練後兩種。訓練前只透過陀螺儀訊號，直接控制機器手臂，但 有很大的誤差量。補償值演算法訓練補償值後，經過實驗證實，可以有效提 升控制上的精度。. 圖 4-1 控制模式架構. 34.
(47) 4.1 電腦控制模式 電腦控制模式分為全自動模式以及半自動模式。全自動模式是把機器手 臂的每一步動作，用紀錄的方式儲存下來，再用全自動執行模式，讓機器手 臂依序從第一個動作，執行到最後一個動作。可調整執行時間長短、出力大 小以及轉動速度。半自動模式則是，透過本研究自行撰寫的人機介面，在控 制儀表上控制拖曳桿的方式，控制機器手臂各軸轉動。. 4.1.1 全自動模式 採用控制軟體為 Robotis 公司所開發 RoboPlus 軟體(圖 4-2)，RoboPlus 軟體介面可分為 A、B、C、D 四大部分。接下來將會對這四大部分進行介 紹。. 圖 4-2 ROBOPLUS 軟體介面. 35.
(48) 第一部分為動作介面。在此處可以設定每一個動作名稱，每一個動作前 方都有動作編號，可用來接續下一個動作(圖 4-3)。每一個動作中，最多可 以設定 7 個姿勢。但在動作中，只能依序執行 7 個姿勢。 第二部分為姿勢介面。此處最多可以設定七個不同的姿勢，只能依序執 行，不能跳著序執行。下方的拖曳桿，可以調整每個姿勢的等待時間，以及 動作需求時間(圖 4-4)。. 圖 4-3 動作介面. 圖 4-4 姿勢介面. 36.
(49) 第三部分為姿勢介面參數設定。此處可以設定姿勢的重複次數、執行速 率與慣性力，左下方訊息欄則會顯示執行動作所需時間，右側可設定各伺服 馬達的柔軟度，也就是馬達轉動位置的容許誤差(圖 4-5)。 第四部分為馬達參數設定介面。右側為機器手臂上，各軸馬達實際位 置，可透過下方的旋鈕或直接輸入數值控制。左側為檔案中馬達位置，可由 右側設定調整後，透過旋鈕下方的綠色箭頭，將機器手臂各軸馬達位置儲存 至檔案中，依照姿勢介面可儲存 7 種不同的姿勢檔案。右下方燈泡按鈕，按 下亮燈按鈕，可使啟動所選的伺服馬達，若按下熄燈按鈕可關閉放鬆所選的 伺服馬達(圖 4-6)。. 圖 4-5 姿勢參數介面設定. 圖 4-6 馬達參數設定介面. 37.
(50) 4.1.2 半自動模式 利用 RoboPlus 軟體中的 RoboPlus Task 撰寫程式(圖 4-7)，撰寫程式燒錄 進 CM-700 控制卡中，結合 LabVIEW 程式控制(圖 4-8 至圖 4-11)。RoboPlus 軟體除了全自動控制介面外，還有撰寫程式控制的介面，可透過撰寫程式讓 機器手臂執行一連串的動作。. 圖 4-7 RoboPlus Task 程式. 38.
(51) 左上方電腦控制模式按下後，即可以透過下方的托棒，控制各軸轉動角 度，也可透過控制桿旁的輸入欄，輸入欲控制的馬達角度位置(圖 4-8)。. 圖 4-8 LabVIEW 程式控制人機介面. 圖 4-9 LabVIEW 程式圖(前段) 39.
(52) 圖 4-10 LabVIEW 程式圖(中段). 圖 4-11 LabVIEW 程式圖(後段). 40.
(53) 4.2 陀螺儀控制模式 將兩個 GS-12 雙軸陀螺儀，裝置於操作者上手臂及下手臂上，透過這兩 個 GS-12 陀螺儀，偵測操作者手臂動作。把操作者手臂動作，轉換為類比訊 號傳回 CM-700 控制器，透過控制器轉換為數位訊號，經由 USB 傳送回電 腦中進行處理。 陀螺儀訊號傳入電腦後，運用圖形方式顯示於 LabVIEW 控制介面上。 並將陀螺儀訊號詳細數值、伺服馬達位置、積分角度、角速度以及積分補償 值，以數值方式顯示於 LabVIEW 控制介面上，方便監控以及後續控制(圖 4-12)。左上方有一個歸零按鈕，隨時可以透過歸零按鈕，將機器手臂回歸初 始狀態，即人類手臂放鬆自然垂下的姿態。. 圖 4-12 LabVIEW 控制介面. 41.
(54) 4.2.1 訊號分析 本研究為了將陀螺儀訊號轉換為角速度，將陀螺儀裝置於機器手臂上， 用不同 轉速 測得 訊 號值， 並將 陀螺 儀 訊號和 馬達 轉速 對 應關係 ，運用 MATLAB 軟體繪製。上方持續增加的訊號線，為陀螺儀正轉對應曲線；下 方持續減少的訊號線，為陀螺儀逆轉對應曲線。 再透過每秒轉動圈數換算，得陀螺儀訊號及角速度關係後，同樣運用 MATLAB 軟體繪製(圖 4-14)。對角速度訊號後進行積分，便可得到角位移 訊號， 並運 用角 位 移訊號 進行 機器 手 臂控制 。 陀 螺儀 訊 號回傳 頻率為 1000Hz，經過 30Hz 的低通濾波器降低雜訊。靜止不動時，數位訊號為 250 誤差 1%，正轉時訊號值增加，逆轉時訊號值減少。 陀螺儀各軸以及不同陀螺儀之間，訊號還是會有些許誤差，且陀螺儀在 等角速度轉動下，訊號會有逐漸衰退的現象(圖 4-15)。因為靜止不動時，陀 螺儀數位訊號為 250 誤差 1%，正轉時訊號值增加，逆轉時訊號值減少。等 角速度下持續 20.47 秒，陀螺儀逆轉數位訊號從 195 衰退至 250。. 圖 4-13 陀螺儀訊號和伺服馬達轉速對照圖 42.
(55) 圖 4-14 陀螺儀訊號和角速度對照圖. 圖 4-15 陀螺儀訊號衰退圖 43.
(56) 4.2.2 補償值訓練 本研究透過補償值來進行修正，提升控制精度。運用訓練動作後，計算 出各軸陀螺儀最佳補償值，讓補償值能有效提升控制精度。操作者開始控制 機器手臂前，先透過設計好的訓練動作(圖 4-16 至 4-18)，依照 (a) 至 (g ) 動 作對控制器進行補償值調整，提升控制精度。訓練過程中，為了有效提升控 制精度，操作者必須做 10 次訓練動作，讓補償值演算法有足夠的學習參數。 訓練次數越多，控制精度越高。. 圖 4-16 訓練動作. 44.
(57) 陀螺儀每次使用時，基準值都會有所不同，必須重新校正。依照各個操 作者習慣，以及陀螺儀裝置位置誤差，陀螺儀會有不同的靈敏度，所以必須 透過設計好的訓練動作，重新找出積分閥值。因為基準值以及積分閥值的不 同，積分後的誤差也會有所不同，因此也必須重新找出最佳積分補償值。不 同的操作者手臂轉動速度不同，陀螺儀偵測到的訊號也會有些許誤差，因此 時間補償也會因人而異，必須重新校正。 陀螺儀偵測操作者手臂的轉動角速度後，把各軸角速度經過關係式轉 換，得到正確的轉動角速度。最後再把各軸角速度進行積分，得到正確的各 軸轉動角度，控制機器手臂。假設轉動角度為 x ，陀螺儀訊號值為 g x ，陀 螺儀訊號基準值為 Bx ，陀螺儀訊號轉換角速度比例值為 Px ，積分閥值為 Tx ， 其中 x 代表 A 、 B 、 C 以及 D 軸代號。那麼陀螺儀訊號基準值方程式如下：. Bx . g n g n1 ... g n100 100. (4-1). 角速度積分方程式如下：. x ( g x Bx )Px dt. (4-2). 積分條件為：. g x Bx Tx or g x Bx Tx. (4-3). 運用事先設計好的訓練動作訓練，其中的積分閥值 Tx ，以及增加的積分 補償值 I x 。藉此讓控制器適應，每個不同的操作者，提升控制精度。加入積 分補償值後的角速度積分方程式如下：. 45.
(58) x ( g x Bx )( Px I x )dt. (4-4). 積分條件不變。 如圖 4-16 訓練動作 a 至 b 和 f 至 g 時，假設誤差值為 e x 、訓練角度值為. tx、積分補償值為 I x、積分閥值 Tx 、訓練次數為 i 以及學習率為 l x 。則 A、B 、 C 以及 D 軸訓練方程式如下：. Ta (i 1) Ta (i ) [ea (i ) 1] * la I b (i 1) I b (i ) eb (i ) * lb. (4-5). Tc (i 1) Tc (i ) [ec (i ) 1] * lc Td (i 1) Td (i ) [ed (i ) 1] * ld. 其中 ea a 、eb tb b 、ec c 、ed d 以及 tb 90，而 a 、 b 、. c 以及 d 分別為 A、B、C 以及 D 軸角速度的積分值。 tb 為訓練角度值 90 ， l x 學習率初始值為 0.1， ex 1 是為了讓訓練值收斂。 訓練動作 b 至 c 時，訓練方程式如下：. I a (i 1) I a (i ) ea (i ) * la Tb (i 1) Tb (i ) [eb (i ) 1] * lb. (4-6). Tc (i 1) Tc (i ) [ec (i ) 1] * lc Td (i 1) Td (i ) [ed (i ) 1] * ld 其中 ea ta a 、 eb b 、 ec c 、 ed d 以及 ta 90 。 訓練動作 c 至 d 和 e 至 f 時，訓練方程式如下：. 46.
(59) Ta (i 1) Ta (i ) [ea (i ) 1] * la Tb (i 1) Tb (i ) [eb (i ) 1] * lb. (4-7). Tc (i 1) Tc (i ) [ec (i ) 1] * lc I d (i 1) I d (i ) ed (i ) * ld 其中 ea a 、 eb b 、 ec c 、 ed td d 以及 td 90 。 訓練動作 d 至 e 時，訓練方程式如下：. Ta (i 1) Ta (i ) [ea (i ) 1] * la Tb (i 1) Tb (i ) [eb (i ) 1] * lb. (4-8). I c (i 1) I c (i ) ec (i ) * lc Td (i 1) Td (i ) [ed (i ) 1] * ld 其中 ea a 、 eb b 、 ec tc c 、 ed d 以及 tc 90 。. 47.
(60) 第五章 實驗結果與討論 本章節將依序介紹機器手臂系統架設過程、電腦控制模式實驗以及陀螺 儀控制模式實驗，最後進行分析與討論。. 5.1 機器手臂架設 5.1.1 硬體介紹 控制模組為採用 ATMega2561 晶片之 CM-700 控制器(圖 5-1)，支援原廠 AX/RX/EX 伺服馬達、ZIG-110 無線模組、OIS-10 IR 感測器、OTS-10 觸碰 感測器、OLM-10 LED 模組、DMS-80 距離感測器、GS-12 陀螺儀。六個感 測器接收端、五個 4pin 伺服馬達控制端、四個 3pin 伺服馬達控制端，工作 電壓 12V。. 圖 5-1 ATMega2561 晶片之 CM700 控制器. 48.
(61) 伺服馬達採用 ROBOTIS 公司出產的 Dynamixel AI 直流伺服馬達 RX 系 列(圖 5-2)，作為機器手臂各軸之輸出動力。並選用 RX 系列中的 RX-64 伺 服馬達、RX-28 伺服馬達以及 RX-10 伺服馬達，三種類型的伺服馬達進行本 實驗。依照 RX 系列伺服馬達腳位圖(圖 5-3)，配置好訊號傳輸線和電源線。 再透過原廠 RoboPlus Manager 軟體，設定伺服馬達編號以及各參數，如容許 誤差角度、彈性角度等等。還可將伺服馬達即時位置訊號、速度訊號、負載 訊號、電壓訊號以及溫度訊號，回傳至電腦中進行監控與控制。還可以結合 後續 RoboPlus Task 程式編寫進行控制。. (a). (b). (c). 圖 5-2 (a)RX-64 伺服馬達、(b)RX-28 伺服馬達、(c)RX-10 伺服馬達. 圖 5-3 伺服馬達腳位圖 49.
(62) 陀螺儀採用低成本 GS-12 雙軸陀螺儀模組(圖 5-4)。重量 2.8g、大小 23mm*23mm*10mm、工作溫度 40 至 85 以及工作電壓 4.5 至 5.5V。此陀 螺儀模組偵測角速度範圍 300 / s 至 300 / s ，類比輸出 0.23V 至 2.23V， 無轉動時維持 1.23V。陀螺儀沿 X 軸正轉時，輸出電壓從 1.23V 開始上升。 轉動速度最快時，電壓上升至最高點 2.23V；當陀螺儀沿 X 軸逆轉時，輸出 電壓從 1.23V 開始下降。轉動速度最快時，電壓下降至最低點 0.23V。 把類比訊號傳回控制器，轉換為數位訊號，傳送回電腦中進行處理。陀 螺儀訊號回傳頻率為 1000Hz，並經過 30Hz 的低通濾波器降低雜訊。靜止不 動時，數位訊號為 250 誤差 1%。正轉時訊號值增加，正轉最高可至 455， 逆轉時訊號值減少，逆轉最低可至 45(表 5-1)。. 圖 5-4 GS-12 二軸陀螺儀 表 5-1 GS-12 訊號表 Output Value. 455. Angular Velocity. 300 / s. Voltage Value. 2.23V. 250. ←. 0 / s 1.23V. 50. 45. →. 300 / s 0.23V.
(63) 5.1.2 機器手臂架設 架設過程中會依序說明，各環節遇到的問題、解決方法以及需要注意的 地方。機器手臂總共分為五個部分，分別為肩關節水平轉動軸、肩關節垂直 轉動軸、肘關節軸向轉動軸、肘關節彎曲轉動軸以及夾爪。 (1) 肩關節水平軸(圖 5-5)：首先把底座(a)裝置在光學板(b)上，注意底座 (a)鎖孔位置和光學板(b)上鎖孔的位置。設計時已經將距離設計好， 讓底座(a)的兩邊可以和光學板(b)的兩邊貼齊。再把 RX-64 伺服馬達 裝於底座蓋板(c)下，RX-64 伺服馬達主軸必須位於蓋板(c)正中間， 再將底座蓋板(c)裝在底座(a)上。接著在主動軸和旋轉盤(d)中間加上 滾子軸承，防止機器手臂重量，對 RX-64 伺服馬達主動軸，造成軸 向負荷的損壞。最後再裝上旋轉盤(d)，並加上 12V 機車電瓶，平衡 旋轉盤荷重，避免受力不平均問題。即完成肩關節水平旋轉軸。. c. d. a. b. 圖 5-5 肩關節水平轉動軸. 51.
(64) (2) 肩關節垂直軸(圖 5-6)：把兩個ㄇ型支撐架(a)裝上旋轉盤時，需注意 ㄇ型支撐架(a)有長短之分，短的下ㄇ型支撐架和旋轉盤結合，長的 上ㄇ型支撐架則和 RX-64 伺服馬達固定支撐架結合。ㄇ型支撐架(a) 兩側，各有八個圍成一圈的鎖孔(b)，可用來調整兩軸間的轉置角度， 本研究為了要模擬人類手臂，所以轉置角度為 90 度。 先將 RX-64 伺服馬達固定支撐架(c)和兩個 RX-64 伺服馬達(d)結 合，再把組件(c)(d)和 RX-64 伺服馬達夾頭(e)結合。接著組裝上手臂 支撐架(f)時，要注意的是，RX-64 伺服馬達有主動與從動軸之分， 主動軸才有輸出動力，從動軸無動力輸出，只能自由轉動。兩個 RX-64 主動軸必須朝向內側，直接與上手臂支撐架(f)結合，才能有 效傳達動力，提升結構剛性。最後把整個結合好的組件(c)(d)(e)(f)， 和ㄇ型支撐架(a)結合，即完成肩關節垂直旋轉軸。. d. a. e. b. f. c. 圖 5-6 肩關節垂直轉動軸. 52.
(65) (3) 肘關節軸向軸(圖 5-7)：把上手臂支撐架(a)，與 RX-28 伺服馬達旋轉 連接支撐架(b)結合後，再把已拔除從動軸之 RX-28 伺服馬達(c)，裝 在 RX-28 伺服馬達旋轉連接支撐架(b)上，即完成肘關節軸向轉動軸。 (4) 肘關節彎曲轉動軸(圖 5-7)：組裝肘關節彎取轉動軸時，要先把 RX-28 夾頭(d)，與軸向轉動軸的 RX-28 伺服馬達(c)結合後，才能與彎曲轉 動軸的 RX-28 伺服馬達(e)結合。再把 RX-28 伺服馬達固定支撐架 (f)，和下手臂支撐架(g)結合。最後再裝在彎曲轉動軸的 RX-28 伺服 馬達(e)上，即完成肘關節彎取轉動軸。. a. b. c d. e f. g. 圖 5-7 肘關節軸向轉動軸 53.
(66) (5) 夾爪(圖 5-8)：組裝夾爪部分時，需要注意的是，訊號線的配置以 及組裝順序。首先要將兩個 RX-10 伺服馬達連接支撐架(a)組合， 再把接好訊號線的兩個 RX-10 伺服馬達(b)，與連接支撐架(a)結合。 把 RX-10 伺服馬達固定支架(c)，結合在下手臂支撐架上，再把剛 剛組裝好的組件(a)(b)，整理好傳輸線後，裝上 RX-10 伺服馬達固 定支架(c)，讓傳輸線藏在 RX-10 伺服馬達固定支架(c)裡面。最後 再把夾爪裝上，並增加黑泡棉，即完成夾爪。. b. c. a. 圖 5-8 夾爪. 54.
(67) 組裝好機器手臂後，把 CM700 控制器裝置於旋轉盤上。陀螺儀和伺服 馬達訊號線捆上束帶，並接上控制器。將 RX-64 伺服馬達以及 RX28 伺服馬 達電源線，獨立出來接上 18V 以及 15V 電腦電源線。RX-10 可直接跟 CM700 控制器，共用 12V 的機車電瓶，便大功告成了(圖 5-9)。. 圖 5-9 機器手臂組裝完成圖 55.
(68) 5.2 電腦控制結果 半自動控制模式中，先將 RoboPlus Task 程式，燒錄進 CM-700 控制器 中，再開啟 LabVIEW 控制程式(圖 5-10)，控制機器手臂。透過控制桿控制 肩關節水平轉動軸(圖 5-11)、肩關節垂直轉動軸(圖 5-12)、肘關節軸向轉動 軸(5-13)、肘關節彎曲轉動軸(圖 5-14)以及夾爪(圖 5-15)，確認與設計模擬時 擁有同樣的旋轉自由度。再透過電腦控制模式，達成夾取水瓶的實驗，確認 電腦控制程式的功能(圖 5-16)。 RX 系列伺服馬達接受的訊號，為 0 至 1023 位置訊號。單轉模式下，可 轉動角度為 0 至 300 絕對角，因此控制精度可達 0.3 度。但為了保護齒輪箱 與伺服馬達，會設置彈性角度。當受外力轉動時，會有最大彈性角度，可供 緩衝。依照人類手臂各軸轉動角度上下限，計算轉換為位置訊號後，設置最 大值以及最小值，即為控制桿刻度上的最大值與最小值。. 圖 5-10 LabVIEW 控制程式. 56.
(69) 圖 5-11 肩關節水平軸控制圖. 圖 5-12 肩關節垂直軸控制圖. 57.
(70) 圖 5-13 肘關節軸向轉動軸控制圖. 圖 5-14 肘關節彎曲轉動軸控制圖 58.
(71) 圖 5-15 夾爪控制圖. 圖 5-16 電腦半自動控制實驗圖 59.
(72) 5.3 陀螺儀控制結果 陀螺控制結果方面，將自行撰寫的 RoboPlus Task 程式燒錄進 CM-700 控制器後，再搭配 LabVIEW 控制程式，以及陀螺儀感測器進行控制，並比 較補償值演算法訓練前後差異性。 將陀螺儀裝置於操作者手臂上，透過陀螺儀偵測操作者手臂之運動。陀 螺儀的類比訊號回傳至 CM-700 控制器後，再由 CM-700 轉換為數位訊號， 經由 USB 回傳至電腦進行處理，顯示在上方的四個訊號圖中(圖 5-17)。陀螺 儀的數位訊號矩陣化之後顯示於介面上，再將矩陣資料進行積分，測量出操 作者手臂轉動的角度。透過角度與控制訊號之轉換，控制伺服馬達旋轉角度 達成控制目的。經由訓練動作結合補償值演算法，訓練控制器各軸的各個補 償值。透過訓練後的最佳補償值，提升控制精度，更精確的控制機器手臂(圖 5-18 至圖 5-22)。. 圖 5-17 LabVIEW 控制介面. 60.
(73) 圖 5-18 肩關節垂直轉動軸控制圖. 圖 5-19 肩關節水平轉動軸控制圖. 61.
(74) 圖 5-20 肘關節彎曲轉動軸控制圖. 圖 5-21 肘關節軸向轉動軸控制圖. 62.
(75) 圖 5-22 四軸控制圖. 63.
(76) 如同第四章控制器設計最後描述，透過補償值演算法結合訓練動作，進 行控制器訓練。訓練控制器中，陀螺儀基準值、正反轉閥值、積分補償值以 及運動時間補償值，以提升控制精度(表 5-2)。控制辨識率上，操作者手臂 轉動速度影響很大，轉動過快或過慢，都會影響辨識率。 訓練後操作者轉動 90 度進行 20 次之後，取平均除以 90 度，計算出轉 動角度辨識率。加入補償值演算法訓練前，各軸轉動角度辨識率平均為 58.3%。加入補償值演算法訓練後，各軸轉動角度辨識率平均為 92.7025%， 平均改善辨識率為 34.4025%。當操作者手臂開始運動後 200 毫秒，機器手 臂便開始運動，控制系統反應時間為 200 毫秒。 表 5-2 實驗結果比較表(單位：%) Shoulder Shoulder. Elbow of. vertical axis. axial. 100. 100. 95. 95. 62.67. 59.21. 55.48. 54.76. 92.21. 91.76. 91.17. 90.59. 29.54. 32.55. 35.69. 35.83. Elbow flexion. horizontal axis Recognition rate Original Artificial neural network improvement. 64.
(77) 第六章 結論與未來展望 6.1 結論 本研究觀察人體上肢之型態後，成功設計製作出，模擬人體手臂型 態之機器手臂。相較於工業用之機器手臂，基座位於底部，機器手臂的 夾爪於最高點；本研究設計製作之機器手臂，基座位於頂端，機器手臂 的夾爪位於最低點。 透過低成本且易取得之陀螺儀，成功擷取操作者手臂訊號，進而讓 操作者更直觀的控制機器手臂。操作者並不需要經過，專業的程式語言 訓練，也不需要擁有機械、電機等相關知識，就能輕易控制機器手臂。 透過訓練動作結合補償值訓練後，訓練控制系統之各個補償值，提高控 制精度。. 6.2 未來展望 未來研究中將加入加速規，提升控制精度。陀螺儀為增量式的姿勢 感測器，只能偵測操作者手臂轉動的角度。無法判別操作者即時的手臂 姿態，很難有效提升控制精度。加速規為絕對式的姿勢感測器，能隨時 判別操作者手臂姿態。陀螺儀能透過加速規校正轉動角度，加速規也能 透過陀螺儀校正，操作者手臂轉動速度。陀螺儀結合加速規有互補的效 果，提升控制精度，且能加入速度控制，讓機器手臂更接近操作者的手 臂動作。 把陀螺儀訊號，改為藍芽無線傳輸，讓操作者可以更自由靈活的控 制機器手臂。並加入陀螺儀控制模式下的夾爪控制，以便達成更多不同 的任務。最後增加入碗關節兩軸控制，讓機器手臂更接近人類手臂，更 靈活的執行更多任務。. 65.
(78) 參 考 文 獻 [1] M. J. H. Lum, J. Rosen, M. N. Sinanan, and B. Hannaford, “Optimization of a spherical mechanism for a minimally invasive surgical robot: theoretical and experimental approaches,” IEEE Trans. on Bio., Vol. 53, No. 7, pp. 1440-1445, July 2006. [2] S. R. Platt, J. A. Hawks and M. E. Rentschler, “Vision and task assistance using modular wireless in vivo surgical robot,” IEEE Trans. on Bio., Vol. 56, No. 6, pp. 1700-1710, June 2009. [3] P. Neto, J. N. Pires and A. P. Moreira, “Accelerometer-based control of an industrial robotic Arm,” IEEE Inter. on Rob., pp1192-1197, Sept 2009. [4] R. Sekhar, R. K. Musalay, Y. Krishnamurthy and B. Shreenivas, “Inertial sensor based wireless control of a robotic arm,” IEEE Emerging Signal Processing Applications, pp87-90, 2012. [5] G. S. Gupta, S. C. Mukhopadhyay, C. H. Messom and S. N. Demidenko, “Master–Slave control of a teleoperated anthropomorphic robotic arm with gripping force sensing,” IEEE Trans. on Instr., Vol. 55, No. 6, pp. 2136-2145, December 2006. [6] J. Klein, S. Spencer, J. Allington, J. E. Bobrow and D. J. Reinkensmeyer, “Optimization of a parallel shoulder mechanism to achieve a high-force, low-mass, robotic-arm exoskeleton,” IEEE Trans. on Rob., Vol. 26, No. 4, pp. 710-715, August 2010. [7] J. C. Perry, J. Rosen and S. Burns, “Upper-Limb powered exoskeleton design,” IEEE trans. on mecha., Vol. 12, No. 4, August 2007. 66.
(79) [8] R. Tadakuma, Y. Asahara, H. Kajimoto, N. Kawakami, and S. Tachi, “Development of anthropomorphic Multi-D.O.F. master-slave arm for mutual telexistence,” IEEE Trans. on Visua., Vol. 11, No. 6, November/December 2005. [9] P. Shenoy, K. J. Miller, B. Crawford and R. P. N. Rao, “Online electromyographic control of a robotic prosthesis,” IEEE Trans. on Bio., Vol. 55, No. 3, March 2008. [10] D. Peleg, E. Braiman, E. Yom-Tov and G. F. Inbar, “Classification of finger activation for use in a robotic prosthesis Arm,” IEEE Trans. on Neu., Vol. 10, No. 4, pp. 290-293, December 2002. [11] P. K. Artemiadis and K. J. Kyriakopoulos, “EMG-based control of a robot arm using low-dimensional Embeddings,” IEEE Trans. on Rob., Vol. 26, No. 2, pp. 393-398, April 2010. [12] P. K. Artemiadis and K. J. Kyriakopoulos, “An EMG-based robot control scheme robust to time-varying EMG signal Features,” IEEE Trans. on Rob., Vol. 14, No. 3, pp. 582-588, May 2010. [13] O. Fukuda, T. Tsuji, M. Kaneko and A. Otsuka, “A human-assisting manipulator teleoperated by EMG signals and arm motions,” IEEE Trans. on Rob., Vol. 19, No. 2, pp. 210-222, April 2003. [14] H. J. Lee and S. Jung, “Gyro sensor drift compensation by kalman filter to control a mobile inverted pendulum robot system,” IEEE Inter. on Indus., pp. 1-6, 2006.. 67.
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