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MapleSim    机器人技术应用

@2011,徐俊林@莎益博工程系统开发(上海)有限公司
机电一体化技术的出现


毫无争议,最近几十年工程领域最重要的技术之一是机电一体化(mechatronics),更准确的说计算机控制复杂系统。当工程师构思出可行的方法使用计算机芯片实施数字控制,随之产生了一个工作框架实现“智能”控制非常复杂的机器。“机电一体化”这个名词是20世纪60年代末由日本工程师发明。今天,机电一体化技术在整个行业,包括汽车、航空航天、制造业、电力、机器人等领域得到大量应用。当我们回顾机电一体化发展的50年历史,我们仍然可以感受到行业的变化。


图1:CSA国际空间站空间手臂

与其他科技驱动领域相似,机器人技术正以指数速度发展。同样存在相似的问题,传统技术和工具的有效性存在固有的限制。例如,在汽车行业,设备建模联盟(Plant Modeling Consortium,由Toyota和Maplesoft领导的行业智囊团体),已经在公开讨论在下一代汽车中控制系统建模和设计中存在的挑战。复杂应用中(例如混合电动汽车HEV或全电动汽车)出现的一些基础理论问题触发了对我们建模过程的重新思考。例如,HEV多领域的本性要求更高级的技术和更大的灵活性,要求我们的软件能够正确地集成不同的工程领域。此外,硬件在环(HIL)仿真成为复杂系统设计中关键的测试阶段,而控制对象模型运行速度通常不能满足实时控制器的要求。因此,工程师被迫对模型做重要的近似和简化,而这种做法与高保真建模仿真的目的相违背。


这种技术趋势同样发生在机器人技术领域。在90年代末期,加拿大航天署(CSA)引入了新的技术提高机械臂模型的保真度,并成功应用在航天飞机和国际空间站(包括Canadarm和Dextre)。他们成功地开发了软件工具实现自动化和优化动力学模型方程的推导。这些机械臂固有的复杂性使得传统的方程手工推导成为不可能的任务。为了充分捕捉系统的关键的动力学特性,CSA工程师需要开发新的技术实现方程推导的自动化,以及自动生成C代码用于实时仿真测试。他们基于Maple™符号计算系统开发了一个命名为SYMOFROS的系统。符号计算用于完成模型推导、模型简化、以及将相应的数学表达式转换为C代码。好处是大大减少了模型开发时间,提高了模型的精度,同时通过C代码实现了高性能实时仿真。这项技术的应用是现代机器人建模技术的重大进展。

机电一体化技术中的符号建模技术

近十年,许多工程师开始探索符号仿真技术和自动代码优化技术的潜在价值。一个行业应用的例子是来自AEMK Systems公司的最新产品DeltaBot™,DeltaBot是基于PC或嵌入式控制器的超高速机器人,它们具有每分钟超过120次的拾放能力。DeltaBot使用无源电缆控制末端执行器的运动。这种设计便于灵活调整机器人的工作空间,以适应各种应用需要。与传统的拾放机器人不同,AEMK机器人使用的是应力电缆,而非传统的刚性连杆,以减少运动惯量和机械设备成本。实践证明,它们具有更快更精确的响应,消除间隙,有效地高了载荷能力的优势,非常适合用于高速装配、自动检查和包装等应用领域。AEMK公司总裁和创始人Amir Khajepour博士应用了符号技术为他的设计开发了动力学模型。作为一个虚拟建模的坚定拥护者,他发现使用符号系统(Maple)可以捕捉电缆系统的关键动力学特性,显著地减少了原型设计时间和成本。现在Khajepour继续使用新的建模工具MapleSim™(使用了核心的Maple系统技术)探索符号建模技术。

从某种意义上说,这两个案例研究说明了在仿真工具链中补充一个恰当的工具使得结果得到根本性的提高。本质上来讲,这个工具的作用是在建模流程的初期阶段加入自动化方程推导。在CSA和Deltabot两个案例中所用的符号工具是众所周知和成熟的,并且语言足够高级使得编程任务更具效率。通过这些成功和卓有成效的应用,结论非常明显,在模型公式化过程中,通过符号计算工具对模型方程直接的用户级访问将生成更有效的模型。更进一步,在项目后期阶段使用符号技术,包括实施设备(控制对象)代码生成,也可以解决HIL中模型精度和速度的瓶颈。


近年来符号技术已经被广泛采用,进入了主流工程,特别是新型产品的开发中,其中最为重要的工具是MapleSim。除了使用基于元件的物理建模图形用户界面外,另一个重要的技术优势是底层的计算引擎。对于多体系统,可以说最重要的领域是机器人动力学模型,可以通过应用线性图论技术得到符号公式。线性图论允许通过数学图标表示核心的模型拓扑,然后用描述物理的数学关系系统地联系图形元件。最后线性图论技术可以获得一组简洁的微分方程组,最小化方程和变量、以及模型的复杂性。在MapleSim的应用案例中,符号框架自动将线性图论工具转换为Modelica语言。从而可以集成其他物理领域。这些基于符号计算的高级数学算法可以快速和准确地生成期望形式的数学方程。

长期以来符号计算是工具链中不明显的一部分,但是现在可以使用MapleSim,用户无需关心符号技术本身,因为这些技术已经成为软件内部自动处理的一部分。有趣的结果是,这些创新的建模技术产生了一系列过去只能在科幻片中想象的设备。

自动驾驶车辆

其中一个重要的领域是自主车辆,例如无人飞行器(UAV)或者地面车辆(UGVs)。这些空间车辆可以由内置的算法智能控制完成复杂的运动。尽管一些特殊的群体(例如军工单位)已经拥有这些技术很多年了,但现在已经被更广泛的工程群体用于实验和研究。例如Quanser Consulting,一家专注于机电一体化实验实现研究和教学的公司,最近推出了他们的Qball-X4直升机系统。它支持一些令人影响深刻的实验,从基本的飞行控制到多目标任务。Qball是Quanser公司最新的设备提供了有效和经济的平台学习和提高无人飞行器技术。Quanser公司的工程师们在过去很多年里一直使用符号模型技术,并认为好的、高保真的、基于数学的符号技术是高级系统快速物理原型的关键。通过有效地利用已有的符号技术,他们已经能够在昂贵的原型样机制造之前测试到潜在的动力学和设计缺陷。机电一体化专家Dr. Jacob Apkarian,Quanser的首席技术官和创始人介绍说,Qball是他们全部使用MapleSim创建的设备,成为他们工作流程中关键的一部分。


图3:Clearpath公司设计的无人车辆


类人型机器人和新的空间竞赛

虽然智能车辆如此令人影响深刻,但似乎没有比类人类机器人更加吸引现代工程师的兴趣。尽管类人类机器人通常被西方工程界认为有点古怪并不完全实用,但所有人都承认这是一个非常有趣和具有挑战性的应用。在一些国家,例如日本和韩国,在类人机器人的研究已经取得了非常大的成就。例如,许多日本汽车企业始终保留着相当活跃和很好资金支持的类人机器人研究团队。著名的本田ASIMO是该公司类人机器人研究成果。丰田则与著名的早稻田大学Takanishi Laboratory持续合作。Takanishi实验室已经研发出一些列令人惊奇的未来机器人,包括他们最著名的类人机器人WABIAN,他们的手臂可以弹奏音乐,显示面部表情,或者运送真人上下楼梯。

虽然政府和大学的官员表示这些研究活动的目的是制造飞来的私人服务机器人,然而似乎有更大的应用前景。非常明显它是技术能力和创新性相结合的产物。Dr. Paul Oh(Drexel Automous Systems Laboratory (DASL) 负责人)评论说类人奇迹人•机器人的研究和开发对日本、韩国、其他国家而言是一个现代版的“太空竞赛”。

图4:早稻田大学Takanishi实验室的机器人WABIAN

当然,在类人机器人上的成就同样也意味着建模技术上的进步。与其他机器人领域相似,类人机器人研究同样关注多体动力学理论和硬件在环测试HIL。在实际工作中,符号推导和代码优化影响着技术和类人机器人的行为能力。

在过去几十年里,机器人的智能、有用、强大、友好,偶尔是邪恶的机器人,已经成为大众文化中反复出现的画面。我们可以看到从20世纪80年代开始制造业中各种用途的自动化机器人开始涌现,但同时对我们中大部分人而言机器人理论意味着枯燥和过于实用。正如其他许多领域一样计算技术开启了无限可能,机器人专家现在正享受这一过程。更加智能的建模技术是这场革命的关键部分,这是因为降低模型开发时间、提高模型保真度、更快的硬件在环测试性能在机器人领域尤为重要。