頭盔伺服系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、針對現(xiàn)有分辨率和對比度高、視場角大、專業(yè)級立體顯示的頭盔顯示器一般在使用過程中會出現(xiàn)運動不便，定位跟蹤干擾大，有沉重感、束縛感和異物感等問題，本文以高精度與短延遲跟蹤、低工作負荷的功能需求為目標(biāo)，從提高頭盔顯示器佩戴舒適性的角度出發(fā)，提出了一種主要由6URHS并聯(lián)機構(gòu)和傳統(tǒng)頭盔顯示器組成的新型虛擬現(xiàn)實設(shè)備——頭盔伺服系統(tǒng)(Helmet Mounted Display with6 DOF Parallel Manipulator，以下簡稱

2、HMDPM)，并對該系統(tǒng)的若干關(guān)鍵技術(shù)進行了研究，具體有以下幾個方面:
　　1、執(zhí)行機構(gòu)的尺寸優(yōu)化設(shè)計及原型樣機研制。作為系統(tǒng)的運行執(zhí)行機構(gòu)，并聯(lián)機構(gòu)的結(jié)構(gòu)尺寸將會直接影響到系統(tǒng)的運動特性。本文首先通過對實測數(shù)據(jù)進行量化與修正處理，得到了描述頭部運動范圍的六維超橢球體和頭部運動速度、精度的極限數(shù)值，明確了執(zhí)行機構(gòu)尺寸優(yōu)化的性能指標(biāo);其次，對各性能指標(biāo)進行了歸一化處理，定義了相應(yīng)的子目標(biāo)函數(shù)，建立了尺寸優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)模型，并提出了基

3、于Centroidal Voronoi Tesselations(CVT)的非線性最小二乘法對優(yōu)化問題進行了解算。計算結(jié)果顯示，CVT的使用可以使參數(shù)初始值均勻覆蓋整個參數(shù)空間，可在保持非線性最小二乘法原有優(yōu)勢的同時，提高算法的全局搜索能力，提供多組非劣解;再次，在執(zhí)行機構(gòu)的結(jié)構(gòu)設(shè)計方面，提出了穿越式的驅(qū)動支鏈設(shè)計方案，減小了自身結(jié)構(gòu)尺寸和安裝占用空間，通過懸掛安裝驅(qū)動支鏈保證了穿越式方案的實施，實踐證明，機構(gòu)的使用效果達到了設(shè)計目標(biāo);

4、最后，按照最優(yōu)方案完成了執(zhí)行機構(gòu)的設(shè)計研制。
　　2、執(zhí)行機構(gòu)的運動學(xué)與動力學(xué)分析。分析了6URHS并聯(lián)機構(gòu)關(guān)節(jié)空間與任務(wù)空間之間的運動學(xué)關(guān)系;對螺母單獨進行了動力學(xué)分析，推導(dǎo)了驅(qū)動支鏈的動力學(xué)方程，采用牛頓——歐拉法建立了部件級、細粒度的6URHS并聯(lián)機構(gòu)動力學(xué)模型;采用Simulink的Simmechanics模塊建立了6URHS并聯(lián)機構(gòu)的虛擬樣機，進行了開環(huán)動力學(xué)響應(yīng)實驗，實驗結(jié)果顯示數(shù)學(xué)模型與虛擬樣機的動力學(xué)響應(yīng)基本一致，

5、數(shù)學(xué)模型的準(zhǔn)確度與虛擬樣機相仿。對6UPS并聯(lián)機構(gòu)模型與6URHS并聯(lián)機構(gòu)模型進行了能量轉(zhuǎn)化分析，分析結(jié)果證明，考慮螺母的動力學(xué)特性，建立6URHS并聯(lián)機構(gòu)的動力學(xué)模型具有較高的必要性。
　　3、系統(tǒng)重要未知參數(shù)的辨識。針對含頭盔顯示器的動平臺質(zhì)量、重心位置等參數(shù)具有時變不確定性的特點，本文重點對非線性系統(tǒng)的在線辨識算法進行了研究，通過理論分析和文獻資料閱讀，歸納、總結(jié)了部分辨識方法的優(yōu)、缺點;結(jié)合待辨識參數(shù)和執(zhí)行機構(gòu)動力學(xué)模型，

6、給出了用于參數(shù)辨識的系統(tǒng)狀態(tài)空間模型和觀測函數(shù);通過在線辨識仿真，對比分析了連續(xù)-離散擴展卡爾曼濾波(CDEKF)算法和連續(xù)-離散無味卡爾曼濾波(CDUKF)算法的辨識速度、精度和穩(wěn)定性，仿真結(jié)果顯示CDUKF在這三方面均要優(yōu)于CDEKF;采用CDUKF對HMDPM的動平臺參數(shù)進行了在線辨識實驗，實驗結(jié)果顯示CDUKF能對參數(shù)的階躍變化作出快速響應(yīng)，辨識誤差較小，且階躍變化越小，CDUKF的響應(yīng)速度和辨識精度就越高。
　　4、系統(tǒng)

7、控制策略。針對系統(tǒng)的設(shè)計功能，提出了HMDPM的主動柔順控制策略(ACCSH);并對策略涉及的內(nèi)容——運動軌跡規(guī)劃和控制器設(shè)計進行了研究。鑒于螺旋副存在自鎖問題，根據(jù)六自由度并聯(lián)機構(gòu)任務(wù)空間與關(guān)節(jié)空間的運動學(xué)關(guān)系，結(jié)合6UPS與6URHS各自驅(qū)動支鏈的運動特點，提出了基于6UPS并聯(lián)機構(gòu)驅(qū)動支鏈動力學(xué)模型和力傳感器反饋數(shù)據(jù)的頭部運動預(yù)測方法，該方法通過對頭部運動的預(yù)測實現(xiàn)了對執(zhí)行機構(gòu)動平臺運動軌跡的規(guī)劃;針對系統(tǒng)設(shè)計功能之二——減小頭盔

8、顯示器與使用者頭部間的廣義接觸力，本文基于系統(tǒng)動力學(xué)模型，設(shè)計了帶有慣性項與非線性項補償?shù)目刂破?通過仿真與實驗，對主動柔順控制策略用于HMDPM控制的可行性與效果進行了驗證，實驗結(jié)果顯示主動柔順控制策略可以在實施精確位置跟蹤的同時，有效地減小廣義接觸力，從而達到減小系統(tǒng)使用者工作負荷的系統(tǒng)設(shè)計目標(biāo)。
　　5、系統(tǒng)軟件設(shè)計及其運行環(huán)境。按照功能劃分，采用模塊化的方法對系統(tǒng)軟件架構(gòu)進行了設(shè)計，基于Visual Studio實現(xiàn)了指令

9、模塊等17個功能模塊，并根據(jù)任務(wù)需求將各模塊有機結(jié)合，開發(fā)完成了系統(tǒng)管理軟件、頭部運動預(yù)測軟件、在線辨識軟件、系統(tǒng)控制軟件以及動力學(xué)與運動學(xué)計算軟件;基于C++Builder開發(fā)了系統(tǒng)管理軟件的可視化操作界面，基于OpenGL設(shè)計了用于動態(tài)顯示6URHS并聯(lián)機構(gòu)運動狀態(tài)的虛擬樣機，方便了測試實驗的開展，保證了實驗的安全性;基于Windows XP和RTX8.1搭建了系統(tǒng)軟件的運行環(huán)境，設(shè)計了服務(wù)器(Windows)——客戶端(RTX)的

10、上、下位機控制架構(gòu)，實現(xiàn)了HMDPM的480Hz的高頻率實時控制。
　　6、系統(tǒng)性能測試。構(gòu)建了頭盔伺服系統(tǒng)的原型樣機，實現(xiàn)了系統(tǒng)硬件、軟件的聯(lián)合調(diào)試;采用仿真與實驗相結(jié)合的方法，對HMDPM的設(shè)計功能實施效果和系統(tǒng)動力學(xué)響應(yīng)等特性進行了研究。建立了有、無金屬物體干擾兩種跟蹤性能測試實驗環(huán)境，采用慣性陀螺測量了動平臺的位姿信息，對電磁跟蹤器與HMDPM的靜、動態(tài)跟蹤精確度、抗干擾能力和穩(wěn)定性進行了對比，實驗結(jié)果證實了HMDPM的良