轻型机械臂结构设计及仿人运动方法研究

　　摘 要

　　如今,机器人已经广泛地应用于人们的生产生活中,从工厂流水线上工作的工业机器人,到下海探测的水下机器人,再到商场、博物馆中的服务机器人,它们都在改变着我们的生活.其中,服务机器人在迎宾讲解、助老助残等方面的广泛应用,更是极大地方便了我们的日常生活,拉近了人与机器人之间的距离.

　　本文的主要研究目的是研制出一款应用于服务机器人的模块化轻型机械臂,并对机械臂模仿人体运动的实现方法进行研究,使其具有轻量灵活的机械结构和简单快速的运动规划方法,因此本文主要内容如下:

　　首先,轻型机械臂结构设计.为了使机械臂具有灵活的结构形式,结合设计指标和机械臂的应用场合制定设计准则,分析人体上肢结构及其运动机理并结合全局相对可操作度指标确定机械臂最优构型,根据人体工程学确定机械臂连杆尺寸及各关节运动范围;进行模块化关节、关节连接件和外壳的结构设计,为实现轻量化的结构设计,基于结构拓扑优化理论,使用 ANSYS Workbench 软件对主要零件进行优化设计和结构校核.

　　其次,机械臂运动学和动力学分析.为了实现运动控制与分析,利用改进的 D- H 参数法对机械臂进行了正运动学求解,并对机械臂的工作空间进行分析,利用几何法和解析法的混合方法求解逆运动学,在 MATLAB 软件中进行运动学仿真;根据牛顿-欧拉迭代算法建立机械臂动力学模型,在 MATLAB 中编写求解程序,创建 ADAMS 虚拟样机进行机械臂运动学仿真.

　　再次,机械臂仿人运动方法研究.研究了通过 Kinect 进行人体运动数据捕捉的实现方法,对人体运动数据前处理方法进行了分析,研究了关键姿势提取和人机模型间的运动映射,提出了一个仿人运动相似性的评价指标.

　　最后,机械臂运动实验.基于 ADAMS 虚拟样机进行人体运动复现的仿真实验;对机械臂运动学参数进行标定,研究实际 D-H 参数下的机械臂误差模型及逆运动学的修正方法;编写了机械臂控制程序,在实物样机上实现仿人运动复现实验,并对整体研究成果进行验证与评价.

　　关键词:机械臂;模块化关节;轻量化;仿人运动;相似度

　　Abstract

　　Nowadays, robots have been widely used in people's production and life. Fromindustrial robots working on factory assembly lines to underwater robots exploring in thesea, to service robots in shopping malls and museums, they are changing our lives. Amongthem, service robots are widely used in welcoming guests, explaining, helping the elderlyand the disabled, which greatly facilitates our daily life and shortens the distance betweenpeople and robots.

　　The main purpose of this paper is to develop a modular light manipulator for servicerobots, and to study the realization method of the manipulator imitating human motion,so that it has a light and flexible mechanical structure and a simple and fast motionplanning method. Therefore, the main contents of this paper are as follows:

　　Firstly, the structure design of the light manipulator. In order to make themanipulator have flexible structure form, design criteria are formulated according todesign index and application occasion of the manipulator, the structure and motionmechanism of human upper limb are analyzed, and the optimal configuration of themanipulator is determined according to global relative maneuverability index. The sizeof the connecting rod and the range of motion of each joint are determined according toergonomics; modular joints, joint joints and outer shell are carried out. In order to achievelightweight structural design, based on the theory of structural topology optimization, themain parts are optimized and checked by ANSYS Workbench software.

　　Secondly, kinematics and dynamics analysis of the manipulator. In order to achievemotion control and analysis, the forward kinematics of the manipulator is solved by theimproved D-H parameter method, and the workspace of the manipulator is analyzed. Theinverse kinematics is solved by the hybrid method of geometry and analytic method, andthe kinematics simulation is carried out in MATLAB software. The dynamic model ofthe manipulator is established based on Newton-Euler iteration algorithm, and the solvingprogram is written in MATLAB. The ADAMS virtual prototype is created to simulate thekinematics of the manipulator.

　　Thirdly, the research on the humanoid motion method of the manipulator. Themethod of human motion data capturing by Kinect is studied. The pre-processing methodof human motion data is analyzed. The key posture extraction and motion mapping between human models are studied. An evaluation index of human motion similarity isproposed.

　　Finally, the motion experiment of the manipulator is carried out. Based on ADAMSvirtual prototype, the simulation experiment of human motion reproduction is carried out;the kinematics parameters of the manipulator are calibrated, the error model of themanipulator under the actual D-H parameters and the correction method of the inversekinematics are studied; the control program of the manipulator is compiled, and thehuman motion reproduction experiment is realized on the real prototype, and the wholeresearch results are verified and evaluated.

　　Key words: robot arm; modular joint; lightweight; human motion imitation; similarity

　　目 录

　　摘 要..................................................................................................I

　　Abstract...............................................................................................II

　　目 录.................................................................................................. IV

　　第 1 章 绪论............................................................................................ 1

　　1.1 课题来源............................................................................................. 1

　　1.2 研究背景及意义....................................................................................... 1

　　1.3 国内外研究现状...................................................................................... 2

　　1.3.1 轻型机械臂研究现状................................................................................ 2

　　1.3.2 仿人运动方法研究现状............................................................................... 8

　　1.4 主要研究内容.........................................................................................11

　　第 2 章 轻型机械臂结构设计与结构优化...................................................................... 13

　　2.1 引言................................................................................................ 13

　　2.2 设计指标与设计准则.................................................................................... 13

　　2.2.1 设计指标............................................................................................ 13

　　2.2.2 设计准则........................................................................................... 14

　　2.3 构型选择与关键参数确定................................................................................. 15

　　2.3.1 机械臂构型分析与综合............................................................................... 15

　　2.3.2 连杆参数及各关节运动范围确定......................................................................... 17

　　2.4 机械结构设计.......................................................................................... 18

　　2.4.1 整体设计方案........................................................................................ 18

　　2.4.2 电机选型............................................................................................ 19

　　2.4.3 模块化关节结构设计................................................................................... 20

　　2.4.4 关节连接件及机械臂外壳设计.......................................................................... 22

　　2.5 结构拓扑优化........................................................................................... 23

　　2.5.1 结构拓扑优化理论简介................................................................................. 23

　　2.5.2 ANSYS Workbench 拓扑优化模块简介..................................................................... 24

　　2.5.3 主要零件结构拓扑优化及校核............................................................................ 25

　　2.6 本章小结.............................................................................................. 26

　　第 3 章 轻型机械臂的运动学与动力学分析...................................................................... 27

　　3.1 引言................................................................................................. 27

　　3.2 轻型机械臂运动学分析.................................................................................. 27

　　3.2.1 正运动学分析........................................................................................ 27

　　3.2.2 逆运动学求解........................................................................................ 30

　　3.2.3 运动学仿真.......................................................................................... 32

　　3.3 轻型机械臂动力学分析.................................................................................. 33

　　3.3.1 关节速度求解........................................................................................ 34

　　3.3.2 牛顿-欧拉动力学方程.................................................................................. 35

　　3.4 基于 ADAMS 的五自由度机械臂动力学仿真................................................................... 36

　　3.4.1 ADAMS 软件简介....................................................................................... 36

　　3.4.2 机械臂仿真模型建立................................................................................... 37

　　3.4.3 机械臂动力学仿真...................................................................................... 38

　　3.5 本章小结................................................................................................ 40

　　第 4 章 轻型机械臂仿人运动方法研究........................................................................... 41

　　4.1 引言.................................................................................................... 41

　　4.2 基于 Kinect 的人体运动数据捕获系统 ...................................................................... 41

　　4.2.1 运动数据捕获设备简介................................................................................... 41

　　4.2.2 基于 Kinect 的人体运动数据捕获系统 .................................................................... 42

　　4.3 人体运动模仿............................................................................................ 44

　　4.3.1 人体运动数据采集....................................................................................... 44

　　4.3.2 捕获人体运动数据前处理................................................................................. 46

　　4.3.3 关键姿势提取.......................................................................................... 49

　　4.3.4 运动数据映射.......................................................................................... 50

　　4.4 仿人运动相似性评价...................................................................................... 50

　　4.5 本章小结................................................................................................ 53

　　第 5 章 轻型机械臂运动实验................................................................................... 54

　　5.1 引言.................................................................................................... 54

　　5.2 机械臂虚拟样机运动实验................................................................................... 54

　　5.2.1 仿真参数设置........................................................................................... 54

　　5.2.2 仿真实验.............................................................................................. 55

　　5.3 机械臂运动学参数标定...................................................................................... 56

　　5.3.1 机械臂运动学参数标定原理与数据测量....................................................................... 56

　　5.3.2 机械臂几何误差模型...................................................................................... 59

　　5.3.3 机械臂逆运动学修正...................................................................................... 60

　　5.3.4 标定结果评价........................................................................................... 61

　　5.4 机械臂实物样机运动实验.................................................................................... 62

　　5.4.1 机械臂控制方法简介..................................................................................... 62

　　5.4.2 实物样机仿人运动实验................................................................................... 64

　　5.5 本章小结................................................................................................. 66

　　结 论....................................................................................................... 67

　　参考文献...................................................................................................... 68

　　哈尔滨工业大学学位论文原创性声明和使用权限...................................................................... 72

　　致 谢......................................................................................................... 73

　　第1章 绪论

　　1.1 课题来源

　　本课题来源于机器人公司横向合作项目--WS702 机器人.

　　1.2 研究背景及意义

　　机器人技术引起了世界各国的广泛关注,同时也成为了各国科技竞争的关键领域,在不远的未来我们将会步入机器人时代.如今,各式各样的服务机器人已经频繁地出现在我们的日常生活中,我们与机器人的关系也正在变的日益密切.

　　我国对服务机器人的研究开始于上世纪 90 年代,稍晚于对工业机器人的研究,而且研究起步也晚于日本、欧美等国[1].经过近 30 年的深入研究,各式各样的服务机器人已经进入到我们的寻常生活中,例如家庭中的扫地机器人、楼宇幕墙清洗的擦窗机器人、餐厅中的送餐机器人、银行和医院辅助办理业务的引导机器人等等,这些只是服务机器人具体应用的一个缩影.服务机器人通过语音、文字、视频等多 种表现形式和智能化的控制策略可以高效的完成诸多任务,极大地方便和丰富了我们的日常生活.

　　对于服务机器人,国际机器人联合会给出了这样一个初步定义:主要完成清洗、送货、消防、康复等对人类有益的服务工作,但不执行工业生产任务的部分自主或完全自主的机器人[2].我国在《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006~2020 年)》 中对智能服务机器人也给予了明确定义:智能服务机器人是在非结构环境下为人类提供必要服务的多种高技术集成的智能化装备[3].

　　对于国家来说,先进的机器人技术极大地增强了军事实力、促进了经济发展、提高了人民生活水平,许多国家都将先进机器人技术的研究置于科技发展的重要战略地位,同时也制定了相应的机器人发展计划[4].美国于 2010 年发布了《机器人战略白皮书》[5],第二年又正式启动"国家机器人发展计划",旨在研究和攻关新一代机器人核心关键技术[6].为了带动经济发展和推动机器人技术在更多领域的广泛使用,2014 年 6 月欧盟启动了"SPARC"机器人研究计划[7],2017 年 12 月发布了"SPARC"计划的最后一期项目规划--"地平线 2020 计划",新计划进一步拓宽并开放了机器人技术的应用领域,重点研究机器人的人工智能、认知能力、社交性人机交互等技术[8].日本的机器人技术代表着国际先进水平,于 2014 年发布了《工业、商业、生活自动化化白皮书》[9],2015 年又实施了"机器人新战略",投入千亿日元,大力推动机器人技术向智能化、协同化、数据化发展,营造机器人在各个领域广泛应用的新环境[10].韩国机器人发展强调智能机器人与现代网络结合,制定了"839"战略规划,将服务机器人技术确定为九大核心要点之一[11].与此同时,我国也强调优先发展服务机器人相关技术,在《中国制造 2025》规划纲要中更是将服务机器人列入重点发展领域之中,提出突破机器人本体、减速器、伺服电机、控制器、传感器与驱动器等关键零部件及系统集成设计制造等技术瓶颈[12].通过近些年来国家政策的扶持以及各大高校、研究所的深入研究,我国在智能服务机器人领域已取得了巨大的进步[13].

　　在各式各样的服务机器人中,具有双臂的服务机器人能够更好的与人类协同工作或独立完成指定任务,所以在此类服务机器人中机械臂占据着重要地位.服务机器人的应用场合和具体功能要求它的机械臂应具有结构轻量、运动灵活、工作安全可靠等特点,而此类机械臂与设计方法成熟的工业机械臂在结构和功能上存在着一定的差异,直接沿用工业机械臂的设计方法一般无法满足服务机器人的使用要求.国内市场中应用于服务机器人的机械臂多采用各关节独立设计的结构形式,存在着设计周期较长、价格昂贵、安装维修不便、无故障工作时间短等显著问题,严重阻碍了具有机械臂的服务机器人的推广使用.

　　拥有迎宾、导览功能的服务机器人需要做出各种仿人的日常动作和复杂的舞蹈动作.这些动作是多种多样的,而且在动作设计之初又很难用数据对其进行直接描述;即使可以描述,该方法的实现步骤也过于复杂和繁琐,对于没有专业知识背景的开发者或使用者来说更是难以完成.进一步,为了提高用户体验,应着重考虑机械臂动作的拟人化程度,期望其动作可以像人类动作一样自然流畅富有韵律.

　　基于上述研究背景和实际中存在的问题,本课题将轻量型、拟人化机械臂的结构设计和机械臂模仿人类运动的实现方法研究作为本文的主要研究内容,在一定程度上,不仅解决了存在的实际问题,还响应了国家发展战略,具有良好的理论意义和现实意义.

　　1.3 国内外研究现状

　　1.3.1 轻型机械臂研究现状

　　机械臂的模块化设计思想由国外学首先提出,Wurst 博士最早将该思想应用到机械臂的结构设计当中[14][15].Wurst 博士设计的 Oshiba 模块化机械臂系统由关节模块、连接模块和带操纵杆的控制单元组成,同时具有多种配置形式.

　　RMMS(Reconfigurable Modular Manipulator System)是美国学者研发的第一款可重构模块化机械臂[16],如图 1-1 所示.RMMS 包含了 6 个模块化关节,具有4 个自由度,各关节以直流伺服电机作为驱动器,通过谐波减速器进行减速,这些模块有多种配置组合,而且基于 RMMS 的控制系统会自适应不同的模块配置形式.

　　YuMi 是瑞士 ABB 公司首款真正实现人机协作的双臂机器人,并且获得了美国保险商实验室(Underwriters Laboratories)的安全认证[17].如图 1-2 所示,YuMi的总体重量为 38Kg,每条轻型机械臂具有 7 个自由度,单条手臂最大负载为 0.5Kg,重复精度为 0.2mm[18].YuMi 对协作环境具有动态的适应性,可以与操作人员协作完成复杂任务,具有极高的协作安全性和简单的操作系统,即使是没有专业知识的使用者也可以编写一些运动程序.

　　德国 KUKA 机器人公司成立于 1995 年,拥有着国际领先的机器人技术,LBRiiwa 是该公司推出的一款七自由度轻型机器臂.如图 1-3 所示,LBR iiwa 轻型机械臂有自身重量分别为 22Kg 和 30Kg 的两种规格,负载重量分别为 7Kg 和 14Kg,具有较高的负载自重比;轻量化设计(如全铝机身等)大大减少了本体重量,更易于实现灵活精准的运动,同时降低了能耗[19];LBR iiwa 具有冗余自由度,对于同一目标点有多种到达路径,可以实现灵活避障;拥有 3 种工作模式和更加简洁和开放的编程环境.LBR iiwa 还可以轻松完成调酒、开瓶盖等日常工作.

　　德国宇航中心(DLR)为了满足太空中工作环境的需要,设计了完全模块化的第三代轻型仿人机械臂 DLR-LWR-III[20],整体结构、关节配置与模块关节结构如图 1-5 所示.DLR-LWR-III 具有 7 个自由度,重 14Kg,最大负载 14Kg,具有很大的负载自重比,较第二代相比,关节速度提升到 120°/s[21].DLR-LWR-III 通过光纤 SERCOS 总线系统进行通信,模块化关节结构紧凑集成度高,各个模块通过碳纤维结构进行机械连接,沿用了第二代的传动和传感技术研究成果,采用了RoboDrive ILM 无框力矩电机,质量和能耗只有普通电机的一半,极大的降低了关节重量,提高了整体性能[22].

　　丹麦机器人公司 Universal Robots 根据易于安装和使用的原则设计了 UR 机械臂,UR5 轻型机械臂如图 1-5 所示,自重 18.4Kg,末端最大负载 5Kg,可达范围850mm.UR 机械臂的人机协作功能使得操作人员能够近距离与机器臂协同工作,一旦与外界事物发生碰撞,当特有的力传感器检测到的接触力达到设置的上限时,UR 机械臂将会自动停止工作.此外,UR 机械臂可以通过操控交互界面上的箭头来实现机器人的移动控制,无需专业背景即可实现机械臂的简单运动调试[23].

　　Pepper 是一款仿人程度很高的服务机器人,由日本软银集团和法国毕宿五公司联合研发,如图 1-6 所示.该机器人的单臂具有 5 个自由度,手爪具有 1 个自由度,可以完成握手,打招呼和跳舞等动作,现已广泛应用于商场、展会、银行、学校等场所,其机械臂结构在商用服务机器人中十分具有代表性[24].Pepper 的机械臂无需完成物体抓取等工作,所以整体质量很轻,运动十分灵活.

　　虽然我国对服务机器人的研究起步较晚,但经过近些年来的大力发展,国内众多高校、科研院所和公司已经取得了丰硕的研究成果.

　　哈尔滨工业大学近年来对轻型机械臂的关键技术进行了深入研究.如图 1-7 所示为哈尔滨工业大学研制的一款轻型机械臂模块化柔顺关节,在模块化关节中集成了驱动电机、谐波减速器、失电制动器、传感器、驱动器等多种部件,并且具有标准的机械接口和电气接口[25].

　　中国科学技术大学研制了一款六自由度模块化轻型机械臂,考虑到不同关节受力不同,为了提高关节的有效利用,在结构设计中分别为前三个关节和后三个关节设计了两种不同的关节模块,前三个关节的内部结构如图 1-8 所示.该模块化关节结构紧凑,关节内集成了驱动器及控制器、传动机构、传感器等部件,具有断电制动保护功能.采用关节控制器与主控制器相分离的分布式结构的控制方案,提高了关节模块在电气系统上的模块化水平[26].

　　北京交通大学研制了一款六自由度轻型机械臂,其模块化关节结构如图 1-9 所示,整个关节模块将驱动电机、减速器、传感器等部件集于一体.每个模块化关节都包含完整的机械结构和控制电路,同时分别为机械连接和电气连接设计了通用的快速接口,模块内部存储器可以保存运动信息,保证每个关节可插拔和快速替换[27].为了实现模块化关节的轻量化设计,根据结构拓扑优化理论对外壳进行了结构优化.

　　新松机器人自动化股份有限公司隶属于中国科学院,是中国机器人产业核心牵头企业之一,其研制的 SCR5 七自由度轻型机器臂如图 1-10 所示.该轻型机械臂总重 33.8Kg,负载达到 5Kg,具有较高的负载自重比,同时具备碰撞检测、视觉引导、牵引示教等功能.采用轻量化设计的机械臂节能环保,冗余自由度的存在使得避障更为灵活,整体安全性高,人机协作能力突出[28].

　　康力优蓝是国内一家著名的机器人企业,该公司设计生产的商用服务机器人"优友"如图 1-11 所示."优友"的机械臂在国内市场中非常具有代表性,它拥有5个自由度,整体尺寸接近儿童手臂,具有快速拆卸与安装的功能,方便安装与维修,已经在国内众多展会得到广泛使用[29].

　　国内外对轻型机械臂的研究较为注重理论层面,其功能偏重于装配、搬运等作业业务,整体结构复杂,所用零件精度较高但价格昂贵,不适用于主要执行表演、指示等任务的服务机器人.因此,需要找到性能和功能之间的平衡点,就应用于服务机器人的轻型机械臂结构设计展开深入研究.

　　…………由于本文篇幅较长,部分内容省略,详细全文见文末附件

　　结 论

　　本课题基于服务机器人的应用场合和模块化的设计思想完成了轻型机械臂的结构设计,并研究了一种基于人体运动数据的机械臂轨迹规划方法,主要的研究成果如下:

　　(1)设计了应用于服务机器人的模块化关节,通过改变减速比得到输出力矩不同的两种模块化关节,具有结构紧凑,质量较轻等特点;根据全局相对可操作度指标选取了机械臂的最优构型,因此机械臂在相同自由度下拥有最高的灵活度;基于结构拓扑优化理论,对主要零件进行了结构优化,进一步实现轻量化设计.

　　(2)建立了机械臂的运动学模型,完成了运动学的求解,通过 MATLAB 软件对运动学求解结果进行了验证;对机械臂进行了动力学分析,根据牛顿-欧拉迭代方程建立了机械臂的动力学模型,然后在 ADAMS 中建立了虚拟样机,完成了动力学仿真.

　　(3)研究了一种基于人体运动数据的机械臂轨迹规划方法,编写了基于 Kinect的人体运动捕捉程序,得到了人体运动数据的前处理方法,讨论了关键姿势提取及运动数据映射,最后提出了一个仿人动作相似性程度的评价指标.

　　(4)对实物样机进行了运动学标定,在此基础上研究了机械臂误差模型和逆运动学的修正方法,提高了机械臂的实际定位精度;编写了机械臂运动控制程序,经过实物样机测试实验,机械臂结构稳定,可以实现灵活运动,同时,仿人运动实现方法能够较好的复现人体运动,与仿真实验相比较,相似性指标可以对仿人运动的相似性进行良好评价.

　　虽然完成了轻型机械臂的结构设计并探究了一种仿人运动实现方法,使得机械臂能够满足设计和使用要求.但是,由于多种因素的影响,结构设计和仿人运动方法仍不够完善,存在需要进一步改进之处,具体表现在:

　　(1)加工精度的不足造成了结构间存在一定不可消除的间隙,对机械臂运动造成了一定的影响.

　　(2)运动映射方法研究深度不够,未考虑机械臂动力学对运动映射的影响.

　　(3)由于时间的限制,还需进一步研究大规模人体运动模仿数据集的分析与特征提取,实现运动基段的组合拼接算法.

　　致 谢

　　转眼间两年的硕士生活即将结束,首先感谢我的导师付宜利教授对我的悉心指导,在课题研究期间,付老师总是能从百忙之中抽出时间督促我的研究进度,并为我指明研究方向,当课题遇到困难时为我开导解惑.他广泛渊博的学识,严谨求 实的科学态度,认真负责的敬业精神都让我明白了应该如何走好科研这条路,为我树立了人生的榜样,有幸能成为付老师的学生,让我受益无穷.在此,谨向付老师表示深深的敬意!

　　衷心感谢课题合作公司李雪莉董事长、李静安总监对课题项目的大力支持和对我出差期间的多方面照顾,感谢公司同事毛兵富、陈浩南、汪利恒、张厂锋、杨阳等人对项目所作的贡献,因为你们的付出才使得我的课题能够顺利推进,同时公司浓厚的研究热情和踏实的工作作风使我受益良多.

　　感谢课题组张福海老师、李国志师兄、丑博星同学在我课题遇到问题时对我的无私帮助,你们的帮助使我拓宽了研究思路,掌握了研究方法,更使得后期实验能够顺利进行.感谢宋扬、谢亚苏、黄一军等支持我读研的朋友们,你们的鼓励与帮助使我有幸走上科研的道路.

　　感谢室友董良、张冰、董杰为我创造了良好的宿舍环境,在遇到困难时对我的关心与劝慰,让我研究之余的生活变得丰富多彩富有乐趣.

　　在此,还要感谢我的家人,是你们的无私支持和默默鼓励才使我不畏艰难,砥砺前行,有机会去实现自己的人生理想.
　　参考文献
　　[1]徐方, 张希伟, 杜振军. 我国家庭服务机器人产业发展现状调研报告[J]. 机器人技术与应用, 2009(2):14-19.
　　[2]International Federation of Robotics. Service Robots - Definition and ClassificationWR 2016[OL],[2019-06-15].https://www.ifr.org/img/office/Service_Robots_2016_Chapter_1_2.pdf
　　[3]中华人民共和国科学技术部. 国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006-2020).
　　[4] Chen Q. The focus of the US National Robot Program funding[J]. ShanghaiInformatization, 2016(2):78-80.
　　[5] Defense Technical Information Center. Robotics strategy white paper[DB/OL].(2009-03-19) [2016-11-21].
　　[6] NASA. National robotics initiative(NRI) [EB/OL]. (2011-07-25) [2016-11-21].https://www.nasa.gov/robotics/index.html.
　　[7] Uwe H. € 2.8 billion to strengthen EU lead in robotics [OL],[2014-05-28].http://www.eu-robotics.net/cms/upload/PPP/28_05_2014_SPARC_Press_Release_English.pdf.
　　[8] Rezia Molfino.解读欧盟"地平线 2020 计划"对机器人产业发展的影响[J].机器人产业,2018(05):40-44.
　　[9] New Energy and Industrial Technology Development Organization. 2014 whitepaper on robotization of industry, business and our life[DB/OL]. (2014-06-05)[2016-11-21].
　　[10] 甄子健, 刘进长. 日本最新机器人研发计划及其发展战略[J]. 机器人技术与应用, 2016(5).
　　[11] Korea IT Times. MIC policy - Robots as perfect companions[EB/OL]. (2009-04-17) [2016-11-21].
　　[12] 颜云辉, 徐靖, 陆志国等. 仿人服务机器人发展与研究现状[J]. 机器人,2017(4).
　　[13] 徐方,邹风山. 解析中国服务机器人产业格局[J]. 机器人产业,2015(02):40-45.
　　[14] Matsumaru T. Design and control of the modular robot system: TOMMS[C].Robotics and Automation, 1995. Proceedings. 1995 IEEE International Conferenceon. IEEE, 1995.
　　[15] Wurst K H. The conception and construction of a modular robot system[C]. 1986.
　　[16] Paredis C J J , Brown H B , Khosla P K . A rapidly deployable manipulator system[J].Robotics and Autonomous Systems, 1997, 21(3):289-304.
　　[17] ABB 全球首款真正实现人机协作的双臂机器人 YuMi 正式推向市场[J]. 电气技术, 2015(5).
　　[18] New safety standards for collaborative robots, ABB YuMi? dual-arm robot[C].IROS 2015, Workshop "Robotic co-workers- methods, challenges and industrial testcases". 2015.
　　[19] 欣迪. 库卡推出首款轻型人机协作机器人 LBR iiwa[J]. 汽车与配件,2014(45):67-67.
　　[20] Ott C , Eiberger O , Friedl W , et al. A Humanoid Two-Arm System for DexterousManipulation[C] IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots. IEEE,2006.
　　[21] Christoph Borst,Christian Ott. A Humanoid Upper Body System for Two-handedManipulation. IEEE International Conference on Robotics and Automation. 2007:2766~2766.
　　[22] Hirzinger G , Sporer N , Schedl M , et al. Torque-controlled light weight arms andarticulated hands - do we reach technological limits now?[M] ExperimentalRobotics VIII. Springer Berlin Heidelberg, 2003.
　　[23] Vaular T. Software for Robot Assisted Physical Therapy: Establishing Viability andPrototyping Using Universal Robots UR5[D]. 2016.
　　[24] SoftBank. Pepper とのコミュニケーションをもっと[EB/OL]. (2019-04-08)[2019-05-31]. 
       [25] 李国涛. 轻型机械臂模块化柔顺关节研究[D].哈尔滨工业大学,2015.
　　[26] 陶子航. 轻型机械臂结构及控制系统的设计研究[D].中国科学技术大学,2017.
　　[27] 王阳. 轻型机械臂的结构分析及优化设计[D]. 2017.
　　[28] 新 松 新 一 代 机 器 人 盛 装 亮 相 华 南 国 际 智 能 制 造 博 览 会 [J]. 智能机器人,2018(05):27.
　　[29] 王毅,孟菲.Hello! 康力优蓝机器人[J].清华管理评论,2016(05):80-88.
　　[30] Vadakkepat P. Humanoid Robotics: A Reference[J]. 2017.
　　[31] Gams A , Jesse V D K , Dzeladini F , et al. Real-time full body motion imitation onthe COMAN humanoid robot[J]. Robotica, 2015, 33(05):1049-1061.
　　[32] Vuga R , Ogrinc M , Gams A , et al. Motion capture and reinforcement learning ofdynamically stable humanoid movement primitives[C] IEEE InternationalConference on Robotics & Automation. IEEE, 2013.
　　[33] Kim J Y, Kim Y S. Whole-body motion generation of android robot using motioncapure and nonlinear constrained optimization[J]. International Journal ofHumanoid Robotics, 2013, 10(02):1350003.
　　[34] 张博文,黄攀峰,刘正雄.基于 Kinect 的七自由度空间机械臂体感控制方法[J].载人航天,2019,25(01):85-91.
　　[35] Nakaoka S, Nakazawa A, Yokoi K, et al. Generating whole body motions for a bipedhumanoid robot from captured human dances[C]. IEEE International Conference onRobotics & Automation. 2003.
　　[36] Nakazawa A, Nakaoka S, Shiratori T, et al. Analysis and synthesis of human dancemotions[C]. IEEE International Conference on Multisensor Fusion & Integration forIntelligent Systems. IEEE, 2003.
　　[37] Okamoto T, Shiratori T, Kudoh S, et al. Toward a Dancing Robot With ListeningCapability: Keypose-Based Integration of Lower-, Middle-, and Upper-BodyMotions for Varying Music Tempos[J]. IEEE Transactions on Robotics, 2014,30(3):771-778.
　　[38] Inamura T, Toshima I, Tanie H, et al. Embodied Symbol Emergence Based onMimesis Theory[J]. The International Journal of Robotics Research, 2004,23(4):363-377.
　　[39] 张利格,黄强,杨洁等.仿人机器人复杂动态动作设计及相似性研究[J].自动化学报,2007(05):522-528.
　　[40] Kaneko K, Kanehiro F, Kajita S, et al. Design of Prototype Humanoid RoboticsPlatform for HRP[C]. IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots &Systems. IEEE, 2002.
　　[41] Morecki A. Biomechanics of Engineering: Modelling, Simulation, Control[J]. 1987.
　　[42] 谢碧云,赵京.基于条件数约束的方向可操作度[J].机械工程学报,2010,46(23):8-15.
　　[43] YOSHIKAWA T. Manipulability of robotics mechanisms[J]. International Journalof Robotics Research, 1985,4(2):3-9.
　　[44] 赵京,宋春雨,杜滨.基于人体工程学的仿人机械臂构型[J].机械工程学报,2013,49(11):16-21.
　　[45] 丁玉兰.人机工程学[M].北京:北京理工大学出版社,2011.
　　[46] Bendsoe M P, Sigmund O. Topology Optimization: Theory, Methods, andApplications[M]. Berlin, Heidelberg, New York: Springer, 2003.
　　[47] 夏天翔,姚卫星.连续体结构拓扑优化方法评述[J].航空工程进展,2011,2(01):1-11.
　　[48] Mlejnek H P, Schirrmacher R. An engineer' s approach to optimal materialdistribution and shape finding computer method in applied mechanic andengineering [ J] .Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering , 1993 ,106(1-2):1-26 .
　　[49] Denavit J and Hartenberg R S, A Kinematic Notation for Lower-PairMechanismsBased on Matrices. Journal of Applied Mechanics, pp. 215-221, June1955.
　　[50] Craig J J. Introduction to Robotics Mechanics and Control[M].北京:机械工程出版社,2006.
　　[51] Brisan C, Csiszar A. Computation and analysis of the workspace of a reconfigurableparallel robotic system[J]. IEEE Mechanism and Machine Theory, 2011, 46(11):1647-1668.
　　[52] Yang H, Lee D. Dynamics and control of quadrotor with robotic manipulator[C].International Conference on Robotics & Automation. IEEE, 2014.
　　[53] Luh J Y S, Walker M W, Paul R P C. On-Line Computation Scheme for MechanicalManipulators[J]. Journal of Dynamic Systems Measurement and Control, 1980,102(2):69-76.
　　[54] 张利格,毕树生,高金磊.仿人机器人复杂动作设计中人体运动数据提取及分析方法[J].自动化学报,2010,36(01):107-112.
　　[55] Aggarwal J K , Ryoo M S . Human Activity Analysis: A Review[J]. ACMComputing Surveys, 2011, 43(3):16.
　　[56] Wu X, Xu D, Duan L, et al. Action recognition using context and appearancedistribution features[C]. IEEE Conference on Computer Vision & PatternRecognition. Washington D.C.:IEEE, 2011:489-496.
　　[57] Fenglin Liu, Wei Zeng, Chengzhi Yuan, et al. Kinect-based hand gesturerecognition using trajectory information, hand motion dynamics and neuralnetworks[J]. Artificial Intelligence Review, 2019, Vol.52 (1), pp.563-583.
　　[58] Real-time human pose recognition in parts from single depth images[J].Communications of the ACM, 2013, 56(1):116.
　　[59] 曹越. OpenNI 体感应用开发实战[M].北京:机械工业出版社,2014[60] Webb J, Ashky J. Beginning Kinect Programming with the Microsoft KinectSDK[M].Apress, 2012.
　　[61] Boor C D . On calculating with B-splines[J]. Journal of Approximation Theory,1972, 6(1):50-62.
　　[62] 柯文德,彭志平,蔡则苏,陈珂.仿人机器人相似性运动研究进展[J].计算机应用研究,2013,30(09):2570-2575.
　　[63] 柯文德. 基于人体运动相似性的仿人机器人运动规划关键技术研究[D].哈尔滨工业大学,2013.
　　[64] 张宝玉. 机器人主从映射方法分析及实验研究[D].哈尔滨工程大学,2015.
　　[65] 赵晓军,黄强,彭朝琴,张利格,李科杰.基于人体运动的仿人型机器人动作的运动学匹配[J].机器人,2005(04):358-361+379.
　　[66] 刘振宇. 制约机器人向先进制造系统集成若干问题的研究[D]. 沈阳:中国科学院研究生院. 2002.
　　[67] Peiper D L. The kinematics of manipulators under computer control[J]. Ph.D ThesisStanford University, 1968.
　　[68] Hayati S, Tso K, Roston G. Robot geometry calibration[C]. IEEE InternationalConference on Robotics & Automation. IEEE, 1988.