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南科课程 | 我在南科大造机器人
【编者的话】
大学的课堂，世界之大在这里徐徐展开，思想之美在这里碰撞升华。“南科课程”专栏，带你走进南科大的课堂，与师生们一同探索专业知识，展开前沿思考。本期“南科课程”，让我们一同走进机器人工程的世界！
随着科技的不断发展
机器人的外形和功能日益多样化
工业机器人、特种机器人、
微型机器人、水下机器人、
智能机器人
……
开始逐渐走进人类的生活
在南科大的课堂上
有一群同学们
每天都在尝试
挑战各种类型的机器人
他们的项目
甚至成功扩展成为
IEEE国际会议论文
就让我们一起走进
机械与能源工程系开设的
《机器人建模和控制》课程
看看同学们都做了哪些有趣的项目
在2020秋季学期的《机器人建模和控制》课程中，一组同学将他们的课程项目——轮腿式机器人的跳跃研究——成功扩展为IEEE国际会议论文。
研究成果以“Height Control and Optimal Torque Planning for Jumping with Wheeled-Bipedal Robots”为题发表在2021 6th IEEE International Conference on Advanced Robotics and Mechatronics国际会议上。
《机器人建模和控制》是机器人工程和机械工程专业的必修课，也是机器人方向最为重要的基础课程之一，目的是为机器人及相关方向的学生打下坚实基础。
课程系统介绍机器人的运动学、动力学、控制（简称KDC，Kinematics、Dynamics、Control），以及机器人运动和轨迹规划（motion planning）。采用授课教师们（机械与能源工程系教授付成龙、机械与能源工程系助理教授贾振中）合作翻译的《机器人建模和控制》（Robot Modeling and Control）一书。
课程项目（Course Project）是本课程的一大特色。在借鉴国外著名高校教学经验的基础上，结合国内实际情况开展课程教学。同学们在老师的指导下，经过系统的课程项目训练，培养了理论、仿真、机械设计及编程能力，设计搭建出自己的机器人，收获“理论、仿真、实践”多方面的综合能力训练。
以下展示内容为2021年春节学期（授课教师：贾振中）的部分课程项目。
第一组
机器狗
项目以四足机器狗为研究对象，基于Webots仿真平台对机器人进行仿真。首先用D-H算法推导出单腿的运动学方程，然后用椭圆曲线画出轨迹。通过不断调整轨迹参数，实现了机器狗稳定的小跑行走和旋转步态行走，验证了结构的合理性和轨迹算法的稳定性。
▲ 项目展示视频
▲ 项目海报
第二组
3-RSR 机器腿的建模与
全向跳跃仿真实现
项目在UPenn和CMU前期工作（Delta hopper，GOAT robot）的基础上进行探索，采用3-RSR 机械腿结构，它是一种新型的拥有三自由度全向输出能力的机械腿。该机械腿采用直驱控制，拥有良好的机械效率和精准性。项目实现了对 3-RSR 机械腿机械模型的建立，基于 MATLAB 完成了正逆运动学的计算，实现了对其操作空间的分析。此项目亦基于 Webots 仿真平台 3-RSR 机械腿进行了仿真建模，融合虚拟模型控制和 Raibert Hopper 模型，实现了一自由度和三自由度的跳跃仿真。
▲ 项目展示视频
▲ 项目海报
第三组
下棋机器人
项目基于PhantomX Reactor Robot Arm Kit 机械臂以及一个开源象棋机械臂项目的Git代码，重新修改了模型设计以及正逆运动学算法，自制了舵机控制文件以及整体装配，使用树莓派以及U2D2控制舵机以及摄像头，配合计算机视觉和机器学习，以及继电器和电磁铁制作的末端执行器，实现机械臂自行完成选取棋子，确认位置，移动棋子的整个过程。项目的主要难点在于多个硬件的适配，代码环境的配置，正逆运动学的求解及代码编写，机械臂模型的设计以及整体下棋机械臂的制作和组装等。
▲ 项目展示视频
▲ 项目海报
第四组
四足移动操作
这个机器人结构设计上仿照 Boston Dynamics Spot+ARM Robot，并对其结构进行简化，采用 3 自由度机械腿、3 自由度机械臂、1 自由度抓手的设计方案。四足步态前进时采用对角步态相同的模式，将单腿步态均分为抬腿和蹬地两部分，通过MATLAB 建模计算出每个关节的实时转动角度，编写运动代码实现机器人的前进和后退。旋转步态将腿部运动增加到 3 个关节，通过建模计算和代码最终实现机器人的原地旋转运动。机械臂的运动通过 MATLAB 建模及逆运动学计算，将运动数据写入代码中，最终实现末端执行器沿机械臂当前方向直线向前或向后运动，直线向上或向下的运动，并完成对物块的夹取和移动操作。在机器人远程控制上，借助套件的遥控模块，我们能够实现通过手柄对于机器人的所有运动进行遥控控制。最终实现遥控机器人行走到指定物体前，抓取物体，将其移动到另一指定位置再放下的完整移动及抓取任务。
▲ 项目展示视频
▲ 项目海报
第五组
机械臂视觉抓取
项目基于Robotics Premium套件搭建了一套视觉引导的抓取物块的六自由度机械臂。机械臂使用Dynamixel套件的AX-12a舵机控制运动五个转动关节和一个夹爪。视觉系统主要使用 Intel RealSense深感-RGB相机，使用神经网络提取局部帧，利用对其灰度图像的阈值分割来识别并框定检测物体。控制系统使用官方的Dynamixel SDK 的 Matlab库，对舵机进行分组控制、速度控制。同时根据已学知识完成对机械臂的正逆运动学计算、模拟仿真以及路径规划。最终能实现视觉识别引导机械臂抓取物块到指定位置释放的整个抓取流程。
▲ 项目展示视频
▲ 项目海报
在新的学期，课程为每组同学配备专门的助教，进行项目跟踪管理，并设置周六答疑时间。在借鉴去年秋季学期教学经验的基础上，这学期的课程在项目开始阶段，为同学们系统介绍预期和以往的优秀项目，并分享了一系列资料，为每个项目的顺利进行提供保障。
将天马行空的想象力
注入严谨的思考
运用理论逻辑进行分析
并赋予强大的行动力
课程给予我们的
是多样的惊喜
让我们期待今年的课堂
同学们还可以给我们带来
更多充满挑战的机器人项目
--- 南方科技大学 ---
新媒体中心
来源：机械与能源工程系
通讯员：邓苏
值班编辑：杨奂彦
责任编辑：劳湘雯
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