基于STM32体感交互式仿上肢采摘机械臂设计

农业采摘机械臂是提高农业自动化程度和生产效率的重要手段,针对传统农业采摘机械臂控制方式单一、与用户的交互性和控制效率较低的问题,提出并设计一种基于仿生学,能够实时模仿上肢采摘行为的体感交互式仿上肢机械臂系统。系统采用STM32微处理器作为主控芯片,采用6个舵机构建六轴仿生机械臂结构。采集端MUP6050加速度计获取人体手臂姿态信息,通过无线收发芯片SI4432实现手臂姿态的无线传输;机械臂接收端完成手臂姿态的无线接收及解析,从而控制机械臂模仿人体上肢的动作。试验结果表明,系统对仿人体机械臂动作的平均识别率为96%以上,动作跟随的平均响应时间为2～3 s,能够按照人体手臂的运动轨迹做出相应的模拟动作,跟随人体手臂完成各种抓握、屈伸、旋转等动作,较好地实现仿上肢采摘机械臂的功能。     

机械臂轨迹跟踪控制方法研究

机械臂具有时变、强耦合、非线性等特性,因此建立动力学模型计算量很大,耗时长且难以实现有效的实时控制。针对机械臂在控制中存在的精度问题,采用Lagrange方法进行动力学建模,在该模型的基础上设计了滑模控制器,对动力学模型进行仿真分析。并与传统的基于重力补偿的机械臂PD控制方法在轨迹跟踪的精度和误差方面进行比较。结果表明:所设计的滑模控制器比PD控制算法具有更高的轨迹跟踪精度及更快的跟踪速度,更适合机械臂轨迹跟踪控制。     

机械臂技术的研究现状及其典型应用分析

在现代化技术支持下,机械手臂的类型日渐多样化,应用范围也由传统的工业生产向着农业、建筑业、航空航天产业发展,设计出更加经济实用的机械手已成为当今学术界的热点。从机械臂技术现状出发,论述了机械手臂的结构功能、发展现状、应用领域等问题,同时论述了国内外机械臂近年来发展状况,并对未来的技术提升趋势进行了分析与展望。     

基于SimMechanics机械臂自适应模糊PID控制仿真研究

针对传统PID控制机械臂在运动中存在跟踪精度低、响应速度慢、动态性能差等问题,提出采用自适应模糊PID控制。通过用Sim Mechanics搭建二自由度机械臂模型,分别运用传统的PID控制和自适应模糊PID控制方案进行仿真并比较上述两种方案控制效果。仿真结果表明,所设计的自适应模糊PID控制器相比传统的PID控制器对控制机械臂运动有更好的控制效果。     

基于农业采摘的机械臂结构设计研究

为提高农业采摘机械手整体的工作效率和机械臂采摘工作的灵活性与准确性,针对农业采摘机械手的结构特征问题,根据农业采摘器具机械臂的运动学原理,在保证臂体整体结构紧凑、适应作业场所的前提下,对机械臂进行结构优化,并在可操作性的理论模型的基础上,通过对机械臂进行建模、仿真分析及关键运动构件参数的优化,验证此机械臂结构设计的可行性与合理性。同时,结合其相关运动控制参数设定及要求,实现农业采摘机械臂的准确采摘定位化与轨迹化控制与反馈调节控制,达到机械臂结构的优化目标,为后续机械臂轨迹规划控制奠定良好的基础,亦可作为其他农机结构优化的参考。     

农林用精准对靶机械手运动学建模及仿真

本文对农林用精准对靶机械人蛇形机械臂运动学进行了建模和仿真。首先对精准对靶机械人研究背景及蛇形机械臂的结构进行了描述，对绳长和关节姿态角度关系进行数学建模，分析了蛇形机械臂绳长与关节姿态角对应的关系，利用MATLAB对运动学模型进行了仿真验证，同时对机械臂末端轨迹进行了仿真。研究表明：关节与绳长建模与MATLAB仿真结果一致，验证了运动学建模的正确性。机械臂末端机构具有较大的可达空间，可以满足机械臂末端机构对靶运动空间。     

基于Arduino及3D打印技术的体感机械手设计

文章基于体感传感原理,研发了一种全新的机械手操作方式——体感操作机械手。该机械手利用姿态传感器采集人的手势变化信息,通过蓝牙模块实时传输给下位机,下位机通过PWM信号传输给舵机,从而实现人手对机械手臂的无线控制。这种全新的控制方式简化了传统机械手的程序设计,使人和机器有更友好的互动。     

柔性机械臂动力学建模及控制分析

本文将围绕柔性机械臂动力学建模与控制进行研究,注重柔性机械臂系统描述以及柔性机械臂数学模型的构建,旨在保证柔性机械臂系统的完整性,为后续研究工作奠定基础。     

黄瓜采摘机械臂结构优化与运动分析

黄瓜采摘机器人在非结构环境中工作时,其机械臂的结构特点与运动精度将直接决定机器人作业范围和采摘成功率。针对黄瓜特定的栽培模式,结合机械臂工作空间及结构长度指标,运用参数优化法,对采摘机械臂构型和结构参数进行了优化设计。建立了机械臂运动D-H模型,实现由关节空间向笛卡尔空间的正逆变换,并确定了机械臂速度雅可比矩阵;应用三次多项式插值法,建立了机械臂关节空间运动规划模型;应用Matlab平台对优化参数进行仿真。结果表明,机械臂实际采摘范围可达到目标工作区域90.5%以上,关节位移变化曲线光滑,运动平稳。     

串联机器人机械臂工作空间与结构参数研究

工作空间的体积可以反映串联机器人运动灵活程度.研究了一种串联机器人机械臂的工作空间问题.首先,提出机械臂的基本结构,进行简化,得到其运动模型;在此基础上对机械臂进行了运动学分析;然后,采用蒙特卡洛法分析该机械臂的工作空间,得出了机械臂末端的工作空间点云图;提出了自适应划分网格方法,并用该方法计算了该工作空间的体积;最后,分析了机械臂结构参数对工作空间体积的影响,为机械臂的参数优化提供了理论依据.     

农业纸带栽种机械的柔性机械臂姿态自动检测方法研究

【目的】常规的柔性机械臂姿态自动检测方法,检测错误次数多,精度较低,需要设计一种全新的农业纸带栽种机械的柔性机械臂姿态自动检测方法。【方法】该方法使用姿态传感器作为数据采集装置,采集农业纸带栽种机械的柔性机械臂姿态数据。结合数据建立相应的姿态图像坐标系,根据柔性机械臂姿态在图像中的随动效应,计算出农业纸带栽种机械的柔性机械臂姿态自转角。根据编码器实测的角度,姿态角度传感器实测角度,求出柔性机械臂末端在竖直方向的高度,进而计算出姿态变化过程中柔性机械臂末端变形量。利用柔性机械臂姿态自转角和柔性机械臂末端变形量之间的相关性,求出待检柔性机械臂姿态的位置信息,进而实现了农业纸带栽种机械的柔性机械臂姿态自动检测。【结果】该方法的错误次数均值仅为5.25次,平均错误次数小于6,而对比方法达到了10次以上,相较于对比方法,该方法的柔性机械臂姿态检测错误次数降低了4次以上。【结论】设计的农业纸带栽种机械的柔性机械臂姿态自动检测方法有效降低了错误次数,检测方法精度高,检测效果较好,具备一定的应用价值。     

基于视觉检测的采摘机械臂的研究与开发

本文主要研究了采摘机械臂的结构和控制系统的结构,详细分析了机械臂装置的多视频融合算法以及机械臂混合视觉的模型,提出了一种机械臂视觉伺服的位姿估算新方法,仅供参考。     

一种基于ros系统的机械臂开发框架

机械臂无论是在院校科研还是工业应用,都逐渐得到重视。对于机械臂的控制研究显得尤为重要,ros(Robot Operating System)系统是一种分布式开发系统,基于ros系统的Moveit是专门用于控制机械臂的集成化开发平台,他集成了机械臂的运动规划、操作控制、运动学、3D感知等算法,加快了机械臂的开发流程,同时ros系统的可视化界面rviz,可以实时检测并显示真实机械臂状态,同时可以进行碰撞检测,提高机械臂的安全性能。     

葡萄采摘4-DOF机械臂设计与虚拟样机仿真

为实现篱架式栽培的食用葡萄自动化采摘,设计了一种关节型四自由度(4-DOF)机械臂,并利用DH参数法建立机械臂的连杆坐标系。通过MatLab里的Robotics Toolbox建立机械臂的数学模型,对机械臂的正、逆运动学进行仿真,对末端执行器走直线轨迹进行了轨迹规划。利用ADAMS建立机械臂的虚拟样机,将轨迹规划仿真数据作为驱动,进行动力学仿真,获得夹持2kg葡萄时腰关节、肩关节、肘关节及腕关节所需驱动力矩分别为95、52、48、12N·m,从而为采摘机械臂的物理样机制造与采摘试验提供了技术依据。     

基于残差网络的UR5机械臂故障诊断方法

【目的】UR5机械臂是常用的机械臂之一,但由于其负重较小,抓取物体时易发生故障,导致严重后果,因此探究UR5机械臂的故障诊断方法具有重要现实意义。【方法】研究团队提出了一种基于ResNet网络的UR5机械臂故障诊断方法。首先,利用MATLAB机器人工具箱对UR5机械臂进行仿真建模。其次,在对UR5六自由度机械臂抓取时产生的大量数据进行分析后,将数据输入网络进行故障诊断实验。此外,还设置了对比实验和消融实验。【结果】ResNet网络模型的训练集与测试集的准确率最终收敛到98%,损失值最终稳定在0.015,其准确率比LeNet、AlexNet、VGG等网络模型的准确率高1%～2%,损失值也更小。【结论】ResNet网络在判别UR5机械臂故障时具有较高的准确率与较低的损失值,研究团队所提出的故障诊断方法有效,可保障机械臂正常执行抓取任务。     

六自由度机械臂逆运动学求解

对六自由度机械臂进行了正运动学分析与求解,并提出了一套解决六自由度机械臂逆运动学问题的算法,同时使能耗达到最少。首先从机械臂的结构特点出发,建立D-H坐标系,得到正运动学模型;然后通过对正运动学模型的可解性进行分析,采用矩阵逆乘的方法来得到机械臂逆运动学的完整析解;再通过求极值的方法来算出机械臂在运动过程中哪种运动轨迹耗能最少;最后用求解实例的方法验证正运动学模型和逆运动学求解的正确性。     

搬运机械臂液压系统计算和元件选型研究

【目的】液压传动技术具有易于控制、使用方便、系统设计优化、配置参数高、工作效能高等优势,对搬运机械臂液压系统进行计算和元件优化选型研究具有重要的现实意义。【方法】课题组采用模块化设计理念,在相关最优参数的控制指标下完成了一种搬运机械臂液压系统的计算和元件选型设计。在以往传统液压传动装置的基础上,利用液压传动的理论及实践成果,综合考虑负载机械臂的热处理特性,确定了搬运机械臂液压缸的主要参数、液压泵的规格和电机的驱动功率等,最后对机械臂液压系统进行了压力损失和温升的验算。【结果】搬运机械臂液压系统的总压力损失符合系统的假定设定,元件选型在安全许可范围内,规格符合设计要求。【结论】通过液压系统的计算和元件选型,可以很好地满足工业实体化设计中轻便、移动灵活、结构简便等要求,减轻重体力作业人员的劳动强度,实现自动化电气控制,机、电、液一体化生产。     

体感操控多臂棚室机器人作业决策规划算法研究

针对目前棚室内机器人作业分析算法智能性不足、准确作业率较低,且一次巡航过程只能进行单一作业,存在使用效率不高的问题,提出了一种搭载在三臂棚室机器人上,基于体感操控作业的决策规划算法,用Kinect采集含操作人员位姿信息的深度图像,结合随机森林统计学习理论和基于高斯核函数的Mean shift算法,确定了代表人体位姿的20个关键骨骼点坐标,在此基础上提出了一种基于模式切换的三臂映射关系,将骨骼点信息映射到机器人工作空间,使人的两只手臂能自如的控制三臂机器人,在一次巡航中完成多种棚室作业;此外,还提出了一种结合骨骼追踪技术和YCb Cr颜色空间的手势特征分割方法,实现了用手势控制机器人末端执行器作业。最后,搭建了用于测试体感决策算法的三臂机器人样机,进行了针对该决策算法的精确性试验,根据试验误差数据对肩部关节夹角采用离散化取值识别,解决了肩部关节识别误差,结果表明:测试者被捕捉到的关节处夹角和机器人对应关节夹角的最大映射误差为1.90°,上位机发送夹角值与机器人实际转动的夹角值最大误差为0.80°,在误差允许范围内,同时在该精度下完成一套采摘加喷施作业指令,平均耗时13.34 s,且操作者还可通过体感操控训练进一步提高机器人作业性能,表明该算法具有准确性和实用性。     

三自由度苹果采摘机械臂动力学分析与轻量化设计

针对工业机械臂苹果采摘时运动规划复杂、自由度多、控制难等问题，本文研制了一款轻量化结构的三自由度苹果采摘机械臂。首先，针对苹果采摘工作要求完成了机械臂的结构设计与运动学分析。机械臂采用平行四边形结构，通过后置动力源减小整机转动惯量，且臂展长，工作空间大，运动时树枝干扰小，更适用于苹果采摘。其次，采用牛顿-欧拉方程建立动力学模型，完成机械臂苹果采摘仿真，通过动力学模型的理论数据，以减轻机械臂自身质量为优化目标，对臂及其关键部件应力及应变进行分析，计算不同轻量化方案下的应力、应变，从而选取最优的轻量化方案。通过对比轻量化前后机械臂仿真数据，骨棒型轻量化方案驱动力矩峰值分别降低21 N·m和15 N·m,均降低约20%,整机质量下降1.8 kg,降低32.1%,且轻量化后机械臂保持良好工作能力。根据优化结果，搭建了三自由度苹果采摘机械臂物理样机，通过试验得到大、小臂最大驱动力矩为92、63 N·m,基本符合仿真结果，验证了动力学模型的正确性。     

基于智能交流接触器的采摘机器人机械臂设计

在充分考虑机械臂伺服电机智能速度检测装置的结构和闭环运动过程控制的基础上,将智能交流接触器引入到了采摘机器人机械臂关节伺服电机的反馈控制中,并建立了PID闭环反馈调节回路,有效地提高了机械臂的控制精度。同时,将智能交流接触器以速度控制函数的形式嵌入到了PID控制环节,采用ADMAS和MatLab软件对机械臂的轨迹控制精度进行了测试,并利用Mat Lab软件计算得到了关节的控制变量,以Spline形式将变量导入到了ADMAS中对机械臂两关节进行控制。通过仿真得到了机械臂关节的输入和输出位移随时间变化曲线和机械臂末端的运动结果,结果表明:输入和输出的位移基本吻合,并且机械臂末端可以按照预定的圆环轨迹运动,从而验证了智能交流接触器PID控制的控制精度。