6R焊接机器人逆解算法与焊接轨迹误差分析

为了提高6R焊接机器人的位姿精度和焊接轨迹的准确度,提出了一种基于RBF神经网络的6R焊接机器人逆运动学求解方法。针对6R焊接机器人逆运动学方程组具有高维、非线性、求解复杂的特点,基于RBF神经网络建立运动学逆解预测模型,采用尺度空间理论对焊接机器人的位姿参数样本所在的工作空间进行分区,采用均匀设计法和模糊聚类理论对分区后的训练样本进行优选,并根据Z-Y-Z坐标转换原理进行转换和归一化处理,将逆运动学求解问题转换为基于RBF的6输入6输出预测系统。运用该系统对6R焊接机器人进行了复杂焊接轨迹仿真和点焊实验,并与基于组合优化迭代法和BP神经网络的逆运动学求解效果与焊接精度进行了比较,结果表明,基于RBF的6R焊接机器人运动学逆解预测模型具有求解简单、精度高、便于轨迹规划的特点,证明了该方法的可行性和有效性。     

基于向量内积的机器人实时逆解算法

为提高6R机器人逆运动学求解算法的实时性,提出了一种基于向量内积变换的实时高效逆运动学求解算法.将复杂的矩阵方程转换为含有6个未知关节变量的10个纯代数逆运动学方程,并在方程的简化过程中引入符号运算预处理,避免了大量浮点运算带来累积误差.通过相关方程的优化线性组合,有效避免了5、6两关节变量求解时产生增根的情况,大幅提高了逆解算法的效率.试验结果表明,同等求解精度要求下该逆解算法相比于其他算法具有更强的实时性,得到精确的8组封闭解平均仅需0.014 ms,能满足机器人的在线控制要求.     

基于向量内积的机器入实时逆解算法

为提高6R机器人逆运动学求解算法的实时性,提出了一种基于向量内积变换的实时高效逆运动学求解算法。将复杂的矩阵方程转换为含有6个未知关节变量的10个纯代数逆运动学方程。并在方程的简化过程中引入符号运算预处理,避免了大量浮点运算带来累积误差。通过相关方程的优化线性组合,有效避免了5、6两关节变量求解时产生增根的情况,大幅提高了逆解算法的效率。试验结果表明,同等求解精度要求下该逆解算法相比于其他算法具有更强的实时性,得到精确的8组封闭解平均仅需0．014ms,能满足机器人的在线控制要求。     

基于MATLAB的六足机器人运动学分析仿真

本文以六足机器人为研究对象进行运动学分析,使用旋量理论求解出六足机器人运动学正解,并以运动学正解结果为依据结合Paden-Kahan子问题求解运动学逆解,在CATIA搭建三维模型,并导入MATLAB/Simulink,而后搭建平坦路面环境下的运动仿真,为后续的六足机器人运动平稳性的分析奠定了一定的基础.     

一类6自由度Delta型机器人运动学分析

为满足工业机器人多角度操作需求,提出了一类具有3组耦合分支,且对称分布的6自由度Delta型机器人。首先,将每组耦合分支拆分为独立运动单元,并等效为串联运动链,基于旋量理论求出等效后的运动自由度;其次,利用闭环矢量回路法分别计算耦合分支中每条主动链的位置逆解,建立机器人的逆运动学模型;在此基础上,提出一种搜索算法,用于描绘满足边界条件的机器人运动空间,并与相同尺度参数的3自由度Delta机器人进行对比。结果表明,3自由度Delta机器人的运动空间是所提机器人工作空间的子集。最后,根据理论分析,完成了工程样机的搭建与运动实验,实验结果表明,该Deta型机器人具有6个自由度运动能力,且所提运动空间搜索算法具有较高的计算精度。     

基于OpenGL和MATLAB的五自由度采摘机器人动态仿真

为验证运动学分析的正确性,形象直观地反映运动过程,建立了基于OpenGL和MATLAB的采摘机器人可视化动态仿真平台。利用Denavit-Hartenberg方法建立了机器人运动学模型,得到了机器人的运动学正解。采用简化的反变换法求解机器人运动学逆解。采用SolidWorks建立机器人的三维模型,然后通过Deep Exploration将其转换成OpenGL所识别的cpp格式文件。基于VisualC++6.0与OpenGL的仿真平台,对机械手的运动学正解、逆解、抓取动作进行可视化仿真验证。并且利用MATLAB的Robotics Toolbox对机械手的各关节进行轨迹规划。仿真结果表明:D-H法建立的运动学模型反映了采摘机器人的真实运动情况,采摘机器人运动学正逆解正确。     

八自由度机械臂位置运动学模型解析解

采用D-H法建立了八自由度农业机器人机械臂连杆坐标系,得到以关节变量为输入的正运动学方程。在正运动学方程的基础上,根据农业机器人实际工况以及机械臂自身的结构特点,设定了约束条件,进行了逆运动学分析,得到了各关节变量的解析表达式,并对正运动学与逆运动学计算结果进行了相互验证。采用ADAMS仿真软件建立了机械臂的仿真模型,进行了运动学仿真,仿真结果与理论计算相符。搭建实验平台,实验验证了正运动学与逆运动学求解结果的正确性。     

矢量推进解耦球面并联机构动力学研究

为实现水下机器人的矢量推进,提出了一种2自由度解耦球面并联机构。基于螺旋理论计算了机构的自由度,分析了机构的运动学,获取了机构的运动学正逆解。利用一阶运动影响系数法推导出了机构的雅可比矩阵,并在旋量形式的牛顿-欧拉方程基础上,运用船舶水动力学的螺旋桨推进理论,建立了机构的动力学方程,并给出了相应的数值算例。     

组培苗移植机器人的运动学求解

为了实现对5自由度关节式组培苗移植机器人的精确控制,对机器人进行了运动分析和综合,采用Denavit-Hartenberg分析方法建立了机器人操作臂的几何模型和运动学方程,实现了机器人的运动学方程正解;根据机构特点,用几何解析法得到封闭形式的机器人运动学方程逆解。对组培苗移植机器人进行了运动学仿真分析,验证了所求得的正解和逆解。机器人运动学正、逆解的实现,为组培苗移植机器人的轨迹规划和精确运动控制奠定了基础。     

基于残差BP神经网络的6自由度机器人视觉标定

基于视觉伺服控制的机器人手眼标定和逆运动学求解一直是视觉伺服领域的核心问题。随着应用场景的逐渐复杂,传统手眼标定方法已无法满足需求;随着网络深度的增加,单一BP神经网络逆运动学求解算法的误差趋于饱和甚至变大,无法进一步提升网络性能。针对以上问题,本文将手眼标定和逆运动学求解融合为拟合目标图像坐标到机器人各关节角之间的映射关系问题,提出了一种残差BP神经网络算法。使用多个残差网络模块的方式加深BP神经网络的深度,残差模块的输入信息可以在网络内跨层传输,较好地解决了因深度增加网络模型容易产生梯度消失而无法提升网络性能的问题;通过6自由度机器人雅可比方程对逆运动学解的空间进行划分,确定了8个独立的区域,基于独立区域方法对训练数据进行处理,从而避免了多自由度机器人逆运动学多解对网络学习的影响,网络训练精度提升了2个数量级,训练速度提高了2倍。在REBot-V-6R型6自由度机器人输送线分拣系统中进行二维平面抓取和三维实物抓取实验,实验结果验证了该方法的准确性。结果表明,该方法比1层BP神经网络、3层BP神经网络、5层BP神经网络的训练精度分别提高了4个数量级、2个数量级、5个数量级,测试精度提高2个数量级;与传统标定方法相比,本文方法节约了逆运动学求解过程的计算成本,抓取位姿精度提高了1个数量级。     

一般6R机器人的高精度逆运动学优化算法

为提高一般6R机器人逆运动学算法的精度和效率,提出一种基于符号运算和矩阵分解的优化算法。对6个基础逆运动学方程作变换,采用符号运算预处理得到14个逆运动学方程,避免大量浮点数计算累积误差。利用其中6个方程与关节变量3无关的特点,将目标矩阵从24阶降低到16阶,包含的关节变量从3个增加到4个。把一元16次方程求根问题转换为矩阵特征分解问题,并选取较高数量级的相关数据元素计算关节变量,进一步提高了算法精度。以一般6R机器人为例,求解结果表明,提出的算法能够得到具有任意期望精度的最多16组实数逆运动学解。     

模块化六自由度机械臂逆运动学解算与验证

针对六自由度模块化串联机械臂,进行了正运动学求解,并提出了该种臂型的运动学逆解计算方法.从机械臂的结构特点出发,采用DH法进行结构建模,得到了正运动学模型.在逆运动学求解过程中,针对纯代数法找不到该种臂型的独立不相关变量方程的问题,采用几何方法求解机械臂前3个关节、后3个关节使用反变换法求解,通过给出解的组合原则,得到了该机械臂逆运动学的完整解析解.为满足机器人系统编程和实际控制需要,基于VC++编制了MFC的运动学算法程序,验证了正逆运动学求解的正确性,为机械臂精确定位和运动规划提供了必要的前提条件.     

农业轮式机器人PI鲁棒-滑模控制——基于RBF神经网络

农业轮式机器人机械多体系统朝柔性机器人方向发展,自由度越来越多,对应的结构也变得更加复杂,自动化和智能化水平越来越高,其动力学建模和实时控制难度增大。为提高机器人动力学建模效率,以通用性较强的具有6自由度机械臂的AMR果蔬收获机器人数学模型为研究对象,利用空间算子代数理论建立了轮式机器人O(n)阶效率的运动学和广义动力学模型。同时,利用Elman神经网络求解了机器人逆运动学问题,结合广义动力学模型和逆运动学模型,根据农业轮式机器人的特点,利用神经网络控制理论、PID鲁棒理论和Lyapunov稳定性理论,设计了一种6自由度机械臂的RBF-PI鲁棒-滑模控制算法,对机械臂末端进行心形轨迹实时追踪。最后,通过试验仿真,验证了本文提出的逆运动学理论、广义动力学模型和控制方法的合理性,为农业轮式机器人的研究提供了参考数据。     

农用型外骨骼机器人起蹲过程的优化控制

外骨骼机器人的运动过程控制是机器人运动研究中的一个重要模块。农用型外骨骼机器人在田间作业时,经常需要做起蹲运动,因此很有必要对该过程进行优化控制。将外骨骼机器人作为研究对象,研究其起身时的优化控制方法,首先需要确立外骨骼机器人起身过程的坐标系,建立一个数学模型;使用Matlab软件对所建立的数学模型进行仿真,得到关节角度的变化规律;然后把ZMP和地面反力作为约束,对目标函数进行优化,寻求起身过程中的最小耗能,得到该过程的优化轨迹;再在ADAMS软件中建立一个机器人的几何模型,仿真模拟起身过程,分析得到主动力矩和关节角度的优化曲线;用MATLAB软件进行遗传算法优化,得到最优值,即最小耗能。     

足式机器人运动仿真研究

四足机器人因其足端离散性和可控性逐步成为各领域的研究热点.在农用机械方面,四足机器人可承担运输工作,但农田多为非结构地面,机器人适应性不强,本文针对四足机器人运动时由于地面不平而导致的机身倾覆问题,构建了一种位姿算法,用以调整四足机器人运动时机身位姿,使其能在不平整地面平稳行走.首先,建立四足机器人逆运动学模型,为各腿...     

外骨骼手臂康复训练机器人仿真分析与研究

设计了一种六自由度外骨骼手臂康复训练机器人,分析了结构与连杆参数,并采用D-H后置坐标系法,建立了各连杆结构和坐标系的运动学模型,得到运动学的正解,从而编程得到机器人末端理论运动曲线,再与ADAMS仿真得到的曲线进行对比,验证了运动学模型的准确性。采用蒙特卡洛法计算出该机器人的工作空间。利用Matlab中的Robotics Toolbox模块功能,建立该机器人的运动学模型,对其进行关节空间的轨迹规划,得到机器人关节较为平滑、连续的角度、角速度和角加速度曲线和运动轨迹曲线。最后,将轨迹规划中得到的关节数据导入到ADAMS中,将运动曲线spline作为驱动,经过仿真得到各个关节所需的力矩变化曲线,为电机选型和控制确定理论基础。     

基于Featherstone算法的穿戴式外骨骼机器人高效动力学计算研究

穿戴式外骨骼机器人的动力学计算,是实现精准控制、驱动电机选型的前提条件。穿戴式外骨骼机器人一般具有较多自由度,传统方法无法解决其动力学计算问题。文章采用Featherstone刚体动力学算法,对其高效动力学计算进行研究,并根据机器人的运动树连通图,建立了机器人系统的整体几何模型,通过将几何模型转换为参数代入MATLAB,运用Featherstone逆动力学算法求出在一个步态中各关节所需的驱动力矩。     

直线驱动型并联机器人反向动力学分析与验证

以直线驱动型并联机器人为研究对象,根据其几何结构模型,利用矢量法建立并联机器人的运动学模型,并得到其运动学逆解、速度和加速度模型。利用虚功原理建立反向动力学模型,分析机械系统中各个运动部件在虚位移下对应的广义力,推导出其动力学方程,并确定其影响因素。给定动平台末端一个已知轨迹,反解出各个电机的力矩,分析得出惯性项是力矩的最大影响因素。通过ADAMS与Matlab联合仿真和负载特性试验,验证了动力学理论模型的正确性,为并联机器人的尺寸综合与轨迹规划奠定了理论基础,也为同类并联机器人控制器的研究与开发提供了理论支撑。     

温室3P3R机械臂系统动力学建模与分析

针对温室等设施农业环境,设计了一种具有3P3R机械臂结构的机器人,为了分析机械臂的操作性能并实现精确运动控制,对机械臂进行了运动学和动力学分析;采用Kane方法和旋量理论分析方法建立了机器人的操作臂运动学和动力学模型,利用该模型,针对原理样机的具体结构,在Mathematica环境下研究了机械臂的操作性能,得到在一定作业任务规划下,末端执行器的位姿变化规律,以及按照该规划轨迹运动时各关节的驱动力;结果表明,结合了Kane方法和旋量理论的动力学模型具有准确、简单、有效等特点,能够满足机械臂的运动学、动力学分析的要求。     

三平移机构设计与运动学符号解及性能评价

根据基于方位特征(POC)方程的并联机构拓扑结构设计理论和方法,设计一种具有正向位置符号解且具有部分运动解耦性的新型三平移(3T)并联机构。首先,对其进行拓扑特性分析,得到方位特征集(POC)、自由度(DOF)、耦合度(κ)等主要拓扑特征值;其次,根据提出的基于拓扑特征的正向运动学建模原理,求出机构的正向位置符号解;根据推导的逆解公式,求解该机构的工作空间;基于旋量理论求解各支链传递力旋量与输出运动旋量,得到机构运动/力传递性能指标,并分析相关的奇异位型;最后,利用局部传递指标评价了机构距离奇异位型的远近。