考虑非线性摩擦的绳驱动连续体机器人动力学研究

针对连续体机器人因自身的柔顺性及自由度的冗余性所带来的运动建模复杂和控制精度较低等问题,提出了一种考虑非线性摩擦的绳驱动连续体机器人动力学建模方法。基于凯恩方法构建了包含惯性力、弹性力、重力及驱动力作用的动力学模型,并根据改进的Capstan方程对绳-轮传动系统的力传递特性进行分析,提出了一种基于非线性摩擦补偿的前馈控制策略,最后通过对单节连续体机器人进行仿真和运动实验来验证所建模型的正确性。结果表明,所建立的运动模型和控制策略能够较为准确地描述连续体机器人的变形特性。     

基于本体多关节的超声检测机器人误差补偿

超声波检测对方向性有较高要求,特别对曲面型工件进行检测时,需对探头终端的位姿进行误差软件补偿来提高检测的精度.本文首先对超声检测机器人进行运动学分析,然后通过分析其检测位姿误差的来源和特点.阐述基于本体多关节误差补偿的原理和补偿模型.最后,通过实例验证了该误差补偿方法的正确性,为计算机控制超声探头进行曲面检测提供准确的控制参数,实现了曲面形工件的连续超声检测.     

基于柔性驱动模块的机器人灵巧手设计与试验

现有仿人机器人灵巧手往往缺少柔顺性和灵活性,针对这一问题,提出一种基于柔性驱动模块的机器人灵巧手结构。手指采用绳和连杆的混合传动形式,并设计与人手相仿的整手结构;设计的柔性驱动模块采用弹性卷筒式结构,卷绕绳的空载线速度接近35 mm/s,最大输出拉力可达15 N,具有空载速度快、有负载时柔性加载的特点,且具有绳张力检测功能,利用ANSYS Workbench对弹性元件进行结构静刚度分析与参数优化设计;参考人手指生理耦合关系,对手指连杆耦合机构进行优化设计。样机试验表明,所设计的机器人灵巧手可实现与人相仿的手势,并能完成对不同形状和大小的物品的稳定抓握和指尖抓取。手指最短收缩时间仅0.6 s,具有较快的运动速度。     

基于力传感器重力补偿的机器人柔顺控制研究

基于力觉控制的机器人运动系统能够通过感知外界环境的接触力,实现机器人作业过程中对力和位置的双重控制。为了提高机器人对接触力的感知精度,实现准确的柔顺控制,提出一种基于力传感器重力补偿的机器人柔顺控制方法。首先,通过调整机器人末端姿态,采集机器人不同位姿下力传感器数据,计算机器人底座安装倾角、力传感器零点数据、末端工具重力及重心坐标等参数;然后,利用机器人姿态变换矩阵,实现对力传感器的重力补偿,为机器人柔顺控制提供准确的受力感知;最后,采用导纳控制,实现机器人对物体的抓取搬运。进行了力传感器重力补偿实验及机器人柔顺放置实验,结果表明,该方法能够提高机器人对外界环境感知的精准度,实现精准的机器人柔顺控制。     

行星齿轮传动误差的耦合补偿研究

通过几何学方法将行星齿轮偏心类误差转换为在啮合线上的当量啮合误差,再对各当量啮合误差分量在角频率分别为0、相同和不相同3种情况下的耦合传动误差进行计算和推导,论证了前两种情况均能实现最佳补偿效果,得出耦合误差能有效补偿时误差初相差的取值区间和最佳补偿效果时各误差初相的数值关系。在此基础上,提出一种提高系统传动精度的行星齿轮装配方法——误差初相调试装配法。最后通过实例计算调试装配、随机装配和提高加工精度等多种情况下行星齿轮的传动误差,对比分析结果证明这一方法是有效且经济的。     

基于Cosserat理论的仿生鱼骨连续型机器人静力学分析

连续型机器人具有良好的灵活性、柔顺性和人机安全性等优点,受生物鱼骨结构启发,提出了结构紧凑、质量轻、灵活性高的仿生鱼骨连续型机器人。但多节垂直交叉的刚柔软耦合结构模式使仿生鱼骨连续型机器人静力学的精确建模难度增加。本文基于Cosserat理论考虑了驱动绳索和弹性骨干的耦合作用对该机器人进行静力学分析,建立了仿生鱼骨连续型骨干的Cosserat-rod模型和驱动绳索的Cosserat-string模型以及二者的耦合模型,预测了一节仿生鱼骨单元以及垂直交叉串联布置的两节仿生鱼骨单元的变形规律。理论与实验结果相比,理论值误差在1.5mm之内,为其长度的1.2%。本文为绳索驱动的刚柔软耦合连续型机器人的静力学建模提供了理论参考。     

温室机器人驱动控制系统的算法研究

为了使机器人的行动能适应温室的复杂情况,提高机器人的运动控制精度,将模拟PID控制算法离散化,对编码反馈误差进行归一化处理,并将其输入3层的BP神经网络,研究了隐含层加权系数的计算方法,完成并验证了模糊BP神经网络PID控制系统的算法。结果证明,在同一指令时间内,模糊神经网络控制器能够很好地完成角度指令的零误差调节,与常规PID控制器相比较,模糊神经网络控制器的超调量显著减小。     

串联机器人多模式标定与刚柔耦合误差补偿方法研究

工业串联机器人有着较大的几何误差,还存在着不可忽视的非几何误差,使其在高精度领域的应用受限。本文建立了一种包含几何与柔性误差的完整刚柔耦合位置误差模型,并采用基于预测残差和加权递推平均滤波算法改进的Levenberg-Marquardt算法(M-LMA)辨识耦合误差参数。为了提高测量过程的效率及可靠性,结合测量设备的检测特性与末端执行器的几何特性两种外部约束,提出了一种基于线性递减权重的粒子群算法(LDW-PSOA)的测量位姿智能选取方法。重点提出了一种局部精补偿方法,其可与标定或者全局补偿同时使用,也可直接单独使用。同时,根据机器人自身特性及加工需求,提出了一种基于预测精度与参数数量的模型择优方法,并且制定了一种多模式精度提高策略。此外,将本文所建立的模型及提出的算法集成于Matlab开发平台,实现GUI交互系统。实验结果表明,本文提出的精度提高策略不仅能以多种方式实现机器人高精度定位的性能,且具有高效可靠的测量过程。     

基于参数辨识的并联机器人误差模型研究

误差模型是保障机器人定位精度的重要前提,本文提出了一种基于参数辨识的并联机器人误差模型验证方法。搭建参数辨识模型以获取机器人实际结构参数,使用偏微分理论建立实际误差模型,并对模型中的误差参数进行定量分析。随后将各误差参数对末端执行器位姿的影响映射到关节输入量上,从而驱动机器人执行误差模型验证实验。以3-PUU并联机器人为对象进行误差分析并开展实验验证,对比激光跟踪仪采集的末端执行器位置数据与误差模型分析结果,结果表明两者之间最大偏差为0.50mm,平均偏差在0.31mm以内,验证了所建误差模型的合理性与正确性。     

基于腕力传感器的机器人操作臂末端位置误差补偿

针对机器人操作臂夹持工具与环境作用时基于传感器坐标系内的微分运动分析 ,推导出基于工具坐标系的定位误差及基于基坐标系的定位误差补偿 ,并以 PU MA5 60型机器人为例计算了定位误差及其误差补偿     

刚柔耦合串联机械臂末端位置误差分析与补偿

机械臂连杆柔性、关节柔性等非线性变形的综合影响,导致其末端位置发生偏离而产生误差.本文以IRB1410型串联机械臂为研究对象,采用理论分析、仿真分析与实验验证相结合的方式,对机械臂末端位置误差进行分析与补偿研究.首先,建立机械臂刚柔耦合理论误差模型,并运用Newmark β法进行数值仿真分析;联合ANSYS和ADAMS...     

基于张量理论的数控机床误差补偿模型

为了进一步提高数控机床多体运动学误差模型的精度,提出了基于张量理论的机床误差补偿模型。首先面向数控系统列表插值补偿方式,提出了应用张量理论设定基础阶、扩展阶和误差阶来建立机床误差张量模型。然后,提出了采用设定机床信息、建立张量模型及设定检测参数3个流程实施误差补偿,并通过多元回归分析提出了采用4阶多项式拟合机床空间误差。最后,以某重型车铣复合机床实验为例,提出了分轴步进对角线法下的张量误差模型,采用球杆仪进行了圆度误差检测实验,结果表明该方法能够有效地提高机床精度,比多体运动学误差模型的补偿效果更优。     

基于CATIA的机械手虚拟装配及运动仿真研究

在分析机械手的结构特点及其运动属性的基础上,利用CATIA软件对机械手零件进行参数化建模并在此基础上对机械手进行虚拟装配、干涉检查和运动仿真分析,使其满足自动生产线的功能要求,可大大提高自动生产线机械手的设计效率,缩短开发时间,降低开发费用。     

基于CTB-RRT*的果蔬采摘机械臂运动路径规划

针对多自由度果蔬采摘机械臂运动路径规划速度慢、效率低、路径成本高的问题,提出了柯西目标引力双向RRT*（Cauchy target gravitational bidirectional RRT*,CTB-RRT*）算法,通过柯西分布的方法进行启发式采样,降低采样的盲目性;引入目标引力,并动态调节随机生长方向和目标方向的步长,提高局部搜索速度;引入节点拒绝策略,剔除不必要的采样节点,提高计算效率。通过二维和三维算法模拟实验,6自由度机械臂的避障采摘模拟实验验证了提出算法的有效性。仿真实验结果表明：相比于RRT*-connect算法,改进算法的路径成本缩短了5.5%,运行时间降低了71.8%,采样节点数下降了64.2%。在机器人操作系统（Robot operating system, ROS）中控制6自由度机械臂执行避障采摘运动,运动成功率达到99%,运行时间为0.33s,相比于RRT*-connect算法,路径成本降低了12.6%,运行时间减少了69.2%,扩展节点数减少了76.3%。     

基于PLC的苹果采摘机械手运动控制系统设计

以苹果采摘机械手运动控制为研究对象,对机械手进行运动学分析与建模,设计了基于PLC的机械手硬件框架与运动控制方案、人机交互上位机和机械手轨迹规划的实验系统。实验结果表明:采用PLC控制器的苹果采摘机械手软硬件均能正常运行,该系统具有可靠性高、实时性和稳定性好等优点,对于农业采摘机器人快速识别目标并进行正确采摘作业具有很大帮助。     

气动柔性果蔬采摘机械手运动学分析与实验

采用气动弯曲型柔性驱动器设计了一种带有柔性机械臂的多自由度果蔬采摘机械手。基于分段常曲率理论,根据柔性驱动器形变规律,建立了多关节串并联的采摘机械手运动学模型和抓持力模型,研究了机械手采摘作业时抓取模式、工作空间和手指输出力与气压的关系,并进行了相关实验验证。制作了机械手样机,并在实验室环境下进行了多种果蔬模拟采摘实验,结果表明,该果蔬机械手具有多种抓取模式,且动作灵活、柔顺可靠、易于控制,适用于球形和圆柱形果蔬自动化采摘作业。     

基于DSP的三自由度采摘机械手控制系统研究

通过对采摘机械手进行运动学分析,针对采摘机器人运动控制难度大这一问题,设计了基于DSP的三自由度采摘机械手控制系统,并从硬件和软件等方面搭建了系统平台。MatLab仿真结果表明:采摘机械手在控制系统的驱动控制下,可以准确从起点运动到终点,且轨迹比较圆滑,可以到达预期目标,满足采摘机器人作业需求,证实了该方法的可行性。     

基于改进RRT*-Connect算法的机械臂多场景运动规划

针对RRT*-Connect算法在机械臂运动规划过程中存在效率低、精度差等问题,本文提出一种基于自适应步长的启发式RRT*-Connect机械臂运动规划算法。引入目标偏向策略进行椭球子集约束采样,使采样点能够更快地收敛到最优值。在扩展节点时,设计一种自适应步长策略以减少算法的迭代次数,并有效缩短规划路径的长度。当搜索树中总节点数大于预设阈值时,通过搜索树优化剪枝方法对搜索树进行剪枝,删除无效的采样点,进一步降低运行时间。为了验证本文算法的优势,在多种规划场景下分别与RRT*、RRT*-Connect、IRRT*算法进行了Matlab仿真对比。仿真结果表明,本文算法在规划过程中收敛速度更快,精度和效率更高。为了验证本文算法的实用性,构造了不同障碍物实验场景,在Sawyer机械臂实验平台进行实验验证。实验结果表明,本文算法在不同障碍环境下具有较强的适应能力。