空间柔性闭链机器人动力学建模与振动仿真

空间闭链机器人的柔性连杆在高速运行状态下产生的弹性变形对系统振动效应具有重要影响.为准确分析柔性连杆对空间柔性闭链机器人振动特性的影响,采用有限单元法对柔性构件进行离散,基于浮动坐标系法描述构件位移场,最后通过Lagrange方程建立空间刚柔耦合闭链机器人动力学模型及振动方程,并分析系统固有频率和振型函数.基于同等参数...     

基于参考轨迹实时修正的机器人轨迹跟踪控制方法

针对动力学不确定性的机器人轨迹跟踪问题,本文提出一种基于参考轨迹实时修正的机器人轨迹跟踪控制方法。将轨迹跟踪中已产生的误差进行累加,实时前馈补偿到参考轨迹上即将被跟踪的点上。给出了该方法的控制框图,由控制框图导出跟踪误差与命令误差之间的关系式。关系式表明只需控制器中的控制算法保证速度误差稳定,即可保证跟踪误差收敛。此外,提高补偿增益的值可以提高误差的收敛速度。分析PD控制律能满足所提方法的收敛条件。给出了所提方法中参数的调节方案。通过仿真和实验验证了该方法的有效性。实验结果表明,各个关节跟踪轨迹1得到的误差绝对值均不大于0.008 7 rad;跟踪轨迹2得到的误差绝对值均不大于0.005 9 rad。     

喷涂机器人空间轨迹到关节轨迹的转换方法

根据喷涂机器人离线编程需要和喷涂空间轨迹的特点,提出一种基于Dijkstra算法的喷涂机器人笛卡尔空间轨迹到关节轨迹的转换方法。通过分析工件坐标系和机器人基坐标系的关系,采用辅助特征点三点标定法将工件坐标系内的喷涂空间轨迹转换到机器人坐标系。建立了在机器人逆解中求取最短关节运动行程的优选模型,用赋权有向图表示所有机器人逆解间的行程关系,利用Dijkstra算法求最优的逆解组合。喷涂试验显示,所提出的轨迹转换方法能有效克服轨迹转换失真,验证了该方法的可行性和有效性。     

神经网络与计算力矩复合的机器人运动轨迹跟踪控制

为了实现机器人精密运动控制,在其关节系统引入计算力矩法(CTC)与神经网络复合的控制器,旨在通过CTC实现系统的初步控制并利用神经网络补偿机器人的不确定动力学特性所带来的运动误差.首先,建立了机器人的动力学模型并对其不确定性动力学量进行了描述;然后,为机器人构建了双闭环控制系统,并依据机器人标称模型规划出CTC控制律;进而,引入函数链神经网络(FLNN)对不确定性动力学量进行估值,并推导出FLNN的学习律;最后,对系统进行了仿真,结果显示,该复合控制器可将关节位置和速度跟踪误差控制在±0.001 rad和士0.001 rad/s之内,且其对机器人的参数变化及外部扰动具有较强的自适应性与鲁棒性.     

片簧型柔顺并联机器人运动规划与轨迹跟踪技术

针对柔顺关节并联机器人系统存在的误差因素,为提高系统整体性能,开展运动规划及轨迹跟踪研究。根据性能要求,设计柔顺关节的结构参数,分析柔顺关节特性,建立机器人系统的分析模型并推导运动学方程。针对柔顺关节轴心漂移引起的杆长误差,提出一种机器人主动杆和从动杆实际杆长的计算方法,修正主动杆关节角的期望轨迹。为补偿系统振动及参数摄动误差,基于径向基(RBF)神经网络设计模型逼近控制算法,跟踪期望轨迹。基于Solid Works、ANSYS、ADAMS及Matlab/Simulink建立机器人系统的虚拟仿真模型。仿真结果表明,提出的运动规划和控制方法将未补偿柔顺关节误差时的机器人末端轨迹误差降低了84%以上,能够有效提高柔顺关节并联机器人系统的运行精度。     

工业机器人轨迹规划及轨迹优化研究综述

对机器人的轨迹规划方式、规划算法、轨迹优化以及研究进展等进行了综述,指出了轨迹规划仍需解决的问题。最后,指出了目前机器人轨迹规划存在的不足,并展望了轨迹规划未来的发展方向。     

基于绝对节点坐标法的空间并联机构刚柔耦合动力学建模

为研究柔性杆件对空间并联机构动力特性的影响,以具有结构冗余的3-RRPaR空间并联机构为研究对象,提出建立冗余空间并联机构刚柔耦合动力学模型的通用方法.基于绝对节点坐标法建立了三维二节点梁单元模型,分析了机构的结构特征,利用拉格朗日乘子法推导了机构的刚柔耦合动力学方程,采用广义α方法在Matlab中对其动力学方程进行数...     

空间刚柔耦合并联机器人动力学求解策略

针对空间刚柔耦合并联机器人在动力学方程求解过程中存在的违约问题,提出了一种基于瞬态刚体校正法的非线性动力学模型求解方法。利用自然坐标法和绝对节点坐标法构建该3-RRRU并联机器人的正动力学模型与逆动力学模型,考虑各支链柔性空间梁单元的剪切效应,并可描述其大范围非线性弹性变形。基于自然坐标法和刚性机构的运动学模型,分别提出2种动力学模型的瞬态刚体校正法,同时从系统能量等角度总结出获取该动力学系统稳定因果解的求解策略。仿真结果表明,动力学方程的求解精度为10-6,约束方程的相容误差为10-8,满足工程应用的要求,且有效地改善了动力学系统的综合收敛性能。通过圆形轨迹跟踪实验可知,与理想刚性模型的控制方法相比,基于逆动力学稳定因果解构建控制方法最大跟踪误差降低了0.372 mm,圆度误差降低了1.46 mm;各柔性杆上特征点处主应变测量值与理论计算值均处同一数量级,且具有相同的变化趋势,从而验证了该方法的有效性。     

农业机器人路径优化及轨迹跟踪研究—基于遗传算法

随着我国信息化水平的不断提高,以及机械自动化、计算机控制系统和测试计量行业的不断发展,移动机器人达到了一个全新的高度,智能机器人被广泛应用到农业生产、工业生产和高等研究等各个领域。在机器人众多研究问题中,路径规划和轨迹跟踪一直是比较复杂并较难解决的问题。为此,基于遗传算法,根据移动机器人工作特点和运动特性,采用几何法建立了机器人工作空间的环境模型,并对路径进行了有效编码,为机器人实时规划出无碰撞、路线短的全局路径,对其运动轨迹进行有效跟踪。仿真实验表明:所设计研究的机器人全局路径规划和轨迹跟踪技术具有较好的效果,其在行进过程中能及时、有效地避开前方障碍,可靠性强,稳定性好,应用前景非常广阔。     

含柔性动平台并联机器人动力学建模方法研究

针对含柔性动平台的空间并联机器人刚柔耦合问题,基于Bézier三角形与绝对节点坐标法提出一种高阶柔性三角形厚板单元模型和连续性约束条件,基于该模型分析动平台变形状态及其对系统动力学特性的影响。利用自然坐标法与绝对节点坐标法建立刚柔耦合系统动力学模型,通过引入板单元第4个面积坐标的二阶梯度来描述厚度方向上的变形并解决泊松闭锁问题,结合广义-α法与牛顿迭代法求解动力学方程,并对系统静力学模型和动力学模型进行仿真分析。结果表明,动平台在运动过程中产生的周期性凹陷变形对机器人空间位姿的影响与机构布局方式、质量分布和负载作用方式完全一致,系统刚性构件与柔性动平台的运动耦合方式符合多体动力学模型的非线性规律;运动轨迹误差低于1.2×10^-12 mm,动力学方程和约束方程迭代误差均小于设定阈值10^-6和10^-14,求解精度能满足工程应用要求;基于不同参数开展仿真对比分析,验证了所述方法的有效性和通用性。     

一种多机械手编码控制系统的果蔬采摘机器人设计

为了提高果蔬的采摘效率,对果蔬采摘机器人进行了改进,设计了一种新的多机械手的编码控制采摘机器人。通过对机器人功能和结构的设计,使机器人具有了利用机器视觉技术的图像边缘提取来划分每个机械手的作业区间的功能,并可以利用编码器对每个机械手进行编码,从而完成多机械手的协同作业。对机器人的采摘作业性能进行了测试,首先利用机器视觉模块完成了苹果采摘区间的划分,并预设了每个机械手的采摘作业轨迹,利用编码器对预设轨迹进行了追踪。通过测试发现:机器人多机械手的实际追踪轨迹和预设轨迹的误差很小,满足设计需求,多机械手的协同采摘平均速度可以达到80个/min以上,具有高效的果蔬采摘性能。     

无纺布容器苗自动换钵移盆二次移栽机设计与试验

针对无纺布容器苗在换钵移盆过程中存在的基质填充不完善导致根系过浅裸露,移栽机自动化程度过低导致移栽效率过慢等现象,设计了一种基于无纺布容器苗的全自动二次移栽机。对柔性机械爪的关键部件进行参数设计以及受力分析,结合RecurDyn刚柔耦合仿真对移栽机械臂运动状态进行优化设计,通过运动学分析进行优化。综合考虑影响移栽成功率的关键因素,确定以二次填土作用力率、苗体基质含水率、夹取针间距为试验因素,以60穴香榧幼苗为试验对象,通过正交试验确定最佳工作参数。试验结果表明：当二次填土机构作用力率为83.51%、夹取针间距为19.66mm、苗体基质含水率为33.45%时,移栽成功率为95.29%,与验证性试验的95.33%基本一致,满足高速、高效移栽要求,为林木无纺布容器苗二次移栽领域提供参考。     

城市园林自动修剪机器人动力学仿真研究

园林修剪的意义在于提升整体城市绿化与规划水平。为此,在深入理解城市园林自动修剪机器人的整体结构与工作原理的基础上,结合机构部件的运动学规律,得出修剪机器人的动力学理论模型,并根据修剪机器人各关节的工作空间,通过驱动函数与下位机程序控制,开关量输出至修剪机器人各运动执行部件开展修剪仿真作业试验。结果表明:利用机构的运动定位与补偿功能,可实现修剪机器人各关节作业定位的准确性,定位误差控制在6%左右;不同轨迹跟踪,多次目标函数优化,便于掌握各关节臂的运动角度与作业过程中的扭矩变化情况,了解自动修剪机器人实际运动轨迹及各主要执行关节扭矩与剪切力,可为相似修剪机器人的开发与改进提供一定思路。     

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。     

直接驱动机器人自适应-PD复合运动控制研究

针对直接驱动机器人结构参数与摩擦参数的非确定性,提出机器人自适应-PD控制策略。首先分析了机器人的两类不确定性,推演了机器人动力学方程,给出不确定性动力学结构量的线性化表示;然后,对关节摩擦力矩矢进行了建模;为补偿动力学不确定性给机器人带来的控制误差,构建含位置与速度反馈的双闭环控制系统,引入自适应机构辨识不确定性参量,并据此规划出自适应控制律;为提高运动控制精度,在控制器中嵌入PD子控制器。仿真实验显示,系统的位置和角速度跟踪误差分别为-0.02°~0.03°与±0.005 rad/s,表明自适应-PD控制律可实现直接驱动机器人精密轨迹控制。     

基于非线性模型预测控制的移动机器人实时路径跟踪

针对移动机器人路径跟踪模型预测控制中,存在线性化预测模型削弱控制器对参考路径曲率突变和航向突变响应能力的问题,从非线性模型预测控制出发,提出了两种实时性优化方案,即减少控制步数或降低控制频率。仿真与实验结果表明,采用减少控制步数或降低控制频率方案优化后,非线性模型预测控制器在每一控制周期内的解算时间小于控制周期;减少控制步数相比降低控制频率或线性化预测模型具有更小的横向误差和航向误差,可以更好地保证控制器在跟踪曲率、航向变化较快的参考路径时的控制精度。因此,相比其他实时性优化方案,减少控制步数更加适用于农用机器人等对灵活性要求较高的移动装备。