基于MATLAB的模块化机器人手臂运动学算法验证及运动仿真

针对由模块化关节构成的六自由度串联机器人手臂, 采用DH法对手臂的操作空间进行了描述, 得到了正运动学模型; 采用欧拉角表示手臂姿态, 得到了包含六个参数的用于表示手臂位姿的完备广义坐标, 并对欧拉角的几何关系进行了分析。针对SolidWorks虽然实体建模简洁方便但计算并非其强项的缺点, 编写相应接口程序, 将建立的手臂三维实体模型保留几何约束关系简化后导入MATLAB软件。基于MATLAB编写正逆运动学算法验证程序以及连杆驱动程序, 实现了手臂的仿真运动。通过仿真, 不仅更进一步验证了手臂正逆运动学解算的正确性, 而且非常直观地看出手臂末端在空间中运行的路径以及各关节的动作情况。机器人手臂正逆运动学算法正确性的验证及运动仿真为手臂的精确定位及其路径规划提供了必要的保证。     

面向手势动作捕捉的传感器设计及主从手运动映射

本文针对人手和机器人灵巧手在运动学上尺寸的不一致现象带来的主从手指尖运动空间映射的不一致性进行研究.基于聚氨酯拉伸应变传感器构建了测量手指关节弯曲角度的数据手套.通过建立主从手的运动学模型,基于旋转矩阵理论及正向运动学提出了一种指尖运动轨迹计算方法及手势动作捕捉算法.基于正向运动学及逆向运动学的指尖运动映射算法建立了主从手的指尖运动空间轮廓.建立虚拟实验场景,分别针对关节角度映射算法、手势动作捕捉算法及指尖运动映射算法进行了一系列试验.通过实验得出基于聚氨酯的拉伸应变传感器具有良好的时间响应特性及电学稳定性,基于手势动作捕捉算法能够获取主从手的指尖运动空间轮廓,指尖运动轨迹的计算误差控制在2.8 mm以内.结果证明了基于手势动作捕捉算法以及指尖运动映射算法能够实现主从手指尖运动空间的一致性.     

基于神经网络的机器人的逆运动学分析

文章提出了基于BP神经网络算法的机器人逆运动学的求解方法,给出了基于神经网络的机器人逆运动学求解的具体步骤和设计神经网络的相关注意事项.通过时KLD-600六自由度机器人仿真表明该算法简单可靠.     

约束条件下的巡线机器人逆运动学求解

高压输电线路巡检机器人是一种多关节悬挂运动机构,要实现其运动控制就需要根据机器人的本身机构特点和悬挂系统的运动约束条件进行运动学分析.本文利用微分扭转法对巡线机器人的正向运动学进行了求解,并通过对机器人悬挂系统的力学分析,得到了机器人运动学的约束条件,并在这种约束条件下,采用了一种可用来进行实时控制的迭代循环坐标下降(CCD)算法,来进行机器人的逆运动学求解.这种迭代算法对于有运动约束系统的逆运动学求解具有较强的适用性,而且它具有较好的收敛性和有效性,适合于在线计算,便于巡线机器人的实时运动控制.     

神经外科机器人定位精度研究

针对机器人辅助神经外科手术对高精度的要求，对“黎元”神经外科机器人的定位精度进行了研究．考虑到关节轴的微小偏差，基于修正的DH运动学模型对机器人的实际几何参数进行了辨识．采用基于误差反传（BP）算法的多层前馈神经网络对各关节的传动误差进行了补偿．利用高精度的三坐标测量臂对“黎元”神经外科机器人的定位精度进行了测量．结果表明，该机器人绝对定位精度最大值为1.63 mm，平均值为1.04 mm，较以前有了很大提高，能够满足多数神经外科手术的需要．     

6R机器人实时逆运动学算法研究

提出一套解决各类6R机器人逆运动学问题的实时算法. 一般算法通过矢量计算和16阶矩阵分解得到一般6R机器人的最多16组逆运动学解. 封闭解法直接提取运动学等式求出关节变量的解析解. 组合算法将封闭解法或一般算法的结果作为初始值, 采用牛顿-拉夫森方法迭代出逆运动学精确解, 适用于所有接近满足封闭解条件或一般算法条件的6R机器人. 求解实验结果表明, 整套算法最大算法时间约为2.03 ms, 为任意几何结构的6R机器人应用于强实时系统提供了逆运动学解决方案.     

空间机器人连续运动轨迹控制建模和仿真研究

基于地面机器人常用的D-H 建模方法和空间机器人（SR）满足的动量守恒和角动量守恒原理,提出 了SR 连续运动轨迹控制建模算法．首先基于地面机器人雅可比矩阵的思想和D-H 法,建立了适用于空间机器人 的运动学模型;其次研究了空间机器人的广义雅可比矩阵计算及其连续运动轨迹控制的有效算法;最后通过计算 机仿真验证了所提出算法的有效性．本文基于D-H 方法的SR 概念模型和运动学模型可推广到包含旋转关节和平 移关节的树型结构链杆的任何SR．     

结合MPGA-RBFNN的一般机器人逆运动学求解

针对一般机器人逆运动学求解过程中存在的求解速度慢、精度低的问题，将多种群遗传算法（multiple population genetic algorithm，MPGA）引入径向基函数神经网络（radial basis functions neural network，RBFNN），提出一种适用于一般机器人的高精度MPGA-RBFNN算法。该算法采用3层结构的RBFNN进行一般机器人逆运动学求解，结合一般机器人的正运动学模型，采用MPGA优化RBFNN的网络结构和连接权值的方法，同时应用混合编码和演化的方式，实现了从机器人工作空间位姿到关节角度的非线性映射，从而避免了复杂的公式推导并提高了求解速度。采用6R一般机器人作为实验平台进行实验，实验结果表明:MPGA-RBFNN算法不仅提高了一般机器人在逆运动学中的求解速度，而且MPGA-RBFNN算法的训练成功率和逆解的计算准确率也得到了提高。     

多智能体的机器人逆运动学算法研究

提出了一种基于多智能体的逆运动学算法,算法采用多个关节智能体协同进行串行和并行运算求解,适用于绝大多数关节机器人,不受关节形状和关节数目的限制。     

仿人机器人轻型高刚性手臂设计及运动学分析

重点研究了7自由度轻型高刚性作业型仿人机器人手臂的机构设计和运动学分析方法.首先使用动力学仿真、有限元分析与实验测试相结合的方法,设计了仿人机器人手臂,该机械臂结构紧凑、质量轻、刚度高.同时,提出结合查询数据库和逆运动学计算去模仿人类手臂姿态,从而获得逆运动学最优解的方法.该方法不仅解决了冗余自由度带来的逆运动学多解问...     

基于回溯搜索优化的卷积混合语音盲分离

针对独立矢量分析（IVA）算法初始分离矩阵取值对分离性能影响较大的局限性,提出了基于回溯搜索优化的卷积混合语音盲分离算法。采用频域各频率点IVA分离信号的复数峭度和作为目标函数,利用回溯搜索优化算法（BSA）对初始分离矩阵进行优化调整,更好地实现了语音信号的盲分离。在分离过程中,采用复Givens旋转变换原理将对分离矩阵的求解转化为对旋转角度的求解,有效减少了BSA的参数编码维数,降低了优化求解难度。针对语音信号的卷积混合分离实验表明,该算法具有良好的分离效果,其分离性能较之基本IVA算法显著提升。     

视觉伺服机械臂手机抓取最佳位姿检测

针对下水道、勾缝等狭窄位置的手机拾取的问题, 本文提出一种基于机器视觉的伺服机械臂抓取方法. 首先对机械臂eye-in-hand上的相机进行标定, 图像预处理及目标检测等, 在位姿检测中提出一种基于二维坐标系下手机位姿解算算法, 得出解算的最佳位姿角只与夹持点的像素坐标的差值有关, 其位姿角的大小决定了手抓旋转的角度. 实验用Matlab软件对位姿检测进行仿真分析, 其包括SURF不变特征点的目标检测实验和位姿解算实验, 最后用Rethink双臂机器人的右臂对手机进行抓取验证. 实验表明, 在误差允许范围内, 提出的算法具有一定的有效性, 其结果为伺服机械臂抓取手机提供良好的准确性.     

基于机器视觉与单片机结合的机械臂抓取系统

抓取规划和控制是机械臂抓取系统中的难点。为了有效的解决这两个问题,本文提出一种基于机器视觉和单片机相结合的机械臂抓取系统。首先利用前期视觉测量成果对目标定位,然后设计了一种软件接口将目标表面三维信息进行可视化,并通过人为经验手动选择一个良好的抓取点;再结合逆运动学求解和轨迹规划算法,利用单片机驱动舵机使机械臂末端执行器移动到抓取点并完成抓取任务。实验结果表明,该系统成本低、并且目标形状不受限制,达到了预期效果。     

一种基于人体脑电信号的机械手臂控制系统研究

文章提出了一种基于脑电信号的机械手臂控制系统的设计思路。该系统主要由电极、脑电采集电路、在线检测算法、外设等部分组成。系统采用闪烁刺激使操作者产生基于稳态视觉的诱发电位信号,通过采集电路将信号送入计算机中,由软件对其进一步处理和分析,转换成相应的控制命令控制机械手臂操作。检测算法中解决了脑电信号基线漂移和能量波动问题的困扰。实验显示,系统具有很高的检测实日寸性和准确率。     

基于增量PID的压电微位移器驱动控制系统开发

对基于数字增量PID算法的压电微位移器驱动控制系统进行了理论分析和开发研究,提出了基于数字增量PID算法的压电微位移器控制系统的设计方案,并利用通用计算机及数据采集板对其进行了开发,最后将该微位移控制系统用于基于压电堆驱动器的机械手手指张合运动控制系统中,取得了良好的控制效果.该微位移器控制系统具有实现简便、控制效果好...     

Quantification of arm kinesthetic sense using an arm motiongenerator

The human response caused by the motion of an object grasped by a human operator is defined as an arm kinesthetic sense. Due to nonlinearity and ambiguity of human senses, there is no absolute standard for quantification of kinesthetic sense. In this research, a so-called two-dimensional (2-D) arm motion generator is developed to emulate various mechanical impedance, i.e., stiffness or damping, characteristics of a human arm. The words representing arm kinesthetic sense are selected and then the subject's satisfaction levels on these words for given impedance values are measured and processed by the semantic differential method and factor analysis. In addition, in order to reflect the individual differences of each subject in the arm kinesthetic sense, compensation for individual differences based on the neural network technique is proposed. Through this proposed algorithm, the human sensations to arm movements described qualitatively can be converted into engineering data ensuring objectivity, reproducibility, and universality. This database can be used to develop user-friendly products related to arm motion     

自动化控制下机械手臂运动轨迹研究

对机械手臂运动轨迹进行优化控制,能改善机械手臂的自动控制性能。为了提高机械臂的控制稳健性,提出一种基于变结构模糊PID控制的机械手臂运动轨迹优化控制模型。首先采用末端效应逆运动学模型构建机械手臂的运动规划约束参量数学模型,采用七自由度运动空间重构方法建立机械手臂运动的动力学方程。然后通过纵向定常运动,分析建立机械手臂整定控制目标函数,求解机械臂在抓取作业过程中的最佳导引控制律,采用变结构模糊PID控制方法进行运动轨迹的误差修正,实现机械臂自动控制优化。最后通过仿真实验进行控制性能测试,结果表明,采用该方法进行机械手臂运动轨迹控制的精度较高,对机械臂位形变化轨迹的预测准确性较好。     

基于精英策略粒子群算法机械臂逆运动求解

多关节机械臂空间姿态控制研究中,逆运动分析是控制的基础,由于多关节机械臂逆运动求解问题较为复杂,对其求解结果优劣性的判别比较困难.为了解决传统关节变量算法在求解过程中收敛精度不高、局部最优解过多的问题,利用精英策略搜索粒子种群中的优质粒子,提高了算法整体适应度值,避免求解陷入局部最优解.仿真实验结果表明,基于精英策略多目标粒子群算法(ETMOPSO)提高了机械臂空间姿态的求解精度,为多关节机械臂空间姿态控制提供了一种研究思路.     

基于DSP的机器人末端力控制系统设计

工业机器人的运动分为自由运动和受力约束运动两种不同的运动类型;受力约束运动不仅要进行精确的位置控制,而且要对接触力进行精确控制;文章对机械臂的末端力控制系统进行了研究;采用了高精度电动滑台作为力控制系统的执行机构,在电动滑台末端增加了柔性单元,从而克服了系统柔性不足的缺点,并且依据Lyapunov稳定性理论确定系统的二阶参数,使用Narendra提出的稳定自适应设计方法构建了电动滑台的数学模型;对机械臂末端柔顺系统的系统设计及算法进行了研究,消除了外界噪声对系统的干扰,解决了力控制的基本控制策略问题,优化了力控制时系统的响应特性。     

基于实时优化遗传算法的磨削机器人阻抗控制方法研究

针对机械臂与环境接触时恒力跟踪动态响应速度慢的问题,提出了基于实时优化遗传算法的阻抗控制方法。在研究过程中,依据机械臂恒力跟踪的响应速度和控制精度的综合性能指标,改进了离线优化中遗传算法的交叉、变异和计算适应度值等操作算子的处理方式,实现了阻抗控制方法中的控制参数的实时优化。仿真结果表明：与传统控制方法相比,该方法可以在保证控制精度的前提下,提高了机械臂与环境接触力的动态响应速度,降低了控制过程超调量,获得了较好的调节品质。