面向精密调整的6-HTRT并联机器人

为实现光学精密调整,研制出了由交流伺服电机驱动的6-HTRT并联机器人,它具有6个自由度,其结构特点决定了该机器人可以完成高精度定位调整。分析了机器人的位置逆解,并对不同位姿下的工作空间进行了仿真。控制系统采用基于ISA总线的闭环控制方式,测试结果显示:该并联机器人工作空间较大、分辨率高、重复定位精度高,说明机器人结构和控制系统设计的合理性。最后应用此并联机器人成功完成了光学精密装配试验。     

基于3自由度并联机器人的船载炮6维运动模拟系统

本系统基于3自由度并联机器人和3维图形仿真实现 了空间6维运动的模拟．构造了一种3自由度并联机构来模拟船的3维转动，并给出了并联平 台的运动学逆解；采用图形仿真虚拟作战环境，模拟船的3维移动，并分析了图形驱动原理 ．     

基于AutoCAD平台的六自由度并联机器人

本文研究基于AutoCAD平台的六自由度并联机器人在姿态给定情况下工作空间(即位置工作空 间)的几何确定方法,该方法以机器人的运动学反解为基础,得出Stewart并联机器人和6-R TS并联机器人位置工作空间的边界方程,从而得出Stewart并联机器人的位置工作空 间是6个球体的交集,6-RTS并联机器人在姿态给定时其工作空间是6个相同的规则曲面体 的交集．基于AutoCAD平台,其交集以及交集的容积可以很容易的得出,该方法是确定六自 由度并联机器人工作空间的一种简单、有效方法．     

柔索驱动三自由度球面并联机构运动学与静力学研究

柔索驱动并联机器人采用柔索代替连杆作为机器人的驱动元件,它结合了并联结构和 柔索驱动的优点．文章提出了一种新型带有约束机构的并联柔索驱动机器人，采用四根柔索 驱动．由于约束机构的引入，机器人可实现在空间的三维转动．介绍柔索驱动并联机器 人的机构构型，给出了位姿逆解，建立了静力平衡方程和运动学方程，讨论了柔索拉力的确 定方法．研究结果证明在加入了约束机构后，柔索机器人可以实现更多的运动形式，这就为 更广泛的应用柔索驱动成为可能．     

基于符号计算研究一类6-SPS并联机器人运动学正解问题

并联机器人运动学正解问题是一个重要而且难以解决 的问题．本文利用符号计算工具,应用Dialytic消元法,对一类6-SPS并联机器人的运动学 正 解问题进行研究．得到一个变元多项式方程,给出了正解的解析解. 在此基础上确定其工作 空间,求出其解范围内全部实解．此种方法对于一般6-SPS同样适用．     

冗余机器人逆运动学解流形的多目标优化

针对冗余机器人逆运动学插值优化算法运算量大、实时性差的缺点,提出一种基于流形的多目标优化算法.将冗余机器人逆运动学解空间看作一个光滑流形,对位置工作空间流形和姿态工作空间流形分别进行降维分析,然后结合提出的优化目标函数得到冗余机器人相应的优化逆解.在冗余机器人多目标优化中各个优化性能指标很可能是相互对立矛盾的,这就需要根据优先权的高低进行加权设置,以达到冗余机器人解空间的整体优化,得到的优化逆解往往不是单个的解,而是一个优化的解流形.最后利用飞机S形进气道进行逆运动学仿真验证了所用方法的合理性.     

旋转输入型并联机器人位置逆解分析的轨迹圆法

本文分析了几种典型旋转输入型并联机器人的机构形式和特点，提出了适用于各种旋转输入型并联机器人位置逆解分析的轨迹圆法，利用该方法可方便地进行位置逆解建模与求解、逆解情况（有无解及多解性）判断等，简化了位置控制算法     

双足机器人逆运动学的模糊自适应算法

针对双足机器人逆运动学的数值解法中存在的雅可比矩阵奇异性和调节参数固定问题,提出了一种改 进的求解方法．运用微分运动方程的近似解避开雅可比矩阵求逆,利用能够减小跟踪误差的自适应模糊控制法,调 节自适应参数以使近似解任意逼近精确解,从而得到了精确性极高和强鲁棒性的模糊自适应算法．通过双足机器人 运动学的仿真分析,验证了该算法的有效性．而且整套算法的计算时间约为0.35 ms,可以用于实际双足机器人的实 时控制．     

工业用并联机器人位置正解的精确求解

利用工业用6-DOF并联机器人位置反解易于获得这一特性,把较难的六自由度并联机器人位置正解问题转化为应用位置反解结果作为训练样本进行学习,从而实现机械手从关节变量空间到工作变量空间的非线性映射。文中以工业用6-DOF并联机器人为例,采用BP算法对其正解进行了求解,并利用Matlab进行仿真,结果表明该方法计算精度高,克服了数值解法的求解精度受初值影响较大的缺点。经过验证,BP网络的求解精度满足了控制精确的要求。     

6-DOF并联机器人工作空间边界分析与判定算法

6-DOF并联机器人的工作空间是控制过程研究的主要问题之一,所谓活动空间的边界分析,即指各液压缸活动过程中相互不能发生碰撞,如果碰撞发生,则该点即为边界点.对6-DOF并联机器人的机构和工作原理进行了介绍,给出了对于工作空间边界分析必要的位置算法,根据机构的特点与机器人的运动特性对6-DOF并联机器人的工作空间边界进行了细致的分析并给出了可操作的运动边界判定算法.实现了对液压缸碰撞的判定.     

机器人操作臂工作空间的混合计算方法

机器人操作臂工作空间的形状和体积的精确计算对于其优化问题是非常重要的。为此首先根据从关节空间到工作空间的运动映射关系,使用蒙特卡洛方法产生由点组成的三维机器人工作空间。然后,通过把这些点分解成一系列的切片,获得机器人工作空间每层的二维边界曲线;基于切片曲线,由三维重构的方法产生边界曲面。最后,用数值积分的方法计算了机器人工作空间的体积。     

Workspace analysis for haptic feedback manipulator in virtual cockpit system

To obtain natural space experience of haptic interaction for users in virtual cockpit systems (VCS), a haptic feedback system and a workspace analysis framework for haptic feedback manipulator (HFM) are presented in this paper. Firstly, improving the classical three-dimensional workspace obtained by the Monte Carlo method, a novel workspace representation method, oriented workspace, is presented, which can indicate both the position and the orientation of the end-effector. Then, aimed at the characters of HFMs, the oriented workspace is divided into the effective workspace and the prohibited area by extracting the control panel area. At last, the effective workspace volume and the control panel area are calculated by the double-directed extremum method, with the accuracy improved by repeatedly adding and extracting boundary points. By simulation, the area in which interactions between the manipulator and users hand performed is determined and accordingly the effective workspace along with its boundary and volume are obtained in a relative high precision, which lay a basis for haptic interaction in VCS.     

基于Delaunay三角剖分的机器人工作空间体积求解

针对传统方法求解并计算并联机器人工作空间体积计算量大效率低的问题,采用Delaunay三角剖分法求取工作空间的体积。利用Matlab编程进行仿真,将Delaunay三角刮分法与子空间体积叠加法和微分法对比。结果表明,在相同的计算机配置下,采用改进的增量式Delaunay三角剖分的算法计算其体积值为6. 2645×10~5 mm^3,并耗时21 min;采用二值法计算其体积为6. 2639×10~5 mm^3,耗时27 min;采用微元法计算其体积值为6. 2643×10~5mm^3,并耗时31 min。改进的增量式Delaunay三角剖分法提高了求取工作空间的体积的效率。     

Revolute manipulator workspace optimization: A comparative study

Robotic manipulators with three revolute families of positional configurations are very common in the industrial robots. The capability of a robot largely depends on the workspace of the manipulator apart from other parameters. In this work, an evolutionary optimization algorithm based on foraging behavior of Escherichia coli bacteria present in human intestine is utilized to optimize the workspace volume of a 3R manipulator. The proposed optimization method is subjected to some modifications for faster convergence than the original algorithm. Further, the method is also very useful in optimization problems in a highly constrained environment such as the robot workspace optimization. The test results are compared with standard results available using other optimization algorithms such as Differential Evolution, Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization. In addition, this work extends the application of the proposed algorithm to two different industrial robots. An important implication of this paper is that the present algorithm is found to be superior to other methods in terms of computational efficiency.     

Body Workspace of Quadruped Walking Robot and its Applicability in Legged Locomotion

This paper discusses on determination of the workspace of the body of a quadruped walking robot, called “body workspace”, and its applicability in legged locomotion. The body workspace represents the set of all valid body configurations for a next step by considering three constraints of a body position: existence of the inverse kinematic solutions, reach-ability of the next swing leg to the next desired foothold, and static equilibrium of the robot when the next swing leg is lifted. The space contains all the body positions that ensure the existence of inverse kinematic solutions, is calculated in the first. Then, a subspace inside the determined space that allows the robot to reach the next desired foothold is analyzed. Finally, the workspace is obtained by excluding all the positions inside the subspace that do not ensure the equilibrium of the robot when the next swing leg is lifted. Therefore, the workspace shows all possible solutions for choosing the next body configuration of a given static walking problem. It is significant in improving the robot’s performances since moving body takes an intrinsic role in static walking, besides swinging a leg. The algorithm runs fast in real-time because it is a pure geometric method. The body workspace of a quadruped walking robot is visualized to help the understanding of the algorithm. In addition, applications of using the body workspace in improving the robot’s ability are presented to show potential applicability of the workspace.     

基于光电扫描的网络式大尺寸测量系统定位算法研究

wMPS( workspace Measuring Position System)是一种新型的网络式大尺寸测量系统.与基于角度交会的定位方法相比,基于光平面交会的定位算法避免了方位角的计算,消除了发射器装配误差的影响.通过对两种算法的证明和比较,分析了主要误差来源,并通过实验进行了验证.实验结果表明,在6m×6m×3...     

关节锁定空间机械臂负载操作能力评估与轨迹规划

为了使单关节锁定空间机械臂继续执行负载任务,提出关节锁定空间机械臂负载操作能力评估方法及轨迹规划策略.首先,将动态负载能力分析方法与蒙特卡洛法相结合建立动态负载能力容错工作空间,该空间可以直观反映关节锁定空间机械臂负载操作能力及可达性;然后,栅格化该空间,并在代价函数中加入负载能力项以改进A*算法进行搜索轨迹;最后,通过仿真验证关节锁定空间机械臂负载能力评估及轨迹规划方法的正确性,所得轨迹平均带载能力比任务要求高42.5%.     

三自由度手指机构分析及其优化设计

本文引进工作空间和可达空间来描述多关节柔性手指机构的工作范围.采用空间解析几何法,推导出空间3R手指机构工作空间的体积和奇异面的面积,提出手指机构工作姿态最佳的评价方法并推出其与工作空间体积最大的等价关系。分析手指机构各向同性点存在条件并作为优化设计的约束函数、以A3型手指机构的工作空间容积比最大、位置奇异而密度比最小和工作姿态最佳作为优化目标进行数值计算.     

Robot arm reaching through neural inversions and reinforcement learning

We present a neural method that computes the inverse kinematics of any kind of robot manipulators, both redundant and non-redundant. Inverse kinematics solutions are obtained through the inversion of a neural network that has been previously trained to approximate the manipulator forward kinematics. The inversion provides difference vectors in the joint space from difference vectors in the workspace. Our differential inverse kinematics (DIV) approach can be viewed as a neural network implementation of the Jacobian transpose method for arm kinematic control that does not require previous knowledge of the arm forward kinematics. Redundancy can be exploited to obtain a special inverse kinematic solution that meets a particular constraint (e.g. joint limit avoidance) by inverting an additional neural network The usefulness of our DIV approach is further illustrated with sensor-based multilink manipulators that learn collision-free reaching motions in unknown environments. For this task, the neural controller has two modules: a reinforcement-based action generator (AG) and a DIV module that computes goal vectors in the joint space. The actions given by the AG are interpreted with regard to those goal vectors.