基于MATLAB和Arduino的小型机械臂控制系统设计

针对Arduino控制的机械臂的逆运动学求解功能存在不足,联合MATLAB和Arduino设计一种小型机械臂控制系统。该系统由Arduino Mega 2560和舵机组成,采用改进的D-H法建立运动学模型,结合MATLAB的Robotics Toolbox计算正运动学,通过几何法求解逆运动学,利用开发的GUI界面及Arduino芯片实现机械臂的运动控制。提出一种几何法逆解关节角度,根据实际工况和关节角度范围选取最优解,并利用正运动学进行验证。实验结果表明该方案设计可靠,性能稳定,具有一定的实际应用前景。     

基于BP神经网络的排爆机械臂逆运动学分析

机械臂逆运动学是已知末端执行器的位姿求解机械臂各关节变量,主要用于机械臂末端执行器的精确定位和轨迹规划,如何高效的求解机械臂运动学逆解是机械臂轨迹控制的难点;针对传统的机械臂逆运动学求解方法复杂且存在多解等问题,提出一种基于BP神经网络的机械臂逆运动学求解方法;以四自由度机械臂为研究对象,对其运动学原理进行分析,建立BP神经网络模型并对神经网络算法进行改进,最后使用MATLAB进行仿真验证;仿真结果表明:使用BP神经网络模型求解机械臂逆运动学问题设计过程简单,求解精度较高,一定程度上避免了传统方法的不足,是一种可行的机械臂逆运动学求解方法。     

基于ELM-IWO机械臂运动学逆解算法研究

为了提高机械臂控制中运动学逆解的速度和准确度,提出了一种基于入侵性杂草优化的机械臂运动学逆解方法.通过D-H法建立了工业六自由度机械臂的正向运动学模型,并利用训练速度较快的ELM(极限学习机)计算机械臂关节角度向量,即输出其逆运动学初解.利用IWO(入侵性杂草优化)算法对得到的初始逆解进行优化,取最小适应度下的杂草位置作为输出,以便得到最佳的逆运动学求解.实验结果表明,相比基于PSO-BP神经网络的求解方法,基于ELM-IWO算法的机械臂末端执行器的精度更高,实时性更好.     

一种仿人机械臂的运动学逆解的几何求解方法

运用几何方法求解一种具有7个旋转自由度的仿人机械臂的运动学逆解,并运用特定的寻优指标,搜索与指定末端位姿对应的关节角空间最优解.这种解法没有理论误差并且解算速度足够快,有利于在线实时控制机械臂的运动.     

一种基于几何力学的机械臂末端规划算法

在几何力学框架下提出了开链机械臂末端实时追踪避障算法.首先,将回转力引入机械臂末端的自然运动方程,可以在工作空间获得光滑的避障轨迹;其次,利用阻尼最小二乘法求解相应的逆运动学问题,得到关节空间的平滑运动轨迹;最后,通过6自由度机械臂的仿真,并与经典的RRT算法作对比,验证了所提算法的有效性.     

改进的自适应多种群DE的机械臂控制方法

根据机械臂关节轴线方向建立了连杆坐标系,利用Denavit-Hartenberg（D-H）法得到连杆坐标系变换矩阵;通过连杆坐标系变换矩阵得到机械臂正运动控制模型;通过正运动模型得到逆运动控制模型,逆运动控制模型是多目标约束优化问题,该模型的最优解既可以保证控制精度,又可以保证各个关节角变动幅度的总代价（定义为旋转副）达到最小。为了求解机械臂逆运动模型,提出了自适应多种群差分演化算法（AMPDE）,多种群策略可以提升个体共享群体信息的能力,自适应变异策略可以提升种群多样性,数值实验表明该算法可以有效求解机械臂逆运动学模型。     

基于Kinect的机械臂目标抓取

为完成机械臂在非特定环境下的自主抓取,系统采用微软公司研发的Kinect对场景内的信息进行实时检测.通过对Kinect采集的深度信息进行背景相减法和帧差法处理可以获得目标抓取点信息.利用基于工作空间的RRT算法对机械臂末端进行路径规划,并利用梯度投影法进行逆运动学轨迹优化,求解关节轨迹.机械臂按照关节角运动时,可完成目标的抓取.通过设计一套实时桌面清理实验系统,验证了该方法的有效性.     

改进末端跟随运动的超冗余蛇形臂机器人运动学逆解

针对超冗余蛇形臂机器人运动学逆解中计算量大、超关节极限和位形偏移量大的问题,提出了一种改进末端跟随运动的逆解算法．在末端跟随法中引入蛇形臂弯曲角度的约束,调整关节位置的更新方式,使关节在蛇形臂轴线上运动．通过依次更新关节的空间位置,将超冗余多节蛇形臂的运动学逆解转化为2自由度单节蛇形臂的运动学逆解．仿真分析了蛇形臂机器人在基座移动和基座固定条件下的轨迹跟踪效果,对比了同一目标位置下不同方法的性能．结果表明,改进后的算法能保证蛇形臂的弯曲角度不超过给定范围,关节的运动量从末端到基座依次减小,机器人的运动更协调;与基于雅可比矩阵的数值法和现有启发式方法相比,该方法运算量降低,机器人整体位形偏移量减小,能用于蛇形臂机器人的实时控制．     

基于人工势场一遗传算法的机械避障方法研究

人工势场法是机器人避障规划中常用的方法,具有简单、实时性强的特点,但其存在目标不可达和局部极小值问题;文中针对机械臂的避障问题,首先利用人工势场法确定机械臂末端的避障轨迹,使用改进的斥力场克服势场法的目标不可达问题,利用随机逃离和沿等势线逃离相结合的方法解决局部极小值问题;其次针对机械臂末端避障轨迹中的每个点,采用遗传算法计算其对应的机械臂逆运动学解,在确保杆件不发生碰撞的情况下,充分保持关节角变化的柔顺性;仿真结果表明算法能够有效地实现机械臂的避障规划.     

机械臂的位姿分离求逆和改进RRT-connect算法研究北大核心CSCD

针对机械臂逆解求取过程中存在大量矩阵变换、计算成本高的问题,采用位姿分离法对逆运动学求解过程进行改进,并提出基于自适应步长的RRT-connect路径规划算法。首先建立六自由度机械臂连杆坐标系模型,采用Standard Denavit-Hartenberg(D-H)方法对机械臂进行正运动学分析,得到机械臂末端执行器位姿相对于基座的齐次变换矩阵。然后引入位姿分离法改进了机械臂的逆运动学求解方法,将机械臂运动学逆解分为位置逆解和姿态逆解两部分,分别用几何法和解析法进行求解,减少了整体计算量。再者提出基于自适应步长的改进RRT-connect路径规划算法,解决了扩展速度慢的问题。最后通过仿真验证所提出方法的正确性和有效性。     

物理受限冗余机械臂逆运动学凸优化求解

针对冗余机械臂逆运动学求解结果极有可能超过机械臂物理限制的问题,提出一种基于凸优化的逆运动学求解方法使得逆解结果满足物理约束.首先分析了关节速度与力矩关系,采用机械臂动能及重复运动为优化指标,以关节速度、关节力矩为优化变量.然后将逆运动学求解问题转化为凸优化问题,进一步转化为二次规划问题,充分利用冗余特性,实现逆运动学求解时避免关节位置、关节速度、关节力矩极限.最后利用7自由度冗余机械臂KUKA LBR iiwa进行仿真,求解关节量结果符合物理极限及优化准则.结果表明本文提出的方法适用于物理受限冗余机械臂的逆运动学求解.     

基于遗传算法的机械臂逆运动学问题解决方案

提出应用遗传算法求解机械臂的逆运动学问题,将种群定义于机械臂的关节角轨迹层面,利用连续性函数实现算法的初始化算子,交叉算子和变异算子。算法仅使用表现型数据表示方式,克服了传统遗传算法在数据的基因型和表现型之间频繁地进行编码和解码操作。通过和传统遗传算法进行对比分析,验证了所提出的方法能够避免传统遗传算法求解逆运动学问题时存在的多重切换点现象,能够获得更平滑的关节角轨迹,缩短了算法的收敛时间,生成的笛卡尔轨迹具有更高的精度。     

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STM32的果实收获机械臂运动控制系统研究

为了实现果实的收割,设计了一种基于STM32处理器的机械臂运动控制系统。该系统以STM32F103微控制器为核心,完成机械臂运动控制模块的设计;利用D-H参数法研究分析多关节机械臂的正、逆运动学问题,建立机械臂的运动学仿真模型,并实现机械臂平面作业轨迹跟踪仿真,验证其运动学正逆解的正确性。基于PC+STM32运动控制模块,控制实现机械臂的运动轨迹跟踪,利用机械臂完成运动控制实验。实验结果表明该控制系统能够实现果实收割。     

机械臂逆运动学模型控制新方法

根据机械臂关节轴线方向建立了连杆坐标系,采用Denavit-Hartenberg（D-H）法得到连杆坐标系变换矩阵,通过坐标系变换矩阵得到机械臂正运动学模型,由正运动模型得到机械臂逆运动学模型。该模型是一个非线性约束优化问题。为了求解模型,基于多种群和多变异策略,提出了多变异策略的多种群差分演化算法。多种群策略可以提升个体共享群体信息的能力,多变异模式策略可以提升个体间的差异性,数值试验表明新算法可以有效求解机械臂逆运动学模型。     

六自由度机械臂建模与工作空间分析

在危险环境条件下,为确保人员安全,考虑使用机械臂代替人类的工作,针对以上需求设计一种六自由度机械臂。根据D-H多体运动学建模方法,分析建立机械臂各关节坐标系并确定连杆参数,建立机械臂的运动学模型;通过齐次变换推导末端执行器的姿态和位置,通过仿真和数学计算结果比较证明建模的准确性。根据关节空间到工作空间的映射关系,采用蒙特卡洛法分析、求解机械臂的工作空间,在MATLAB中描绘出工作空间的三维云图。为后续的机器人轨迹规划、运动控制和参数优化提供参考。     

六自由度机械臂轨迹规划与仿真研究

针对六自由度链式机械臂在进行正运动学、逆运动学以及轨迹规划仿真时,不易直观地验证运动学算法的正确性和轨迹规划的效果,在正确建立机械臂数学模型的基础上,重点分析了机械臂在关节空间中轨迹规划的两种实现方法,并采用三维运动仿真进行了验证.开发了一套六自由度机械臂三维仿真软件,该仿真软件在VC++6.0开发平台上,首先利用分割类将基于MFC框架的窗口分割成为控制窗口和视图窗口两部分,然后利用OpenGL的图形库对机械臂进行建模,首次将正运动学、逆运动学以及轨迹规划算法融入其中开发而成.该仿真软件有效地验证了机械臂运动学模型建立的正确性,同时也对三次多项式和五次多项式两种轨迹规划方法做了直观的比较,结果表明后一种轨迹规划效果明显优于前一种.     

一种求解冗余机械臂逆运动学的优化方法

基于加权最小范数法,推导出一种避免计算雅可比矩阵伪逆的优化方法.首先对加权雅可比矩阵的6维非奇异子矩阵求逆,得到逆运动学的特解和齐次解.然后用特解减去齐次解沿特解方向的分量得到运动学逆解.通过一个7自由度冗余机械臂的算例和仿真证明了方法在保证求解精度、降低求解难度以及避免关节极限方面的有效性     

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。     

实验教学SCARA机械臂控制算法研究与实现

针对实验教学,设计一种开放式的SCARA教学机械臂,把对控制算法的研究作为教学重点。首次采用仿真设计和实物设计,作为示教的两个主要部分。通过D-H参数法确定运动学方程,根据运动学方程对机械臂进行了正逆运动学分析,结合轨迹规划完成机械臂运动规划。MATLAB建立机械臂模型,通过仿真模型运动验证了前期控制算法分析的准确性。利用Visual Studio 2013实现算法,完成上位机控制系统,通过上位机编程控制机械臂完成物体搬运工作。机械臂能够精准地实现旋转和搬运功能,并验证了控制算法研究和仿真设计的正确性,能够较好地达到实验教学的需求。