偏置式空间机械臂关节角参数化逆运动学求解

针对偏置式空间7自由度(DOF)冗余机械臂,提出了一种基于关节角参数化的运动学求解方法。根据空间机械臂的结构特点对其臂型进行了分析,采用D-H(Denavit-Hartenberg)法建立空间机械臂坐标系。采用D-H法对空间机械臂操作空间进行了描述,在考虑运动学约束的基础上,得到了以关节角为变量的正运动学模型。通过分析逆运动学模型的可解性,采用矩阵逆乘的解析法求解了该类机械臂逆运动学的完整解析解。在Matlab环境下,使用Matlab Robotic Tools对机械臂的初始姿态进行了仿真。通过给定的机械臂末端位姿,根据推导的逆运动学算法对空间机械臂各个关节的角度进行了求解。机器臂的运动学逆解算将作为机器臂运动规划和轨迹控制的基础。     

基于改进自适应粒子群算法的机器人逆解研究

为提高结构复杂、自由度较高机器人逆运动学求解的准确性,提出了一种改进的自适应粒子群算法(IAPSO)。首先,通过改进DH(Denavit-Hartenberg)参数法建立了6自由度臂型抓取机器人模型的运动学方程;其次,在已有粒子群算法的基础上,利用种群曼哈顿距离实时判定种群的进化状态,并根据进化状态的不同确定自适应学习因子,进而采用不同的位置与速度更新模式;最后,引入带惩罚因子的适应度函数对机器人模型进行单点与连续轨迹求逆解测试,得到误差不大于0.005 rad的关节输出。仿真结果表明:所建立的运动学模型正确,改进的算法兼顾已有PSO算法求逆解的准确性、唯一性与快速性,同时具有更高的求解精度。     

基于改进人工蜂群算法的冗余机器臂逆解研究

针对具有移动关节的7自由度机械臂逆运动学求解困难的问题,提出了一种基于改进人工蜂群算法的逆运动学求解方法。首先根据冗余机械臂的物理结构简化出几何模型,利用D-H法建立运动学模型,由坐标系变换得到正运动学的解。由于该冗余机械臂不满足Pieper准则,难以用传统方法求得封闭解;因此采用改进人工蜂群智能算法,利用位置误差与姿态误差的标准差作为目标函数,求取逆运动学的最优解,并利用Matlab编程进行仿真验证,仿真结果表明该方法准确有效,为具有移动关节的冗余机械臂逆运动学的求解提供了一种新的途径。     

基于MATLAB和ADAMS的六自由度并联运动机床运动学仿真

针对六自由度并联运动机床,论文首先运用MATLAB进行了运动学分析,求出了其运动学逆解模型, 其次在UG软件中建立其三维模型,并将模型导入ADAMS软件中对其进行运动学仿真,得到杆件的运动仿真曲线,通过与MATLAB求解获得的理论曲线相比较,结果是吻合的,从而验证了逆解模型的正确性,为进一步在EMC开放式数控系统的运动模块中建立逆解模型奠定了基础.     

基于混合算法的七轴机器人逆解求解

为了解决七轴机器人逆运动学求解较难、精度较低的问题,提出一种基于数值迭代法与粒子群优化算法相结合的方法求解.对机器手模型及逆运动学位姿函数进行了研究,利用数值迭代法进行机器手逆解的初步最优角度解,在此基础上缩小搜索范围利用粒子群算法进行二次优化搜索计算,减小数值迭代过程中产生的累积误差,仿真结果表明机器手的位姿精度大大...     

基于RBF神经网络间接求取运动学逆解的研究

七自由度工业机器人的几何结构大多满足Pieper准则,所以针对七自由度的封闭解法具有很大的发展空间。提出了一种基于RBF神经网络间接求取运动学逆解的方法,将运动学方程转化成了优化控制问题。采用遗传算法与最佳柔顺性准则相结合的方法,为RBF神经网络算法提供了精确的样本;为了提高神经网络算法的收敛速度以及收敛精度,进行间接求取的方式,引入连杆三角形夹角的概念;为了验证结果的可靠性,以七自由度冗余机械臂为对象,开展了基于RBF神经网络算法间接求逆的优化实验,并对比传统的RBF神经网络求取运动学逆解算法,结果表明,该算法结构简单,且能够显著提高收敛精度和收敛速度。     

机械臂逆运动学的带修复策略自适应差分进化求解北大核心

在保证机械臂运动学逆解位姿精度的前提下,为了减小机械臂关节角整体的运动量,提出了基于带修复策略自适应差分进化算法的逆运动学求解方法。以7自由度冗余机械臂为研究对象进行了问题剖析。以末端执行器位姿精度为约束,以关节角整体运动量最小为目标,建立了带约束的优化模型。在差分进化算法中引入了多种变异策略,并给出了多变异策略的自适应选择方法,提高了算法的优化能力。针对约束条件,设置了带伸缩因子的修复策略,使解在非可行域时能够伸缩到可行域内。经验证,带修复策略自适应差分进化算法求取的运动学逆解能够满足位姿精度约束,且减小了逆解的关节角整体运动量,验证了本文算法在机械臂逆运动学求解中的优越性。     

机器人轨迹规划目标逆解精度优化算法

应用常规D-H建模方法,建立6R机器人正运动学模型。当模型存在误差时,轨迹规划目标逆解含有误差,实际运行轨迹无法满足机器人作业精度。提出将目标位姿与实际位姿间误差作为迭代目标,基于Levenberg-Marquardt方法求逆,利用含有误差的模型参数,实现逆解精度迭代优化,输出修正后的关节角逆解,可使机器人实际运动以所需作业精度接近轨迹规划目标位姿。经仿真验证,算法可完成复杂的轨迹规划逆解精度优化,且避免运动学模型高精标定与参数识别,有实际应用价值。     

基于改进差分进化算法的机械臂运动学逆解

为简化机械臂逆运动学求解,提高逆解精度,增强方法通用性,利用群智能优化算法,将逆运动学求解变为最优化问题.首先,根据正运动学方程建立末端位姿误差目标函数,结合柔顺性与能耗约束构建适应度函数,使机械臂在满足位姿误差要求时还具有最佳柔顺性与较低能量消耗;其次,为使位置和姿态收敛精度统一并控制进化方向,引入位姿平衡系数与位姿...     

6R关节式机器人运动学仿真分析

为研究PR05型号6自由度关节型机器人的运动性能和轨迹规划,运用D-H建模方法对该机器人建立运动学方程,并基于其变换矩阵中元素的特性,提出一种6自由度机器人运动学逆解优化算法,该算法只需进行一次矩阵逆乘,从而使计算过程简化,而后分析了该机器人的奇异状态位置;在Matlab Robotics Toolbox环境下,对该机器人进行仿真建模,并对其运动学正逆解和关节空间轨迹进行实例仿真,得到了机器人各个关节的动力学参数仿真曲线和运动轨迹数据,验证了所建立的机器人运动学模型正确以及正逆解算法的有效性,表明了该机器人运动性能良好,轨迹曲线平滑无波动。     

基于改进SIFT算法的机械臂识别抓取研究北大核心

为解决水下机器人进行水下目标物识别时,存在的计算速度慢、抗噪声能力差等问题,提出一种基于SIFT和FLANN的图像识别算法,并在自主研发的机械臂平台上进行验证。使用改进算法提高目标识别的准确率;基于D-H法建立机械臂模型进行运动学分析,实现系统优化控制。利用机械臂进行多组抓取实验。结果表明:所提方法不仅可以准确地识别海参,同时可以自动调节识别框的位置,提高机械臂抓取的成功率,验证了该算法的有效性。     

基于DCNLP机械臂分拣切分精度与能耗最优研究

为了探究机械臂分拣过程中切分精度与能耗之间的最优关系，根据D-H矩阵建立机械臂数学模型，用Euler-Lagrange方程描述机械臂动力学方程，以最优化控制必要条件构建系统限制方程，建立了机械臂的最优能耗控制模型，并用符号语言推导公式，最后使用直接配置非线性规划法将两点边值问题转化为一般的非线性规划问题，得到系统的最优解，并对机械臂分拣目标物过程的切分精度与能耗最优关系进行探讨。仿真结果表明：在规定时间内，机械臂完成分拣动作过程中，切分份数越多，切分精度越细，最优能耗越小，但在达到某一值数后，就不再减少。     

NMPC算法下六自由度机械臂避障轨迹规划

针对机械臂在空间避障轨迹规划的需求,提出一种基于NMPC的六自由度机械臂避障轨迹规划算法。与以往的避障算法相比,该避障算法在规避障碍物的同时可以对运动轨迹精度进行控制。首先,建立六自由度机械臂自主防撞最优控制模型。其次,为了保证系统的时效性,对复杂的六自由度机械臂系统进行线性化处理,并且通过剪切搜索的方法来寻找最优解。最后,使其在满足控制约束和轨迹约束的前提下,达到自主避障效果。通过MATLAB 对该算法进行仿真验证,结果表明：该方法能够有效地规划出满足机械臂性能要求的无障碍运动轨迹,实现机械臂在动态环境下的防撞控制,有效提高机械臂的运行安全。     

多策略改进型麻雀算法在水下伸缩臂轨迹定位的应用

针对深层水域水下机器人通过机械臂捕捉目标物定位精度低、搜索难度大、耗费时间长的问题,提出一种基于多策略改进型麻雀搜索算法的水下机器人伸缩臂轨迹定位方法。通过D-H参数法搭建伸缩臂模型,结合MATLAB和ADAMS分析伸缩臂在水下捕捉目标物群目标物的低效性,引用麻雀搜索算法中鸟群觅食在最优位置的思想,引入Logistic混沌映射和柯西高斯变异原理,通过水下机器人的4项性能指标分析最优结果。结果表明：优化后的麻雀算法优于其他算法,同粒子群算法、天牛群算法、鲸鱼优化算法相比,伸缩臂捕捉目标物轨迹路线更加精确,水域环境下避障更为明显。     

具有符号式位置正解的2T1R并联机构的运动学分析与尺度综合

基于方位特征方程的并联机构拓扑设计理论和方法,设计一种零耦合度且具有符号式位置正解的两平移一转动并联机器人机构,分析计算机构的方位特征集、自由度以及耦合度等拓扑特性。利用机构支链运动副布置的特点建立运动学方程,计算出正运动学和逆运动学的位置解析式,通过一组算例验证计算结果可靠性。研究机构的奇异性并给出正解奇异和逆解奇异的产生条件。分析机构的工作空间,以给定的工作空间作为约束条件,建立实际工作空间最小化的优化目标,选择天牛群优化算法优化得到满足给定的工作空间且使实际工作空间最小的设计结构参数最优解。结果表明：机构具有符号式的位置正解,且工作空间形状规则,呈对称分布、边界光滑。     

Total differential methods based universal post processing algorithm considering geometric error for multi-axis NC machine tool

Multi-axis numerical control machining for free-form surfaces needs CAD/CAM system for the cutter location and orientation data. Since these data are defined with respect to the coordinate of workpiece, they need converting for machine control commands in machine coordinate system, through a processing procedure called post processing. In this work, a new universal post processing algorithm considering geometric error for multi-axis machine tool with arbitrary configuration. Firstly, ideal kinematic model and real kinematic model of the multi-axis NC machine tool are built respectively. Difference between the two kinematic models is only whether to consider the machine tool's geometric error or not. Secondly, a universal generalized post processing algorithm containing forward and inverse kinematics solution is designed to solve kinematic models of multi-axis machine tool. Specially, the inverse kinematics solution is used for the ideal kinematic model, while the forward kinematics solution is used for the real kinematic model. Then, a total differential algorithm is applied to improve the calculation speed and reduce the difficulty of inverse kinematics solution. Realization principle of the total differential algorithm is to transform the inverse kinematics solution problem into that one of solving linear equations based on spatial relationship of adjacent cutter locations. Thirdly, to reduce the complexity of geometric error calibration experiment, effect weight of geometric error components is determined by the sensitivity analysis based on orthogonal method, and then the real kinematic model considering geometric error is established. Finally, the universal post processing algorithm based on total differential methods is implemented and demonstrated experimentally in a five-axis machine tool. The results show that the maximum error value can be decreased to one-fifth using the proposed method in this paper.     

基于SAPSO-GA算法的高速曲轴随动数控磨床几何误差辨识方法

以某型数控曲轴磨床作为研究对象,对其结构和运动进行分析,推导出曲轴磨削时理想的砂轮轨迹方程。根据多体系统理论建立含有误差参数的模型,并推导出机床-工件和机床-刀具的运动链位置矩阵,得出机床精密加工的约束方程。对磨床的几何误差进行研究,建立几何误差模型。为快速、准确辨识出各项几何误差,提出一种混合SAPSO-GA算法。通过对比球杆仪测量补偿前后的运动轨迹,分析补偿效果。结果表明:所提方法提高了辨识准确性,通过补偿大大提高了曲轴随动磨床的加工精度。