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针对6DOF工业机器人逆运动学求解存在计算量大、通用性差、有奇异性等问题,提出一种基于思维进化算法(MEA)优化BP神经网络的工业机器人逆运动学求解方法。在机器人工作范围内,随机生成若干组关节角度值,通过正运动学方程获得机器人末端连杆位置和姿态,以末端连杆位置和姿态作为模型输入,关节角度作为模型输出,通过对样本数据的训练确定模型参数。使用该模型进行机器人逆运动学求解,并与传统的基于BP和RBF神经网络的求解方法进行比较,结果表明:该求解方法精度高、泛化能力强。 相似文献
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针对目前马鞍形焊缝焊接装备灵活性差,自动化程度低,接头质量稳定性不足等问题,开发了一种新型的管外锚固式四轴焊接机器人. 通过对机器人机构合理简化建立了D-H连杆坐标系,推导了机器人的正逆运动学表达式,并结合机器人关节变量的限位值确定了逆运动学解的唯一性. 通过MATLAB软件对机器人运动学进行了仿真,仿真结果表明,推导的正逆运动学方程模型完全正确. 通过制作样机进行焊接试验,结果表明,焊缝成形致密美观,机器人焊枪末端在x,y,z方向的误差均在±0.35 mm以内,完全满足工程上自动化焊接的需要,为马鞍形焊缝焊接机器人的连续轨迹控制和离线规划提供了依据和算法支持. 相似文献
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利用D—H参数对MOTOMAN—UPJ型机器人建立坐标系,推导出正运动学公式。将由此得到的运动学正解作为训练样本,利用RBF神经网络的局部逼近的优点,将求解机器人运动学逆解转化为对神经网络的权值进行训练。实现了机器人从工作空间到关节空间的非线性映射。使用12输入,单输出的RBF网络,对6自由度的MOTOMAN—UPJ机器人进行了计算仿真,验证了该方法的可行性。与传统解析法相比,大大减少了求解运动方程的计算量。与BP神经网络相比,加快了收敛速度,解决了实时性差的问题。 相似文献
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为了保证机器人运动角度精确,以此研究7自由度串联机器人的运动学特性,对其进行正向运动学和逆向运动学的分析。首先,通过旋量理论方法建立该7自由度串联机器人的正向运动学方程。其次,在应用旋量理论得到正向运动学方程的基础上,通过将几何法和位姿分离法两种方法结合用来求解机器人的逆解。最后,将结果在Adams/MATLAB联合仿真进行验证,求解逆解方法的正确性,经过仿真得到运动学角度函数变化曲线以及关节角度变化值,与理论所得到的角度值进行比较分析,结果验证了该方法的有效性和正确性,表明该方法具有精度高、运算量小的特点。 相似文献
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针对6自由度点焊机器人复杂轨迹上多点焊接作业时的逆运动学组合求解问题,通过构建机器人运动学模型的非线性方程组,提出了一种离线编程的变进制变步长求解可逆优化迭代算法.该算法在给定位置优化目标下,每次迭代过程中,逐步缩小机器人每个关节变量变化值,同时依次做"前进、后退、保持一步"的试探判断策略,逐步迭代计算得到满足精度要求的数值解.通过对六自由度点焊机器人在复杂轨迹上作业的数值模拟,证明该算法设计简单,求解效率高,而且能在多组非线性方程组中优化组合所求数值解,同时保证机器人关节运动的平稳性. 相似文献
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现如今生产过程中的码垛场景多为专用的四自由度码垛机器人,通用性和灵活性较差。为提高码垛过程中机器人的通用性和灵活性,实现六自由度串联机器人的码垛,根据改进D-H法,在UR5机器人各关节末端建立固连坐标系,推导出UR5的正运动学变换矩阵及逆运动学各关节表达式。使用梯形速度控制,确定了码垛过程中直线轨迹部分的运动规律,得到了码垛过程中圆弧轨迹部分的坐标转换关系及机器人末端运动过程。在空间中规划出码垛时机器人末端轨迹,并进行仿真。绘制了各关节运动曲线,表明机器人在码垛过程中轨迹平滑,运行平稳,对六自由度串联机器人的码垛研究具有参考意义。 相似文献
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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。 相似文献
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并联机器人机构位置正解问题是机器人机构的应用基础也是运动学研究中的难点之一。针对数值法和解析法的复杂和求解难度以及有时求解的不唯一性,提出了一种多层前向神经网络求解3自由度5-P4R并联机构位置正解的方法。将位置反解作为训练样本,采用学习率可变的BP算法,实现了从驱动工作空间到动平台变量空间的非线性映射,从而得到并联机构运动学正解值。最后给出一组仿真实例,可以看出此方法的有效性与可行性。 相似文献
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0 IntroductionToweldthenipplesontheheaderofaboiler,a 6 DOFweldingrobothasbeendevelopedsuccessfully .TheapplicationofthissystemattheDongfangBoilerFactoryindicatesthatnomatteronweldingqualityorspeed,ithastheadvantagesthatcanneverbereachedbymanualwelding[1 ] … 相似文献
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Precise welding of the T-joints between aircraft hyperbolic panels and stringers is required. Therefore, a method of solving inverse kinematics equations for a cooperative welding robot with multiple manipulators based on neural networks was investigated. To build an effective Denavit-Hartenberg(DH)model for this robot, sample data was obtained considering the movement ranges of the robot joints.Based on back propagation(BP) and radial basis function(RBF) neural networks, 18 joint sub-spaces wer... 相似文献
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针对焊接机器人逆向运动学不易求解且多解或无解的缺点,提出一种基于ADAMS和MATLAB的逆向驱动轨迹规划方法,并采用非均匀有理B样条(non-uniform rational B-splines,NURBS)进行关节曲线拟合,并进行焊接机器人的运动学仿真.结果表明,与正弦曲线和五次多项式等传统规划算法相比,逆向驱动NURBS轨迹规划算法,获得的各关节角位移曲线光顺性较好,机械手各方向的位移误差均较小,误差小于1 mm,从而快速准确实现焊接机器人的预期轨迹,为焊接机器人轨迹规划提供了一种新思路. 相似文献
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为了实现飞机双曲度壁板与桁条之间T形接头双侧焊缝的精准焊接,提出基于神经网络的多臂协同焊接机器人逆运动学求解方法.在构建多臂协同焊接机器人DH模型并进行有效性验证的基础上,考虑焊接机器人各关节运动范围,获取样本数据.基于BP和RBF神经网络,将18个关节子空间映射到三条机械臂末端作业空间,把高维、非线性逆运动学求解问题转换为多输入多输出预测模型.对两种神经网络模型求解效果进行对比.结果表明,基于神经网络的多臂焊接机器人运动学逆解求解结果精度高,其中BP神经网络求解速度更快,而RBF神经网络的预测效果更好. 相似文献
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针对受损的水轮机叶片等具有空间复杂曲面结构,在其安装位置直接进行修复工作,设计了一种基于移动平台的焊接机器人虚拟样机。为确定焊枪末端与机器人6个关节之间的运动关系,建立虚拟样机DH坐标系,借助Matlab软件得到运动学方程正、逆解。将在Solid Works软件中建立的焊接机器人三维模型,导入ADAMS仿真软件进行运动学分析。仿真结果表明:机器人在狭窄空间启动时,由滑动、转动关节运动引起的焊枪末端空间位移变化小,速度、加速度曲线变化平缓,无任何突变,证明了该虚拟样机设计的有效性,满足基坑内的焊接工作要求。 相似文献