基于电流的力控制技术与安全保护研究

文章解决了电机电流进行机器人主动柔顺控制的问题,同时对七自由度关节一体机器人进行拖曳式示教实验。首先针对关节一体化机器人进行运动学分析,采用多层前向神经网络解决机器人运动学冗余轴反解问题,将复杂的非线性优化问题转化为简单的代数方程组求解问题。然后由于机器人特殊的构型及关节耦合复杂,采用牛顿—欧拉动力学建模。将永磁同步电机的转矩模型与机器人动力学模型结合,得到基于电流模型的力检测。最后实现基于电机电流的机器人主动柔顺控制,并在七自由度关节一体机器人上进行拖曳式示教实验,实际运行结果验证了算法的有效性。     

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。     

6R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。     

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。     

基于位姿分离算法的冗余机器人逆运动学分析

针对冗余机器人逆运动学求解复杂、实时性差的缺点,提出一种基于冗余机器人位姿分离的逆运动学求解算法。该算法以腕点矢量为目标,计算冗余机器人位置关节的逆解及位置关节对腕关节的误差补偿,得出腕关节逆运动学解。通过建立基于运动轨迹的逆运动学约束泛函,对冗余机器人的逆解进行了优化。得到机器人关节运动特性随约束泛函的变化曲线以及关节逆解的优化解流形。     

IRB4400喷涂机器人运动学分析研究

喷涂机器人的运动学分析是动力学控制和轨迹规划的理论基础,为提高运动学求解效率,以ABB IRB4400喷涂机器人为研究对象,在Robotics Toolbox中对其建立了D-H模型,进行了正运动学分析。并针对机器人一般逆运动学求解方法复杂低效的问题,研究了BP神经网络智能算法在该型机器人逆运动学求解中的应用。运用正运动学分析结果,在Matlab中利用蒙特卡洛法编程实现了机器人的工作空间仿真,利用神经网络算法求解得到的逆解进行了轨迹规划仿真,得到了机器人工作空间仿真图,连续光滑的关节角、角速度和角加速度曲线图。从而验证了机器人建模的正确性、正运动学分析的合理性和逆运动学算法的有效性,为实际编程作业效率的提高提供了参考。     

RBFNN在关节空间中的轨迹规划研究

讨论了一种六自由度工业机器人的关节空间的轨迹规划问题。鉴于RBFNN的非线性逼近属性,将其用于复杂映射的建模。采用单输入-六输出模式,利用运动学逆解作为训练样本,完成六维关节空间的插值计算,并通过仿真验证了算法的可行性。     

冗余度机器人运动学模糊优化

冗余度机器人由于具有冗余自由度,可以在运动学上实现机器人避奇异位形,仿止关节运动范围越限,避障碍物等多种优化,从而使该类机器人的操作性能和灵活性能得到了提高.文章采用多目标模糊优化方法,建立了冗余度机器人运动学的多目标模糊优化的数学模型,构造了模糊优越集,从而求解出多目标函数在可行域空间的最优解,最后经过仿真验证了该方法的可行性.     

基于GA算法的柔性抛光工业机器人最优轨迹规划

为使柔性抛光工业机器人的作业时间达到最优,文章在自行研制的柔性抛光工业机器人第一代样机的基础上,提出一种新的最优轨迹规划方法。从手表的表壳表耳部分的复杂曲面中提取出一组机械臂工作位置点,通过逆运动学求解出与其对应的关节位置序列,采用5次B样条曲线拟合方法得到各关节的角度轨迹曲线。将机械臂的运动学约束转化为5次B样条轨迹曲线的控制顶点约束,采用GA算法求解出最优的时间节点,进而规划出满足非线性运动学约束的时间最优连续轨迹曲线。仿真结果表明,提出的轨迹规划方法为柔性抛光工业机器人提供了理想的轨迹曲线,使柔性抛光工业机器人的作业时间达到最优。     

绳驱并联机器人实时正解数值算法

提出一种求解冗余约束绳驱并联机器人实时正解的数值算法。建立八绳六自由度绳驱并联机器人运动学模型,并对其机构进行参数化,根据矢量封闭原则计算绳索长度。由反解方程导出非线性正解方程组,取运动平台的初始位姿作为初值,运用Dog Leg算法迭代求出位姿正解。取圆曲线作为运动平台的运动轨迹,实时仿真实验表明该算法可完成精确的位姿正解运算。实验结果显示5种位姿组合平均耗时均小于0.07 ms,满足求解绳驱并联机器人位姿正解的实时性要求。     

逆向驱动焊接机器人NURBS轨迹规划

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.     

马鞍形焊缝焊接机器人设计与建模分析

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.     

面向压力钢管维护作业的爬壁机器人焊接运动轨迹研究

介绍一款面向压力钢管维护作业的爬壁机器人,对其运动学特性进行分析.介绍机器人的机械结构和控制系统,然后采用D-H参数法建立机器人运动学模型,构造运动学正解方程,并采用Robotic Toolboox对机器人正逆运动学方程进行求解,在线显示机器人三维仿真图像,分析各关节的位移、速度及加速度曲线,并对机器人末端轨迹进行规划...     

基于雷塞控制系统的五轴焊接机器人的轨迹规划

运用Denavit-Hartenberg方法建立了以旋转关节关节角和移动关节移动分量为变量的基于雷塞系统的五轴焊接机器人运动学模型,对五轴焊接机器人正运动学和逆运动学问题进行了求解分析;采用抛物线过渡的线性插值法对焊接机器人进行了轨迹规划,通过MATLAB Robotics Toolbox工具箱对五轴焊接机器人进行了运...     

修焊机器人非线性关节系统建模与控制算法

针对所研制修焊机器人关节存在死区、间隙等高度非线性环节,影响系统动态响应性能与作业路径精度的问题,采用粒子群优化的方法辨识了含间隙非线性环节的机器人主动关节模型,结合辨识结果采用间隙补偿切换控制算法,并综合采用基于速度逆运动学的前馈反馈复合控制,提高了主动关节的角度跟踪控制精度.控制算法的实际试验结果显示,机器人各主动关节联动控制下的机器人末端作业单元直线路径的平均误差0.2 mm.结果表明,所采用软件算法有效弥补了低精密度减速器的不足,降低硬件成本.     

Inverse kinematics and error analysis of cooperative welding robot with multiple manipulators

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 were mapped to the workspaces of three manipulators. The high-dimensional and nonlinear inverse kinematics problem was transformed into a multi-input and multi-output prediction model. The results revealed that the prediction model of solving the cooperative welding robot kinematics equations was quite accurate. Moreover, compared with the BP-based model, the calculation process of the RBF-based prediction model was slower, but yielded more accurate predictions.     

多臂协同焊接机器人运动学逆解及误差分析

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.     

Study on a 7-DOF anthropomorphic weld arm

0　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＴｏｗｅｌｄｔｈｅｎｉｐｐｌｅｓｏｎｔｈｅｈｅａｄｅｒｏｆａｂｏｉｌｅｒ,ａ 6 ＤＯＦｗｅｌｄｉｎｇｒｏｂｏｔｈａｓｂｅｅｎｄｅｖｅｌｏｐｅｄｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌｌｙ .ＴｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｉｓｓｙｓｔｅｍａｔｔｈｅＤｏｎｇｆａｎｇＢｏｉｌｅｒＦａｃｔｏｒｙｉｎｄｉｃａｔｅｓｔｈａｔｎｏｍａｔｔｅｒｏｎｗｅｌｄｉｎｇｑｕａｌｉｔｙｏｒｓｐｅｅｄ,ｉｔｈａｓｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓｔｈａｔｃａｎｎｅｖｅｒｂｅｒｅａｃｈｅｄｂｙｍａｎｕａｌｗｅｌｄｉｎｇ[1 ] …     

基于MEA-BP神经网络的6DOF工业机器人逆运动学研究

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。     

六自由度机械手的运动轨迹规划与仿真

轨迹规划是影响六自由度机械手运动学性能,保证其平稳快速完成指定任务的重要内容。文中基于D-H坐标系,建立机械手运动学模型,求解正、逆运动学方程。采用4-3-4多项式关节插值算法,对六自由度机械手进行轨迹规划。利用MATLAB对机械手进行运动学仿真,输出各关节位置、速度及加速度曲线。基于仿真结果,将4-3-4轨迹规划方法与三次多项式轨迹规划进行比较,结果表明:4-3-4多项式插值轨迹规划方法可以保证机械手平稳快速地到达期望位姿,完成指定任务。