Stewart平台实时位置正解通用方法

为了提高Stewart并联平台位姿正解求解速度,兼顾并联平台位置正解的精确性与实时性,本文结合BP神经网络、雅克比矩阵和牛顿迭代法,设计了并联平台位置正解的混合算法.运动学正解的非线性方程组由几何分析法得出;算法初始值由BP神经网络生成;最后使用提出的速度迭代得出精确结果.实验结果表明:在相同环境下,本文方法在相同精度...     

3UPS-1S并联机构的运动学分析

以3UPS-1S机构为研究对象,使用Grubler-Kutzbach自由度公式计算了机构的自由度,通过机器人学及机构学理论确定动、静平台坐标系、旋转矩阵,并根据机构几何关系推导出机构位姿逆解、正解方程,再由位姿方程求导得到雅克比矩阵,从而得到速度逆解、正解方程。分析结果表明：结构调整的3UPS-1S机构满足空间三维转动,且在动平台承受重载时,操作平稳;运动学分析得出机构的位姿正、逆解,速度正、逆解,对此类机构的理论研究很有意义。     

6R机器人逆运动学求解与运动轨迹仿真

针对如何提高6R机器人逆运动学求解的精度和效率问题,提出一种基于动态模糊神经网络进行求解的方法。根据6R机器人逆运动学方程组具有高维非线性、求解复杂的特点,对动态模糊神经网络进行改进,使其能够应用于多输入多输出系统,建立运动学逆解预测模型。通过正运动学方程获取工作空间位姿样本,以工作空间的位姿作为预测模型的输入变量,以关节空间中的关节角作为输出变量,用样本数据对逆解预测模型进行训练。最后,运用该模型对KR16-2机器人进行复杂运动轨迹仿真,并与RBF和BP神经网络模型的求解效果进行比较,结果显示,基于动态模糊神经网络的6R机器人运动学逆解预测模型具有精度高、鲁棒性优和泛化能力强的特点,证明了该方法的可行性和有效性。     

基于神经网络的6-SPS并联机器人正运动学精确求解

位置正解是并联机器人机构应用的基础。探讨了人工神经网络在并联机器人机构位置正解求解中的应用。采用BP网络，利用位置逆解结果，通过训练学习，实现操作手从关节变量空间到工作变量空间的非线性映射；从而求得6-SPS并联机器人运动学正解。为提高正解结果精度，采用迭代计算进行误差补偿。给出了一种并联机器人操作手的仿真实例。计算结果表明，该法迭代次数少，计算精度高且计算速度接近机器人实时控制的要求。     

一种5轴混联加工中心的位姿正逆解分析

为了解决目前纯并联机床存在的问题,研究了一种新型5轴混联加工中心结构,该新型结构具有工作空间大、静动态刚度好的优点.针对其运动参数间存在较强的耦合性,给出了运动平台姿态参数与位置参数间的数学解耦关系,将解析法和数值法相结合,对其位姿逆解进行了详细的推导,同时借助改进的杆长逼近法,进行了位姿正解的推导.实例验证结果表明算法正确、有效.该算法对混联机构的运动分析具有一定的参考意义.     

基于差分进化的并联机器人位姿正解

利用并联机器人位姿反解容易求取的特点,把并联机器人的位姿正解问题转化为假设已知位姿正解,通过位姿反解求得杆长值,并使所求得的杆长值与给定的杆长值之差为最小的优化问题,然后利用差分进化的全局寻优能力来直接求解并联机器人的位姿正解.6-SPS型并联机器人位姿正解的数值仿真结果表明,该方法较遗传算法求解精度高且收敛速度快,经过508步迭代之后,位置误差小于0.000 1 mm,姿态误差小于0.000 1°.该方法不仅避免了繁琐的数学推导和迭代初值的选取,又可以获得符合精度要求的运动学正解,为解决并联机器人正向运动学问题提供了新的计算策略.     

基于改进自适应小生境遗传算法的机械臂逆运动学求解

逆运动学求解对机械臂位姿控制和轨迹规划具有重要意义,针对逆运动学求解存在多解及通用性差的问题,提出了一种基于改进自适应小生境遗传算法的逆运动学求解算法。适应度函数融合位姿误差和"最柔顺"原则,不存在多解及奇异解问题;引入减法聚类分析,提升算法通用性;对遗传算法进行改进,提升了算法收敛速度及精度。利用六自由度机械臂进行仿真实验,结果表明该算法收敛快、精度高,可求得唯一解。     

几何分域的多模块神经网络求解 平面3R机械手逆运动学

针对神经网络求机器人逆运动学多解时输入与输出间存在一对多的映射问题,提出一种基于几何分域的多模块神经网络求解平面3R机械手逆运动学方法。该方法通过将连杆分离-重新组合的方式进行几何分析,将平面3R机械手分为两组具有多解的子空间,同时增加末端执行器方位角的规划,使得用于两个子空间训练的BP神经网络中,输入与输出间具有唯一映射关系。用训练好的两个BP神经网络分别对同一段规划好的圆形轨迹进行预测,得到的两段预测轨迹平滑且与规划轨迹基本一致,这一结果表明,所提方法可以获得平面3R机械手高精度的逆运动学多解。     

2-UPS/RPR并联机构运动学分析

为得到2-UPS/RPR并联机构运动学特性,首先,运用螺旋定理进行分析得出动平台反螺旋系与运动螺旋系,结合修正的Grübler-Kutzbach公式计算机构自由度.然后,通过位置反解得出末端执行器位姿与各驱动杆位姿函数关系,并结合牛顿迭代法得出位置正解.其次,运用雅可比矩阵映射出末端执行器速度参数.最后,运用Adams软件对2-UPS/RPR并联机构的虚拟样机进行运动学仿真分析,得到动平台位移、角速度、速度、加速度变化曲线云图,结果表明该机构两转一移的特性可适应不同工况下复杂表面的喷涂.     

6自由度装校机器人逆解的确定

为了实现对自主研发的6自由度装校机器人的精确控制,提出了一种机器人的逆解确定方法。通过D-H(Denavit-hartenberg matrix)法建立机器人各连杆的参考坐标系获得D-H参数,推导出机器人的运动学正解并采用解析法求得运动学逆解。基于作业时间最优的思想,采用在X-Y平面末端定域方法从多组逆解中确定出一组运动学逆解。运动学逆解可以用于机械臂末端执行器的精确定位和运动规划,为实现机器人的轨迹规划及实时控制等提供了理论基础。     

平地机工作装置混联机构简化位置正解分析

为了研究平地机工作装置的运动学特性,提出工作装置混联机构简化位置正解的分析方法.根据平地机工作装置结构及各部件运动副关系,抽象出工作装置机构模型.基于平地机作业方式特点,对该机构进行分解和分析,确定少自由度并联机构为该机构的主体.利用螺旋理论对该并联机构进行自由度分析,采用数值分析法对该并联机构进行位置正解分析,并基于ADAMS实现平地机工作装置并联机构部分的位置正解分析.现场的物理试验表明,对于工作装置并联机构部分的位置正解,试验结果与计算机仿真结果基本吻合,最大误差不超过3%,满足平地机工作装置的精度要求;从而验证了所提出的分析方法的有效性.依据该理论基础,通过进一步的分析,获得平地机混联机构工作装置的运动学特性,最后讨论该机构设计要点,为工作装置设计和优化奠定理论基础.     

6-PRRS并联机器人正运动学求解

采用分类神经网络形式,利用运动学逆解,通过遗传算法结合Levenberg-Marquardt训练方法,可实现机器人位置从关节变量空间到工作变量空间的非线性映射,从而求得并联机器人运动学正解估计值,然后通过拟牛顿迭代计算可求得精确解,将此方法应用于6-PRRS并联机器人,结果表明:该方法计算精度高,耗时少,可应用于并联机器人的任务空间实时控制或求解并联机器人的工作空间。     

一种五自由度混联机器人运动学分析

为了使工业机器人的位姿改变更加快速、灵巧,对一种五自由度混联机器人进行了结构分析．建立D-H坐标系求得末端执行器的位姿矩阵,提出一种基于PAUL逆变换法的串联机器人逆运动学封闭解的求解分析方法,求得该机器人的运动学逆解．计算机仿真结果验证了该算法的快速性和有效性．运用包络理论确定局部关节联动所形成的工作空间包络面,论证了该机器人作业姿态的灵巧性．利用几何叠加方法规划出机器人灵巧工作空间,为结构设计和运动控制提供了依据．     

一种水陆两栖机器人的两移两转串并混联腿机构

为了适应水陆两栖机器人的复杂工作环境,提出一种同时拥有直线驱动和转动驱动的串并混联四足步行机器人。将串并混联机器人腿部机构简化为2UPU-UPR并联机构,并运用螺旋理论分析该并联机构的自由度特性,Y方向的位置和Z方向的姿态是影响机构运动的两个独立变量。推导出了2UPU-UPR并联机构的运动学反解及其速度雅克比矩阵,并根据速度雅克比矩阵分析了该机构的三类运动学奇异位形,2UPU-UPR并联机构没有运动学反解奇异,但是存在四种运动学正解奇异和两种混合奇异。通过对该机构组成的四足机器人进行直行步态规划,验证了机器人的运动稳定性;对一简单实例进行了单腿机构运动学仿真,分析其输入输出变化关系。研究结果可为机构的进一步动力学分析与应用提供理论基础。     

基于逆运动学的6-UPS并联机构运动学参数辨识方法

为了提高6-UPS并联机构的定位精度,研究了一种基于逆运动学的6-UPS并联机构运动学参数辨识方法.首先基于逆运动学建立了6-UPS并联机构的运动学参数辨识模型,然后通过Levenberg-Marquardt最小二乘法对模型进行求解,最后对该算法进行了仿真验证.结果表明该算法可以很快收敛,在测量设备没有测量误差的理想状态下,参数辨识精度达到10-10mm.在测量设备存在1μm、1″的误差状态下,参数辨识精度达到10-3mm,足以满足大部分应用场合下6-UPS的位姿精度要求.     

七自由机器人逆运动学研究

本文提出了一种具有球形腕的冗余度机器人逆运动学实时解的新方法。即采用位姿分解方式，使逆运动学划分为球形腕位置和姿态两部分。     

基于ADAMS的并联机构运动学仿真

为了研究飞行模拟器的六自由度并联机构,经过运动学的理论分析,探讨了结构逆解和结构正解问题,两种方法都可以得到运动学方程的解析解.应用ADAMS仿真分析软件对该并联机构建立仿真模型,可以得到运动学的仿真曲线,实际结果证明该软件对并联机构运动学结构逆解和结构正解问题求解的有效性.     

一类平面关节型机器人运动学建模

针对实际应用中的搬运和装配工作,本文基于一款四自由度平面关节型机器人,采用D-H法则,建立了四自由度机器人直角坐标系,给出了D-H变换矩阵,建立了机器人正运动学方程,同时对逆运动学进行求解。求解结果表明,通过对各连杆变换矩阵的相乘得到运动学正解(即机器人末端执行器的位姿),同时结合代数法实现运动学逆解。该机器人在已知目标物体空间位置的前提下,实现了对物体的搬运和装配工作。该研究具有一定的实际应用价值。     

基于神经网络的冗余度二重八面体变几何桁架机器人运动学求解

应用ＢＰ神经网络对冗余度二重八面体变曲何桁架机器人的位姿正解进行训练产,解决了二重八面体变几何桁架机器人的位姿反解问题。并利用网络模型求得运动学中的一、二阶影响系数矩阵,将关节极限优化指标引入机器人的运动学规划中,提出了一种轨迹规划方法。并对双二重八面体变几何桁架机器人进行了仿真计算。     

基于唯一特征的BP神经网络求解平面2R机械手逆运动学

针对神经网络求解机器人逆运动学时输入与输出间需要建立正确的映射关系,提出一种基于唯一特征的BP神经网络求解平面2R机械手逆运动学的方法。该方法通过在机械手的工作空间中进行几何分析,确定了逆运动学多解的规律,同时在BP神经网络的输入中增加方位角作为特征参数。仿真结果表明:所提方法只需要一个BP神经网络,就可以求得平面2R机械手的逆运动学完整解;预测误差较小在-0.002～0.002 rad之间。