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.     

基于粒子优化算法的并联机器人误差建模分析

以6?PTRT并联机器人为研究对象,建立其位姿误差模型,利用单支链闭环矢量法,依据输入输出关系,建立误差方程。依据6?PTRT并联机器人的位姿误差模型,将机构误差转化为驱动杆误差,利用MATLAB软件分析各个驱动杆杆长误差参数对其输出位姿误差的影响;建立并联机器人位姿误差修正的目标函数,利用基于带收缩因子的自适应权重粒子群算法寻优各个驱动杆误差参数,修正末端位姿、提高运动学精度,为6?PTRT并联机器人动力学、位姿标定以及轨迹规划和控制等问题提供理论依据。     

一种新型并联机床的精度建模与误差分析

以一种新型并联机床为对象，提出了一种精度建模方法。将精度建模的问题转化对应的“虚拟机构”的运动分析问题，建立了主进给机构的驱动误差、结构误差及球铰间隙误差与刀尖参考点位姿误差之间的关系式，利用空间矢量链模型推出了并联机床系统位姿误差与主进给机构安装误差、立柱尺寸误差及工作台运动误差间关系的综合表达式，为该新型并联机床的精度补偿提供了理论基础。最后给出了误差分析的数值实例。     

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.     

并联六自由度机构运动学与动力学标定对比

为了研究并联六自由度机构不同标定方法的适用性,依据运动学标定和动力学标定,分别建立了并联六自由度机构的标定模型,并通过数值仿真对标定效果进行对比分析。结果表明：运动学标定方法对提高机构运动正解精度更为有效,正解误差比动力学标定的结果小4．9％,有利于传统的基于关节空间的并联机构控制策略;动力学标定方法对提高机构动力学模型精度更为有效,关节驱动力误差比运动学标定的结果小5～25 N,更适合基于工作空间的并联机构控制策略。     

一种2自由度平面并联机器人的精度分析

以一种2自由度平面并联机器人机构为对象,分析了该并联机器人机构的误差源,首先利用图解法得到该平面并联机器人机构的可达工作空间和有效工作空间,再利用环路增量法和误差分离技术导出了末端位置误差与误差源之间的映射关系,因而为其在工作空间内的位姿误差建立了数学模型,给出了这个平面并联机器人机构位姿误差的计算方法,从而对其进行精度分析,最后借助于搜索法得到了其在有效工作空间内的误差分布图像.     

Stewart型并联机床直线插补步长的研究

为了提高Stewart型并联机床运动学精度,文章研究并联机床末端运动轨迹的直线插补步长和非线性插补误差的关系.提出了采用曲率法度量非线性运动误差和插补步长之间的关系,基于以上方法,建立了度量并联机床非线性强度的曲率模型.通过数值仿真的方法,得出并联机床工作空间内非线性误差的分布规律,并得出整个机床工作空间内的最大曲率为0.0016.利用以上结论,在满足插补精度的前提下,选取较大的直线插补步长,提高了并联机床的加工效率.     

一种基于并联结构的平面三自由度位姿测量系统

介绍一种平面三自由度并联结构位姿测量装置,通过机构运动学分析得出被测物体位姿的显式解。对机构测量误差进行建模,得出位姿测量误差显式表达式。测量精度分析为平面三自由度并联结构位姿测量机构参数优化设计奠定了基础。     

对接机构运动模拟器的精度分析

为了探讨对接机构运动模拟器的机构原始误差和对接过程误差引起的位姿偏差,根据对接机构运动模拟器的结构求出运动学方程,依据矩阵全微分理论,建立了机构原始误差与对接机构运动模拟器的位姿误差模型.利用蒙特卡洛方法模拟具有任意概率分布的机构原始误差,抽样计算对接机构运动模拟器的位姿误差,然后对对接机构运动模拟器的位姿精度进行了分析,给出了在其可达工作空间内的概率等高线、概率密度函数和统计数字特征.这些分析结果为对接机构运动模拟器的精度设计、标定和误差补偿提供了方向性的指导.     

3-RSS/S踝关节康复并联机器人的速度各向同性分析

机器人的速度性能与其机构尺寸参数之间的关系是机器人机构设计时应考虑的重要问题.以3-RSS/S踝关节康复并联机器人为研究对象,根据空间模型和各向同性度探讨了其速度性能和机构尺寸之间的关系,并绘制了相应的性能图谱,这些图谱可作为机构尺寸优化的依据.     

3-PRRU并联机构静力分析

3-PRRU并联机构具有两个转动自由度和一个移动自由度,无伴随运动,具有广泛的用途,目前相关研究主要集中于运动学层面,静力分析相关研究相对较少。采用矢量法对3-PRRU并联机构进行静力分析,首先通过拆杆法建立了机构在一般位姿下的各杆件的力/力偶平衡方程,然后求解出机构在整个工作空间中的运动副约束反力和主动力,最后通过数值实例计算验证。研究结果可为3-PRRU并联机构的结构设计和实际应用提供理论基础。     

基于区间分析的一类三转动自由度并联机构的精度设计(邀请论文)

面向大型结构件调姿、天线跟踪及快速定位等应用需求,研究三转动自由度并联机构3-PSUS的精度设计方法.首先,利用螺旋理论建立该机构的误差映射模型,并将影响机构末端姿态精度的几何误差分离为可补偿误差与不可补偿误差2类.其次,借助区间分析理论,提出不可补偿误差的灵敏度指标,并通过全域灵敏度分析揭示各项不可补偿误差对机构末端姿态精度的影响规律.然后,以灵敏度指标值为分配权重,建立各项不可补偿误差的优化分配模型,在给定精度约束下,借助遗传算法将难以实现的不可补偿误差的公差值松弛至最大可行区间.最后,通过蒙特卡洛仿真验证了所提出精度设计方法的有效性.     

基于改进差分进化的3-RPS机器人逆运动学参数标定

并联机器人结构较为复杂,由设计参数求解出的关节驱动不能使其达到理想位姿,然而并联机器人的位姿精度会直接影响到工作质量。为提高并联机器人逆运动学模型的精度,对所设计的3-RPS并联机器人建立逆运动学误差模型,并提出一种基于竞争的多变异策略差分进化算法对模型中的参数进行标定。在该算法中设计两个分别侧重局部开发和全局探索的种群,每个种群包含3种变异策略,并在每个种群中制定一种竞争制度用来挑选出标定过程中表现最好的策略,确保标定得到的参数最优。使用标定后的运动学参数对逆运动学模型进行修正,并通过Adams验证修正后模型的准确性。结果表明：所提算法收敛速度较差分进化算法提升了50%,且最终收敛值更小;与粒子群算法和差分进化算法相比,所提算法收敛结果不受进化过程中随机性带来的干扰;经该算法标定后,3-RPS并联机器人3个自由度精度较标定前分别提升了73.5%、88.7%、95.2%,精度得到显著提高。     

3-RPS对称并联式机械腿误差模型及分析

针对以2R1T对称并联机构中3-RPS并联机构为核心的机械腿,基于矩阵全微分理论,建立了机构位姿误差模型.通过数值仿真得知,相对机构误差对动平台X与y向的影响,其对Z向的影响更大,将产生较大误差,达到0.308 mm;对应的Rodrigues参数中Φ2误差相对于Φ1变化较大,达到7.1×10-5,参数Φ3保持为零.一些结构误差由于使末端位姿发生明显变化,在制造与装配工艺性方面应相应加强;在驱动杆件误差发生变化时,末端位置Z轴参数变化较大,在0.5mm范围内变化,末端姿态参数Φ2的误差分量约是相应Φ1变化值的2倍;各项误差导致的动平台位置误差呈非线性趋势变化,但变化较小,可近似为线性变化,可用软件方法进行补偿.     

精密装配用并联机器人标定及机构误差分析

为了提高手机摄像头的装配精度,设计开发一款用于精密装配的小型并联机器人,并对机器人进行标定以及机构误差分析.用数值方法推导机器人的正逆运动学模型和误差模型,并探讨机器人运动学模型和误差补偿模型衔接的问题;设计在桥式三座标测量机上进行测量标定的方法,并对机器人进行标定实验;从机构角度对机器人的间隙误差来源进行分析,分析机器人构型对间隙误差的约束,并对机器人进行重复定位精度测试.经过标定及机构误差控制,机器人位姿坐标的最大位移误差由0.345 9 mm降为0.012 1 mm,最大转角误差由0.007 3 rad降为0.001 1 rad,重复定位精度为0.004 8 mm.实验结果表明该标定方法及机构误差分析方法能有效提高机器人的精度.     

基于点球约束的七自由度机器人误差建模与参数辨识

自动化装配对于机器人绝对定位精度提出了更高的要求,由于各种误差因素的影响,机器人理论位姿和实际位姿总是存在着一定的误差,若绝对定位精度过低,容易导致装配过程中零部件之间发生碰撞,严重影响着装配机器人的应用与推广。标定技术是提高定位精度的主要手段,误差建模、数据测量、参数辨识是标定与误差补偿过程中的重要环节。为此,提出了一种基于点球约束的机器人误差建模与参数识别方法：1)通过在机器人末端安装的六维力传感器反馈末端受力情况控制机器人以多种姿态使标定锥与靶标球球面重合,记录接触时各关节的位置数据;2)以靶标球球体半径为适应度函数,利用遗传算法辨识误差参数,从而建立完整的误差补偿模型。以自主研制的七自由度装配机器人为研究对象,针对装配机器人的结构特点,由正向递推建立机器人的正运动学方程,应用固定关节法与反变换法获得机器人逆运动学方程;基于D-H模型,建立机器人的运动学误差模型,在理论研究中,预设定误差参数与位姿变换矩阵,通过牛顿迭代法获取了关节变量值,将关节变量值代入正运动学方程进行验证,利用遗传算法进辨识误差参数,将辨识结果代入运动学模型中进行验证,机器人定位精度得到明显提高。通过实验,采用点球式标定方法采集机器人关节数据,应用遗传算法辨识误差参数,将所求得的误差参数代入误差模型中进行实验,绝对定位精度提升了76.74%,验证了基于点球约束的机器人误差建模与参数识别方法的有效性,为多自由度机器人标定研究提供有益参考。     

三自由度并联姿态测量机构及其位姿显式解

考虑到串联结构的六自由度位姿仪在对被测物体进行位姿综合测量时存在的误差累积，影响测量精度，提出并联结构的三自由度姿态测量装置，将其连接到三自由度串联结构位置测量仪的末端来实现被测物体六个自由度的综合测量。通过机构综合来克服并联机构正解困难，经推导得出被测物体姿态的显式解，从而缩短了计算时间，大大提高了测量效率。测量精度分析为三自由度并联结构姿态测量机构设计奠定了基础。     

基于点球约束的机器人误差建模与参数辨识

自动化装配对于机器人绝对定位精度提出了更高的要求,机器人理论位姿和实际位姿总存在一定的误差,若绝对定位精度过低,容易导致装配过程中零部件之间发生碰撞,严重影响装配机器人的应用与推广。为此,提出了一种基于点球约束的机器人误差建模与参数识别方法：1）通过在机器人末端安装的6维力传感器反馈末端受力情况,控制机器人以多种姿态使标定锥与靶标球球面重合,记录接触时各关节的位置数据;2）以靶标球球体半径为适应度函数,利用遗传算法辨识误差参数,从而建立完整的误差补偿模型。以自主研制的7自由度装配机器人为研究对象,针对装配机器人的结构特点,由正向递推建立机器人的正运动学方程,应用固定关节法与反变换法获得机器人逆运动学方程;建立机器人的运动学误差模型,预设定误差参数与位姿变换矩阵,通过牛顿迭代法获取了关节变量值,利用遗传算法进辨识误差参数,将辨识结果代入运动学模型中进行验证。采用点球式标定方法采集机器人关节数据,应用遗传算法辨识误差参数,将所得参数代入误差模型中进行实验,结果表明,绝对定位精度提升了76.74%,验证了基于点球约束的机器人误差建模与参数识别方法的有效性,为多自由度机器人标定研究提供了有益参...     

五轴并联铣床特征参数误差灵敏度分析

将并联机构等效为由串联机构构成的空间闭环机构,运用D－H方法系统研究了五轴并联铣床的特征参数误差对运动平台位姿误差的影响,揭示出特征参数沿机床各位姿方向误差灵敏度变化规律。仿真结果不仅证实了现有机床机构设计合理,而且为今后并联机床进一步精度设计提供了可靠依据。     

3-RRR型并联机构运动学研究

针对3-RRR型并联机构的输入及输出构件间的位置关系展开研究.基于运动螺旋理论,分析了该机构的自由度性质,并确定了主动副的位置;建立了机构的逆运动学方程及正运动学方程,并对给定运动平台的位姿进行了数值计算,以验证所建立方程的正确性;研究了机构的运动解耦性以及运动平台的工作空间大小与连杆长度变化的关系;最后,对给定运动平台的运动方程下主动副的输出转角进行了数值仿真.