六自由度工业机器人3D仿真系统研究

建立了六自由度工业机器人的D-H连杆坐标系,由此采用正运动学算法求解出以末端位置矢量和欧拉角表示的末端位姿,采用代数解析法对机器人逆运动学进行求解,并对多解问题用综合优选算法进行筛选从而得到最优解。运用Microsoft Visual C#2015的WPF内置3D渲染建模引擎构建六自由度工业机器人矢量旋转矩阵,采用C#编程语言设计运动控制逻辑。通过生产现场验证了正、逆解及综合优选算法的正确性,并且实现了机器人实时数字3D运动位姿和实际末端位姿保持一致。     

一种6R非球型手腕机器人逆运动学算法研究

6R非球型手腕喷涂机器人得到了越来越广泛的应用,然而这种机器人的结构不满足Pieper准则,导致该机器人的逆运动学求解困难。对此,提出了一种近似解析法和数值迭代法相结合的6R非球型手腕机器人逆运动学组合算法。首先,根据6R非球型手腕机器人的结构特点近似转化为6R球型手腕机器人,并以等效球型手腕机器人的逆运动学解析解作为近似解,采用基于运动学雅可比矩阵的数值迭代法求解6R非球型手腕机器人的逆运动学精确解。其次,针对等效变换引起机器人有效工作空间减小,从而导致算法失败的问题进行了分析,提出了基于目标位姿偏置的方法提高逆运动学算法的鲁棒性。最后,通过数值仿真验证了所提出的6R非球型手腕机器人逆运动学算法的可靠性和时实性。     

UR机器人运动学控制与视觉抓取算法研究

针对六自由度UR机器人技术要点进行了分析,对运动控制算法和视觉抓取算法进行了深入研究。首先,分析了UR机器人的机械结构;然后,通过数值迭代法对UR机器人的逆运动学进行了求解,严格控制了算法的精度和速度,验证了算法的正确性和快速性。最后提出了一种基于图像边缘轮廓特征的手段来实现视觉补偿,凭借对多目标的分块处理实现对于工件三维空间信息的定位,引导UR机器人的协作作业,确保了UR机器人工作过程的精准性和迅速性。     

基于BP神经网络的机器人运动学逆解新算法

介绍了BP神经网络原理及算法并利用改进的BP神经网络算法对UY自由度机器人运动学反解问题进行了探讨。通过BP网络建立运动学模型,选择贝叶斯算法,采用Matlab神经网络工具箱进行编程,同时按照一定的范围要求提供样本,在试验及数值模型提供的样本数据范围内,得出模型测试精度都能满足工程要求。文章还进行了BP网络训练,并用训练好的网络来求解运动学逆问题,取得了较好的效果,为机器人运动学逆问题算法提供了新的思路,对机器人动力学问题、轨迹规划、运动控制也有一定的启发作用。     

基于旋量和消元法结合的牛仔面料打磨机器人运动学分析

针对传统D-H法进行机器人运动学分析过程中计算复杂、奇异性等问题。采用旋量理论建立牛仔面料打磨机器人的运动学模型,应用Paden-Kahan子问题法对逆运动学进行分析时,由于轴线交点不足,子问题算法受限,所以将消元法和子问题算法相结合对逆运动学问题进行分析,关节1角度采用Paden-Kahan子问题求解,剩余关节角度采用消元法求解,完成逆运动学求解。以牛仔面料打磨机器人为研究对象,验证算法正确性。仿真结果表明:该方法运算过程简单,计算误差较低,可为机器人在牛仔面料打磨过程中的运动控制提供理论依据。     

加油机器人运动学研究

运动学研究是加油机器人研究中必须解决的一个关键问题,是实现机器人运动控制的基础。以五自由度加油机器人为研究对象,以D-H坐标系理论为基础并建模,对机器人进行了运动学分析。在Solid Works中建立了机器人三维模型,并利用MATLAB工具,针对具体实例进行了运动学逆解验证。结果表明,运动学逆解方法合理可行。     

双臂机器人神经网络解耦与路径规划算法研究

针对双臂机器人的手臂运动控制问题,研究了其神经网解耦和路径规划算法。首先,对其双臂机械结构进行了分析,总结了各个关节对机器人末端位姿的影响;其次,通过MDH法建立了连杆坐标系,并给出了机械臂的运动学模型,进而依据手臂末端位置与姿态解耦的特点,通过三层BP神经网络与解析法相结合的方式研究了解耦逆运动学算法,避免了蚁群算法收敛较慢的问题;最后针对S曲线介绍了规划过程中各个参数的求解和适配方法,提出一种基于数值积分的B样条求解方法实现曲线拟合,优化空间曲线的平顺性;最后,对运动学算法与轨迹规划算法的有效性进行了验证。     

SCARA机器人结构改进与仿真分析

设计一种新型SCARA机器人腕部结构,实现了运动的解耦,降低了硬件开发成本且利于运动控制。基于机器人工具箱及运动分析软件,进行仿真分析与验证。首先推导出运动学逆解,在D-H参数的基础上,通过MATLAB Robotics Toolbox工具建立机器人运动学模型,并验证逆解的正确性。进而在SolidWorks Motion环境下,对点到点运动(PTP)及连续运动(CP)路径进行轨迹规划并仿真。仿真结果较好地实现了预定的关节轨迹和路径跟踪,为实际运动控制系统软件开发提供了重要参考。     

混联式多自由度喷涂机器人运动学分析

提出了一种能够实现六自由度移动的混联可控机构式喷涂机器人机构。分析了该喷涂机器人的运动学特性,运用D-H法建立运动学方程,求解机器人末端在笛卡尔工作空间的位置和姿态,利用解析法求解机器人的逆运动学问题,为以后的进一步分析提供参考。     

冗余机器人喷涂系统改进人工鱼群逆运动学求解算法

针对一种带有冗余自由度的船舶分段机器人喷涂系统逆运动学问题,使用改进Denavit-Hartenberg(DH)参数法建立了机器人系统的运动学模型。以位姿误差最小及关节行程最短为目标,构建了冗余机器人逆运动学问题优化模型,提出一种改进人工鱼群算法( IAFSA)对模型进行求解。IAFSA引入基于正态分布的视野范围及移动步长动态调整策略来改善解的精度并缩短计算时间,提高算法综合性能。与人工鱼群算法和混合改进人工鱼群算法进行了对比实验,实验结果表明IAFSA搜索能力强、收敛速度快、计算时间较短,逆解良好的精度和误差稳定性在SolidWorks Motion仿真中得到验证,体现了IAFSA算法在冗余机器人逆运动学求解问题中的有效性。     

基于共形几何代数的工业机器人运动学分析

为解决工业机器人运动学求解复杂程度高、运算量大的问题,将共形几何代数（Conformal Geometric Algebra,CGA）方法引入到工业机器人运动学模型构建中。在正运动学求解过程中,利用CGA中平移算子和旋转算子列出各关节的运动表达式,求出机器人末端执行器的位姿;在逆运动学求解过程中,将构造的基本几何体进行外积计算,求得各关节点的位置,然后构造过关节点的线和面,并在CGA框架内做内积,得到所有关节角的余弦表达,求解得到机器人逆运动学的全部解;最后,以MOTOMAN-HP20D型6自由度工业机器人为例进行计算,并通过Matlab/Simulink软件验证了算法的准确性和有效性,为机器人后续的运动控制奠定了基础。     

基于MATLAB六轴喷涂机器人运动仿真研究

喷涂机器人的运动学研究是动力学控制和轨迹规划的理论基础。为对喷涂机器人的运动学进行具象化研究,以埃夫特公司提供的GR6150型喷涂机器人为研究对象。GR6150型机器人是一款六轴喷涂机器人,也是应用非常广泛的多自由度喷涂机器人。根据机器人外形结构,采用D-H法建立坐标系,对GR6150型机器人进行正、逆运动学求解和分析。利用Matlab对GR6150型机器人建立机器人六轴连杆模型,同时对机器人进行正运动学仿真分析,从而验证了运动方程的合理性和连杆模型的正确性。该研究为验证六轴机器人的运动学研究提供了有效方法,也为动力学研究奠定了理论基础。     

拟人服务机器人运动学解耦算法研究

针对拟人服务机器人的手臂运动控制问题,提出了一种求解机器人逆运动学的新方法.7自由度串联机器人的逆运动学解是一个高度复杂的非线性问题,解的存在性并不是唯一的,因此逆运动学方法得到了广泛的关注.首先,提出了一种神经网络的学习方法,使神经网络同时表示从任务空间坐标到关节空间坐标的位置和速度关系.然后,为了得到有效的学习算法...     

七自由度手臂运动控制与轨迹插值

针对七自由度拟人手臂运动控制与轨迹平滑的相关问题,进行了相关运动学算法和轨迹插值算法的研究。首先,根据七自由度拟人手臂的机械结构和冗余轴运动特性,建立了基于MDH法的连杆坐标系,其次从正、反运动学建模两个方面对拟人手臂进行了运动控制描述。然后,深入研究了拉格朗日插值算法,从而构造出平滑曲线。最后,利用MATLAB的机器人工具箱和绘图工具箱对拟人手臂进行了运动和规划仿真实验,从而验证了正、逆运动学封闭解和拉格朗日插值算法的正确性。     

高压输电线路自动巡线机器人机构设计及在约束条件下的逆运动学分析

设计了一种全新的输电线路自动巡线机器人的机械结构,介绍了该结构的各个组成部分。通过对巡线机器人系统的力学分析,得到了机器人运动的约束条件,在此约束条件下,采用一种可用于实时控制的循环坐标下降法(cyclic-coordinatedescent,CCD)对机器人的逆运动学进行了分析。仿真实验表明,这种迭代算法对于有运动约束系统的逆运动学分析具有较强的适用性,而且具有非常好的收敛性,特别适合于在线计算,便于巡线机器人的实时运动控制,同时验证了机构设计的可行性。     

基于旋量理论的可重构机器人运动学的研究

研究了可重构机器人的正、逆运动学算法，应用旋量理论和指数积公式法，而非较常用的D—H法建立运动学模型，得出了与机器人构型无关的正运动学算法，并推导得到通用性较好的迭代计算逆解的数值算法，通过基于实例进行Matlab编程的实现，验证了算法的可行性。     

工业机器人的运动学分析与仿真

为了更加精准地控制工业机器人,使其能按照预定轨迹完成规定任务,以典型的六自由度串联机器人为研究对象,对其运动学进行分析和研究.基于改进D-H参数法建立各连杆固连坐标系,确定D-H参数;推导出机器人的运动学方程,建立数学模型,并用代数法进行逆运动学分析计算,求解出各个关节角度;利用Matlab中Robotics Toolbox工具箱进行正逆运动学仿真分析,并验证建立模型的正确性.结果表明,该六自由度机器人运动学分析正确,为之后研究机器人的运动控制奠定了基础.     

四自由度喷涂机器人的运动学分析

通过讨论一种喷涂机器人的运动学建模的问题,利用Paul等人提出的代数解法对其各关节角和喷枪之间的关系进行了计算,得出了简化的运动学逆解的代数解,并在此基础上对机器人结构进行分析,给出了在插补过程中选择最优的逆解的方法.     

神经网络在机器人运动控制中的应用研究

运动控制是人工神经网络应用于机器人控制的重要内容。本文就人工神经网络用于机器人运动学正解问题进行研究 ,通过建立机器人运动学神经网络模型 ,给出了相应的 BP算法 ,并对 2 R、3 R和 6R机器人运动学正解进行了系统的计算机仿真 ,并结合实际任务 ,在 6R焊接机器人上进行了实验验证     

焊接机器人逆运动学求解的通用高效算法

由于现有的机器人离线编程与仿真系统有着提高系统通用性的需求,本文针对常用到的六旋转关节(6R)焊接机器人,进行了逆运动学求解通用高效算法的研究。本文提出了具有特殊几何结构工业机器人的逆运动学求解通用高效算法,对该算法进行了VC 和Matlab混合编程实现,并验证了算法的正确性、通用性和高效性。