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《组合机床与自动化加工技术》2020,(6)
为了在不增加能量与机械损耗下,提高灵巧手抓取物体的成功率,则必须对灵巧手在抓取物体上的作用点位置进行布局。因此,提出了一种基于最小抓取力的规划算法,以力封闭为约束条件,接触力法向合力为目标函数,采用差分进化算法计算,最后求得抓取最优点以及最小作用力,并利用最小奇异值指标来评价抓取性能。仿真结果验证了该算法应用于灵巧手的可行性,对于多指灵巧手的抓取具有参考意义。 相似文献
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研究灵巧手抓持球体的规划问题,提出了灵巧手规划中多关节关联的算法,并在UG模型和实体上分别进行了实验。实验结果表明,本文提出的算法能够快速到达预抓取位置,最终在用力传感器进行控制的基础上,抓住目标物体。 相似文献
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以IRB-460工业机器人为研究对象,针对其运动学建模及在笛卡尔空间和关节空间下的轨迹规划方法展开研究并进行对比。对机器人本体进行了机器人运动学分析,利用多项式轨迹插值算法进行了关键点间的轨迹规划,完成了重叠型码垛的作业流程。利用Robotics Toolbox完成了轨迹规划算法仿真,并进行了结果分析。仿真结果表明在关节空间下进行轨迹插补所得的路径点更为优化,所得的轨迹更为满足作业任务,具备合理性。 相似文献
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针对应用视觉系统进行工件抓取时,工件相互遮挡导致识别工件不准确且抓取效率较低的问题,提出基于视觉的机械臂轨迹优化方法。由相机采集工件图像信息,通过标定机械臂坐标系、工件坐标系及相机坐标系,建立“手眼”坐标关系,基于点云数据对工件识别与定位;提出改进遗传-鲸鱼混合轨迹规划算法,以控制工件抓取过程。对机械臂的3个重要关节进行了运动仿真与实验测试。仿真结果显示:改进的遗传-鲸鱼混合算法收敛速度更快,搜索能力更强,优化后的抓取时间比基本遗传算法优化的抓取时间减少了2.3 s。实验结果表明:基于点云识别的机械臂抓取成功率达到93.75%,极大提高了抓取效率,验证了算法的有效性。 相似文献
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连续体机器人运动规划复杂且控制精度低是制约其深入研究和快速应用的重要难题。基于几何分析法对连续体机器人进行运动学建模研究,构建关节空间与末端笛卡尔空间的映射模型,在此基础上对其工作空间进行分析。为满足柔性检测机器人在狭小空间的快速介入和准确探测需求,提出一种基于导航路径约束的机器人运动规划方法,以连续体机器人各弯曲单元前后端点与理想轨迹间的最小距离作为目标函数,通过逆向递推的方法逐节求出各弯曲单元关节参数,从而控制机器人沿着预设导航路径进行介入运动。最后分别通过平面C形弯曲曲线和空间路径的运动规划仿真实验对所提路径规划算法进行验证,同时研究该规划方法下机器人关节长度及单元个数变化时机器人的跟随效果。仿真结果表明:所提运动规划方法能够有效控制连续体机器人沿着预设路径进行介入运动,并具有较高的控制精度和较强的适应性。 相似文献
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以基于IRB1410的多机器人柔性制造生产线为研究对象,利用SolidWorks和RobotStudio提出一种虚拟仿真生产线构建方案。简述多机器人柔性制造仿真生产线组成及工艺流程,介绍机器人法兰盘中心点的定义、手部坐标系的标定、工件坐标系的标定,并设计了数控机床的Smart动态组件;在仿真生产线编制了离线程序,根据加速度、轨迹规划,展示了机器人运行情况,运动轨迹仿真结果表明轨迹规划及编程符合预期。实践证明:借助虚拟仿真生产线,有助于实体生产线的设计、优化、调试等,为实体生产线提供理论依据。 相似文献
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机械手臂作为机器人实现抓取任务的主要执行机构,其合理化结构设计、运动学模型构建及可达空间问题一直是研究热点。基于机械手臂构型特点,采用改进的D-H法创建了机械手臂正运动学模型,通过齐次坐标变换推导出末端机械手的位置矩阵,并通过理论计算与仿真结果对比验证了所建模型的准确性;利用蒙特卡洛法对末端机械手工作空间进行模拟,得到末端机械手工作空间点云图及工作边界;利用convhull凸包函数处理边界点云,生成一个较为准确的包络空间进而计算该工作空间体积大小;在此基础上,进一步分析得到机械手臂结构参数对其工作空间体积的影响规律,为后续机械手臂结构参数优化、运动控制和轨迹规划等提供了参考。 相似文献
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采用自主研发的气动柔性关节,仿人手外形研制了一种新型柔性灵巧手。该机械手为人手的1.5倍,每根柔性手指由两个气动柔性关节组成,通过调节关节内气压控制手指形变实现机械手抓取物体。利用三维运动捕捉系统和机械手气动实验平台进行了不同气压下柔性手指的运动学实验,分析了机械手工作空间,并进行了机械手抓取实验。实验结果表明:该机械手具有较好的柔性和物形适应性可实现多种抓取模式和完成不同类型物体抓取;五指握取时可抓持最大物体直径为220 mm,最小物体直径为50 mm,质量为1 kg的物品。 相似文献
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在保证稳定性不变的情况下,对自动装箱生产线上并联机器人的作业效率进行优化;建立6个关键点,用于研究轨迹空间规划效率问题;基于Delta3并联机器人,提出以执行时间最优为目标的轨迹规划方法。通过粒子群算法进行优化,得到最优时间,并结合实验进行验证。实验结果表明:优化后一个运动周期需要的时间减少了0.104 s,曲线效率更高;随着时间的增加,冲击程度呈非线性减小;优化后的方法能够有效提高装箱效率。该方法可以用于其他机器人的轨迹规划研究,为其提供理论参考依据。 相似文献