一种仿人机械臂的运动学逆解的几何求解方法

为了简化机械臂复杂的运动规划问题,且使机械臂具有适应新任务的泛化能力,研究并实现了一种基于循环神经网络（recurrent neural network,RNN）的机械臂任务模仿系统.首先,由示教者进行原始任务示教并采集示教数据;其次,通过构建RNN对原始示教数据进行训练,得到机械臂对示教任务模仿的控制策略;然后,当任务发生变化时,观察新任务的运动并采集运动信息;最后,通过基于RNN的控制策略对新任务运动信息进行泛化输出,得到机械臂模仿新任务的控制信息,进而完成模仿.物理对象实验结果表明,系统具有简单高效的策略获取能力以及良好的泛化能力,使机械臂不仅能够模仿原始示教任务,而且可以通过泛化实现对新任务的模仿.

     

混合驱动仿人机械臂设计与运动学分析

为提高机器人的拟人化程度,提出一种混合驱动的仿人机械臂。将四自由度线驱动机械臂结构与二自由度机器人关节模组巧妙结合构成六自由度混合驱动仿生机械臂,并对其运动学问题进行分析。基于旋量理论建立机械臂的运动学模型,通过基于空间雅克比的牛顿-拉夫森法对机械臂的逆运动学方程进行数值求解,利用Monte Carlo法分析机械臂的工作空间,并在ADAMS软件中完成机械臂的运动学仿真,通过试验对所提出运动学模型的有效性进行了验证。试验结果表明,提出的混合驱动仿人机械臂结构设计可靠,基于旋量理论求解出的运动学方程准确,对仿人机械臂的结构设计与运动学分析具有参考价值。     

随车吊机械臂运动学建模及逆运动学求解

根据随车吊机械臂各关节的运动特点,详细分析机械臂的运动学模型,采用齐次变换矩阵推导出系统的正运动学方程。针对随车吊机械臂逆运动学存在多解的问题,提出了一种基于改进收缩扩张因子的量子粒子群优化算法,并在算法中加入混沌搜索抑制"早熟"问题。仿真结果验证了机械臂逆解计算的有效性。     

六自由度模块化机械臂的逆运动学分析

针对自主研发的六自由度(DOF)模块化机械臂,提出一种逆运动学求解方法.根据机械臂的结构特点和运动学约束,对机械臂的运动学进行分析.建立该类型机械臂的正运动学模型,得到了机械臂逆运动学的完整解析解.采用Denavit-Hartenberg(D-H)法对机械臂操作空间进行描述,在考虑机械臂运动学约束的基础上,得到以关节角度为变量的正运动学模型.通过分析正运动学模型的可解性,采用矩阵逆乘的解析法求解机械臂的正运动学模型,得到了该类机械臂逆运动学的完整解析解.通过仿真验证了正运动学模型及运动学逆解的正确性,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.     

7自由度仿人手臂运动学研究

介绍了服务机器人7自由度仿人手臂运动学分析的方法，对逆运动学求解采用两种方式：一种是将7自由度退化成6自由度来求运动学逆解；另一种是将机器人手臂分成臂和腕两部分，采用位姿分离法来求运动学逆解，体现了冗余度特性．两种方法简化了逆运动学求解，计算量都比较小，适合实时控制．     

7自由度仿人手臂运动学研究

介绍了服务机器人7自由度仿人手臂运动学分析的方法,对逆运动学求解采用两种方式:一种是将7自由度退化成6自由度来求运动学逆解;另一种是将机器人手臂分成臂和腕两部分,采用位姿分离法来求运动学逆解,体现了冗余度特性.两种方法简化了逆运动学求解,计算量都比较小,适合实时控制.     

构形平面方法求解冗余机械臂逆运动学

由于冗余机械臂存在冗余自由度,导致其逆运动学求解方法复杂。本文依据构形平面的基本理论,提出了一种快速、简洁的冗余机械臂逆运动学求解方法。首先对冗余机械臂的结构进行分析,将冗余机械臂分解成若干个构形平面。然后,采用构形平面匹配方法,将该机械臂工作构形进行位置和姿态匹配,同时采用半解析的方式求得逆运动学解。最后,对7自由度冗余机械臂进行仿真计算,实验结果验证了该方法求解精度高、求解速度快,而且避免产生奇异值。     

三自由度转载机械臂运动学建模及逆运动学求解

针对三自由度转载机械臂各关节的运动特点建立连杆坐标系。采用D-H方法建立了以关节为变量的机械臂运动学模型。采用齐次变换矩阵推导出系统的正运动学方程;采用反变换法求取运动学的逆解。通过运用Matlab软件中Robotics Toolbox进行仿真实验,验证了三自由度机械臂运动学模型及逆解计算的正确性。     

超冗余移动机械臂的逆运动学快速求解

为了快速并精确地求解一类冗余移动机械臂(MM)运动学的优化逆解,提出了一种基于遗传信
赖域算法和解析解法相结合的运动学求逆方法. 首先使用解析解法求出机械臂逆解关于移动
车运动参数的表达式,据此表达式引入关节最佳柔顺性准则确定信赖域算法的目标函数;然
后用遗传信赖域算法快速求解此只包含移动车运动参数为自变量的目标函数的最优化问题,
据此求出运动学逆解. 仿真算例表明,该方法能快速求出精确和优化的运动学逆解.     

采用神经网络方法研究柔性机械臂逆运动学问题

本文以柔性机械臂为例,进行简单的逆运动学分析.并采用小脑模型神经网络方法对机械臂的逆运动学进行了数值仿真分析,可以看出,小脑模型神经网络可在较短的学习次数中有效地控制机械臂的振动.     

空间冗余机械臂路径规划方法研究

针对多自由度机械臂在三维空间中轨迹规划的高复杂性、安全性和可靠性等问题,基于快速扩展随机树(rapidly-exploring random trees, RRT)算法在高维空间中的概率完备性和计算轻量性等优势,提出了一种基于均匀概率的目标启发式RRT(target heuristic RRT based on uniform probability, PH-RRT)方法. 首先,该方法基于均匀概率的分配机制选取概率采样阈值作为节点标准,并与随机采样值进行比较. 当随机采样值在设定的阈值范围内时,确定目标点为随机点进行节点扩展. 当随机采样值在设定的阈值范围外时,随机生成随机点,在目标重力和随机点重力的目标启发式作用下进行节点扩展. 然后,在已规划出的路径的基础上,进一步引入广度优先搜索思想,针对规划出的路径进行优化处理,提高了路径平滑度并减少了路径长度. 实验结果表明,该方法能较好地解决传统RRT方法固有的盲目搜索问题,减少路径规划时间和路径长度,提高机械臂的路径规划效率.

     

PUMA机器人逆运动学分析

分析了PUMA机器人位置结构和姿态结构的特点,根据末端执行器位置矢量和姿态转换矩阵,在考虑臂形标志的基础上建立逆运动学算法,在Matlab5.3上建立仿真实验系统,验证该算法的有效性.     

PUMA机器人逆运动学分析

分析了PUMA机器人位置结构和姿态结构的特点,根据末端执行器位置矢量和姿态转换矩阵,在考虑臂形标志的基础上建立运动学算法,在Matlab5.3上建立仿真实验系统,验证该算法的有效性。     

Inverse kinematic optimal design of 6-DOF parallel manipulators

To obtain the required articular velocities as lower as possible for the given kinematics of the moving platform, this paper focuses on this kind of articular velocities optimization of 6-DOF parallel manipulators. Based on the inverse kinematic analysis, the H∞ norm of the weighted Jacobian matrix was adopted as the performance index to minimize the articular velocities, and then the optimal design problem was formulated to find a manipulator geometry that minimized the global performance index with the constraints of the workspace and structural parameters limits. Since the optimal design problem is a constrained nonlinear optimization problem without explicit analytical expressions, the genetic algorithm was applied to numerically solve the problem. Simulation results indicate that the articular velocities of the optimal manipulators can be the minimum while the kinematic reauirements of the moving platform are satisfied.     

新型可重构机器人逆运动学的研究

提出新的模块建模方法,通过新的建模方法,可快速搭建机器人的运动学模型．将机器人在目标点的工作位形分解成有限个构形平面的方法,通过对分解的平面构形的工作空间描述,进行构形平面间的姿态和位置匹配,从而找到机器人的数值逆解．通过对采用基本模块搭建的八自由度机器人构形的运动学实例仿真,验证了该方法的可行性．     

平面冗余自由度机器人自寻优运动优化方法

为了解决平面冗余自由度机器人的运动优化问题,提出一种自寻优方法。引入"臂角"参数,建立了平面4自由度机器人逆运动学的封闭解形式;针对机器人运动过程中远离关节极限的优化任务,提出一种自寻优方法,将4自由度机器人等效为四连杆机构,将优化目标转化为虚拟转矩作用于关节上,机器人将在虚拟力作用下向着平衡状态运动,最终实现机器人的运动优化。采用自寻优方法对机器人单点位姿及轨迹跟踪进行了运动仿真,结果表明:自寻优方法可以快速、有效地实现机器人的运动优化。     

遥操作从手仿真系统运动学逆解算

对目前应用的机器人运动学方程进行分析研究,揭示了采用传统运动学建模方法建立的运动学方程中存在的问题,并提出了改进措施．结合遥操作从手仿真系统进行计算机仿真,结果表明了改进措施的正确性．     

基于气动人工肌肉的仿人机器人膝关节设计与控制

考虑气动人工肌肉的功率/质量比与柔性优势,研究其在仿人机器人下肢结构中的应用.首先分析人体下肢生理结构及功能映射,进行膝关节的结构设计;其次,采用H鲁棒控制理论,设计了膝关节运动角度控制器,以及基于反馈线性化原理的气动肌肉气压控制器;最后,搭建关节运动控制实验平台,并进行验证性实验研究.结果表明,所设计的气动关节能完成大腿-小腿相对转动90°的运动要求,关节轨迹跟踪稳态误差小于4%.     

空间机械臂柔性关节控制器的设计

为了解决柔性关节的控制问题,建立了柔性关节模型,利用关节力矩传感器信息、电机位置传感器以及其微分信息,设计了四阶状态反馈控制器,实现关节的柔性控制.利用模糊推理机制实现反馈控制器参数的自动调整,实现关节的位置控制、力控制和阻抗控制.设计的控制器已在HIT-DLR实验室设计的空间机械臂中得到了具体应用,实验结果证实该控制器的具有较强的鲁棒性和实用性.     

完全正则狭义拟仿紧空间的逆极限及Tychonoff乘积定理

狭义拟仿紧空间是广义仿紧空间类的重要空间,文章在附加完全正则的条件下讨论了狭义拟仿紧空间的逆极限定理和Tychonoff乘积定理,得到以下主要结论：（1）设X=lim{xσ,πρσ,∑},并且每一个投射,πσ：X→Xσ乃是开满射,设x是｜∑｜-仿紧空间,其中｜∑｜〉2,若每一个Xσ是完全正则狭义拟仿紧空间,则X也是完全正则狭义拟仿紧空间;（2）记X=∏a∈∧Xα是｜∧｜-仿紧空间,则X是完全正则狭义拟仿紧空间当且仅当A↓Vσ∈∑,X=∏a∈σ是完全正则狭义拟仿紧空间,其中：∑=｜∧｜。文章的证明方法以及得出的结论使狭义拟仿紧空间的逆极限的保持性及其乘积性更加清楚,同时所讨论的内容也使得狭义拟仿紧空间类的一些性质在应用时更加方便。