水平多关节机械手运动学分析与仿真

为了研究水平多关节喷涂机械手的运动轨迹规划及控制问题,利用常规的D-H参数法推导出机械手的运动学方程,求解并分析了机械手的正、逆运动学问题.最后,利用MATLAB工具建立机械手仿真模型,针对具体的喷涂对象选取空间特征点,基于空间特征点并结合逆运动学分析结果,完成机械手喷涂作业的轨迹规划与运动仿真.研究结果表明了机械手结构及参数设定的合理性,并验证了其运动学正、逆解的正确性,为后续的机械手控制的研究开发奠定了重要基础.     

基于杆组分析法的平面型串联机械手运动学逆解分析

利用PowerCube可重构机器人模块组装了一个可变异的平面型串联机械手.基于杆组分析法对该机器人进行逆运动学分析,并采用轨迹规划方法对机器人的步态进行了规划.MATLAB软件的仿真结果证明了运动学逆解的合理性,为机器人的步态轨迹控制提供了依据和算法支持.     

基于改进最近邻聚类的机械手神经网络逆控制

机械手具有非线性时变、多变量、强耦合的特性,在机械手系统可逆的基础上,设计一种机械手的神经网络逆控制方案。通过神经网络逆辨识建立机械手的神经网络逆模型,把神经网络逆模型作为控制器模型与原机械手串联,构成一个伪线性动态模型,把非线性问题转化为线性问题。其中,辨识器和控制器均采用RBF神经网络结构,网络学习采用具有在线学习功能的最近邻聚类学习算法。仿真结果验证了本方案的有效性和可行性。     

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。     

蒸汽发生器检修机械手运动学逆解

以蒸汽发生器检修机械手的运动学求解为目的,提出了一种代数法和数值解法相结合的逆解方法,在保证解的精确性的同时对解进行了合理优化,使得求解过程快速准确.该机械手虽然是6自由度机械手,但由于其结构和工作性质的特殊性,使其具有冗余机械手的特性,因此其逆解变得更加复杂.提出了一种代数法和数值解法相结合的逆解方法,对于数值解法,文中给出了基于非单调信赖域算法的最优化问题求解方法,该方法不仅具有牛顿法的快速收敛性,又有理想的总体收敛特性,使求解过程更加顺利.     

基于RBF的冗余机械手运动学逆解

针对冗余机械手运动学中存在的非线性、强耦合以及时变性的特点,采用了一种基于径向基函数(Radial Basic Function,RBF)网络的非线性拟合和系统辨识的方法,利用RBF神经网络的逼近能力较优、收敛速度快、非线性处理能力强等特点,可以有效地对冗余机械手的运动学逆问题进行求解;同时,运用遗传算法选取RBF网络...     

一种求解机器人运动学逆问题的有效方法

应用螺旋系统，指出了螺旋与空间向量对应的关系，通过正交化螺旋解决了机器人运动学逆解（逆雅克比矩阵）问题，并给出了通用算法．此外，文章对自由度小于６的机械手也进行了讨论     

基于倍矩阵的1P5R串联机械手逆运动学分析

将倍矩阵引入到串联机械手运动学分析的建模中,结合四维旋转矩阵,提出了一种空间1P5R串联机械手逆运动学分析的新方法。基于倍矩阵和四维旋转矩阵对空间1P5R串联机械手进行运动学建模,直接得到14个逆运动学约束方程;将14个方程通过线性消元和Sylvester结式消元,得到只含1个关节变量的一元16次方程。通过数字实例求解和SolidWorks软件仿真验证了所提方法的正确性。所提方法最大的优势在于可直接获得14个逆运动学约束方程,不需要进行矢量运算或者投影等,为空间其他串联机械手的逆运动学建模提供了一种新思路。     

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。     

摄像机械手结构设计及运动学方程求解

针对传统拍照方式和大型摄像吊臂存在的问题和弊端,设计一种可以实现摄像吊臂功能的机械手。对摄像机械手的关节个数及运动副进行设计,使其完成摄像吊臂的基本功能。并通过Denavi-Hartenberg（D-H）方法,建立机械手的运动学数学模型,且进行了正、逆运动学分析,实现了摄像机械手的运动学方程的求解。     

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.     

三分支空间机器人的迭代运动学逆解

基于旋量理论指数积公式及空间雅可比矩阵,对三分支空间机器人逆运动学求解问题进行了研究,提出了一种通用的三分支机器人逆解迭代算法,并建立了统一的逆运动学求解模型。对于具有球腕结构的三分支机器人,给出了位姿解耦形式的简化算法。该算法较速度级控制法计算精度更高,且不依赖于机器人的构型,适合于构型不确定的模块化机器人。通过搬运物体的仿真试验,验证了算法的有效性。     

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.     

基于RBF和BP网络的机器人逆运动学求解

针对传统的求逆运动学方法相当复杂以及一般的神经网络收敛速度慢、精度不高的缺陷,提出一种由1个RBF(Radial Basis Function)网络和2个BP(Back Propagation)网络组成的系统来解决运动学逆问题,输入数据分别通过3个并行的神经网络,对输出分别求正运动学解,计算误差,选择误差最小的作为系统的输出,其中BP网络运用LM(Levenberg-Marquardt)方法进行训练.仿真表明:该方法可以有效的解决运动学逆问题,避免了传统解法中的一些棘手问题.     

基于蚁群神经网络算法的机器人逆解

提出了一种机器人逆运动学问题建模的新方法.利用神经网络逼近机器人逆运动学的输入与输出、利用改进的蚁群算法学习神经网络.针对蚁群算法主要用于离散优化的特点,对基本的蚁群算法进行了改进,采用了全局搜索、局部搜索和确定性搜索,为连续问题的优化提供了一条新的思路.利用改进的蚁群算法学习神经网络,为神经网络提供了一种新的学习算法,使得该方法兼具了蚁群算法与神经网络的优点.应用实例表明了该方法的有效性,提高了机器人逆运动学求解的速度和精度.     

Inverse Kinematics Analysis of a 7-DOF Space Manipulator for Trajectory Design

To solve the inverse kinematics problem for redundant degrees of freedom (DOFs) manipulators has been and still continues to be quite challenging in the field of robotics. Aiming at trajectory planning for a 7-DOF space manipulator system, joint rotation trajectories are obtained from predetermined motion trajectories and poses of the end effector in Cartesian space based on the proposed generalized inverse kinematics method. A minimum norm method is employed to choose the best trajectory among available trajectories. Numerical simulations with the 7-DOF manipulator show that the proposed method can achieve the planned trajectory and pose under the circumstances of minimum angular velocities. Moreover, trajectory results from the proposed kinematics model and inverse kinematics method has the advantages of simple modelling, low computation cost, easy to solve and plan trajectory conveniently. The smooth and continuous joint rotation functions obtained from the proposed method are suitable for practical engineering applications.     

三分支机器人最小范数逆解算法

基于线性方程组及条件极值理论,针对三分支机器人逆运动学问题,提出了一种改进的最小范数逆解算法,避免了传统最小范数逆解中雅可比矩阵广义逆的复杂计算.针对操作分支关节数不小于任务空间维数的情况,进一步利用施密特正交化过程进行简化,提高了运算的实时性.搬运物体的仿真实例结果验证了所提算法的有效性.     

一种新的机械手逆运动学求解法

本文结合几何法和解析法的优点,提出了一种新的机械手逆运动学求解法。这种方法先应用几何法的直观性,确定各关节角和机械手末端姿态角的关系,再运用解析法求出各关节角,大大减少了逆矩阵相乘的次数,适合机器人的实时在线控制。