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结合旋量理论和指数积方法,使用伴随矩阵表征关节旋量理论值和实测值之间的对应关系,针对UR10机械臂,在运动学方程基础上建立了一种关节约束条件方程。为了得到机械臂零位位置误差及各关节旋量误差与末端执行器定位误差的模型,对运动学公式取微分,最终确定空间中点对点的距离误差标定模型,利用在不同坐标系下测量的空间中两点间距离恒定的特性,避免了实验时采点的数据从激光跟踪仪坐标系向机械臂基坐标系变换引起的额外误差,为避免关节的奇异性,建立了POE形式的UR10机械臂距离误差模型。采用激光跟踪仪在UR10机械臂实验平台上完成机械臂结构参数的标定实验。对随机生成的60组点进行标定实验,数据表明:全局精确度可达到毫米级别,局部精度可达到误差1毫米以下。 相似文献
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对一种可重构模块化机器人系统进行定位精度标定方法研究。采用装配映射矩阵描述任意给定的模块化机械臂组成模块间的装配关系,并根据装配信息自动生成指数积形式的运动学模型。根据指数积公式中关节旋量坐标的理论值和实际值之间的伴随变换关系将运动学模型改写成包含关节约束条件的等价形式。对运动学方程取微分得到机械臂末端定位误差与关节旋量误差及零位位置误差间的线性化模型。给出了一种基于最小二乘法的运动学参数标定模型及其生成方法。通过程序生成一种5自由度模块化机械臂的标定模型并采用激光跟踪仪作为测量设备进行运动学参数标定试验。试验结果表明标定过程能够快速收敛到稳定值。测试结果表明经参数标定机器人的平均定位精度提高了近4倍。 相似文献
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对一种基于伪逆的冗余度机械臂的运动规划方案进行研究。首先,根据机械臂结构和末端运动规划问题,建立速度层的运动学伪逆算法求解模型。其次,通过在关节速度上加约束,可实现关节速度从零开始平滑变化,并能快速趋近其最小范数解。再次,利用了位置误差补偿方法改善了运动学方程,有效消除或减小机械臂执行任务期间末端执行器的位置误差,保证轨迹跟踪的精度。最后,利用MATLAB软件对平面四连杆机械臂跟踪圆形和螺旋线曲线轨迹进行了仿真实验。仿真结果表明,该运动规划方案具有指数收敛性质,运动误差能达到较高的精度等级。 相似文献
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针对机器人位姿标定模型中位置和姿态数据的权重不合理导致参数识别精度低甚至发散问题,给出一种直接基于末端位置坐标测量的机器人位姿标定方法,避免了位置和姿态数据量级不同对参数识别精度的影响。采用指数积方法,建立一种包含3点位置信息的机器人运动学模型。通过对运动学模型取微分,利用指数映射微分公式推导出机器人末端3点位置误差与几何参数误差之间映射关系的显示表达并给出参数误差识别方法。采用激光跟踪仪作为测量设备,以UR5机器人为标定对象进行运动学参数标定和验证试验。试验结果表明,机器人末端位置误差模和姿态误差模的平均值分别降低了90%和92%。 相似文献
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针对工作任务复杂或环境多变,且对机械臂精度要求较高的工业生产需求等问题,基于运动学参数标定方法进行了机械臂的误差分析与Matlab仿真。介绍了定位精度以及定位误差的来源,针对机械臂运动学标定的方法步骤,采用矩阵法对运动学参数标定误差模型进行了建模分析,推导出了运动学参数误差模型的通用形式,并添加一个微小的增量进行了误差补偿;采用Matlab对机械臂运动学参数误差模型进行了仿真分析,验证了所建立的误差模型的正确性。研究结果表明:基于运动学参数标定方法的机械臂误差分析能很好地提高机械臂的精度,使机械臂能够准确完成预期的位姿要求,对于进一步提高机械臂的精度有较好的指导作用。 相似文献
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为了实现复杂工件的在线快速测量,开发了一种基于工业机器人与结构光扫描仪的柔性测量系统,结构光传感器安装在机械臂末端。针对该系统整体测量精度不足问题,提出了一种基于距离约束的手眼关系参数和机器人运动学参数联合标定方法。首先,通过机器人单轴旋转与基于罗德里格矩阵的算法实现手眼关系初始标定;然后,建立了基于距离约束的误差模型,通过Levenberg-Marquardt算法辨识系统参数,保证了参数辨识的准确性和鲁棒性,最终实现了对手眼参数误差和机器人运动学参数误差的修正。基于KUKA机器人和结构光扫描仪进行了标定和测量试验。试验结果表明,在机器人的工作空间内,距离误差的最大值由0.889 3mm降低到0.424 9mm,平均值由0.778 4mm降低到0.385 2mm,验证了该标定方法的有效性。 相似文献
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《机械设计与制造》2017,(10)
为了使柔性机械臂快速稳定到达目标位置且抑制其末端柔性形变,设计了基于分层结构的预测控制方法,分层结构采用对预测控制的方式,占据了控制的先机,而且针对机械臂的时变特性,采用滚动控制策略,增加了控制系统鲁棒性。给出了适用于一般机械臂的控制结构框架,建立了预测控制模型;设计了轨迹规划层,将最优轨迹规划问题转化为带约束的QP问题,其输出为最优轨迹;设计了跟踪控制层,此层精确跟踪上层规划出的最优轨迹;为了验证分层结构的有效性,设计了适用于柔性机械臂的分层结构,将此方法与IST方法进行比较,分层结构不仅快速稳定到达目标位置,而且抑制了机械臂在目标位置的柔性形变、控制过程中也没有出现力矩的较大波动。 相似文献
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针对传统遗传算法在求解机械臂轨迹优化问题时存在的搜索精度不够、效率低等问题,提出一种基于萤火虫-遗传算法的机械臂轨迹时间优化方法。在关节空间使用五次多项式插值法规划六自由度机械臂的末端轨迹,在运动学约束条件下,使用萤火虫-遗传算法对机械臂的末端轨迹进行时间优化,得到最优的末端轨迹运行时间。通过MATLAB仿真实验,轨迹运行时间从传统遗传算法的2.141 1 s减少到2.090 8 s。结果表明萤火虫-遗传算法具有比传统遗传算法更好的性能,能够有效地实现机械臂末端轨迹在运动学约束下的时间优化。 相似文献
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《机械科学与技术》2017,(3):448-454
为了在较大范围内获取高精度的机械臂末端实际位姿数据进行机械臂运动学模型真实参数的辨识,提出一种基于球面编号靶点的串联机械臂测量方法,利用双目视觉实时跟踪与末端法兰刚性连接的标准靶球,设置在球体表面的标志点依靠特殊的排列分布进行区分编号,球心坐标和靶球方向分别由任意捕捉的至少4个点和已知的空间几何位置关系根据克莱姆法则计算求得,在工作空间内任意运动机械臂进行末端靶球位姿测量。建立位姿误差模型,采用最小二乘法辨识出准确的几何参数,实现机械臂的误差校准。试验结果表明,此法具有较高的精度,克服了传统视觉系统定位跟踪的视野狭小,降低了机械臂末端位姿测量的成本,简单可靠,同时有效的提高了机械臂的定位精度。 相似文献
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为对六自由度机械臂进行轨迹规划,首先确定对六自由度UR10机械臂进行运动学建模,以齐次变换表述机械臂位姿,在此基础上采用D-H参数法对该机械臂进行位姿分析,并建立UR10机械臂运动学的数学模型.通过MAT-LAB机器人工具箱建立模型并对其进行仿真研究,得到其关节位置、速度及加速度的变化图和末端轨迹,最后通过五次多项式插... 相似文献
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当机械臂末端沿期望轨迹运动时,若障碍物影响机械臂末端运动,则末端会与障碍物发生冲突,使其偏离期望运动轨迹。针对这一问题,提出了一种任务优先级轨迹规划方法,使机械臂末端避障后能够继续跟踪期望轨迹。当机械臂末端运动轨迹中含有障碍物时,赋予避障运动作为优先控制,通过计算末端位置增量使机械臂末端产生逃离速度,进而避开障碍物;反之,赋予轨迹跟踪作为优先控制,通过对机械臂期望轨迹与实际位置进行误差控制,达到提高末端轨迹跟踪精度的目的。最后,对冗余机器人进行了仿真及试验验证。结果表明,当障碍物与机械臂末端运动轨迹发生冲突时,基于任务优先级的轨迹规划方法可以使机械臂末端有效地避开障碍物,同时,末端避障后机械臂仍能跟踪到期望轨迹运动。 相似文献
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针对五自由度机械臂自由度不足而导致的基于笛卡尔空间轨迹规划产生的目标末端位姿,可能不存在运动学逆解的情况,提出了一种基于自由度约束的末端位姿描述,并根据该位姿描述得出了一种五自由度机械臂逆运动学求解的几何方法。该方法基于机械臂模型的几何特性,通过将轨迹规划和运动学逆解2个阶段进行一定程度的结合,确保了轨迹规划得到的目标末端位姿的运动学逆解的存在性。通过仿真实验分析,证明了该方法的可行性与精确性。 相似文献
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针对工业机器人多自由度复杂机械臂系统,对其建立多刚体运动学模型,仿真验证末端运动轨迹的真确性。在此基础上,对机械臂系统的末端关节进行柔性化处理,添加随机柔性扰动,得到刚柔耦合机械臂较为真实的末端轨迹曲线。提出了基于混沌粒子群优化算法(CPSO)的振动抑制方案,通过CPSO算法对机械臂末端轨迹的插值参数进行优化,定义了柔性末端的振动变形最小的目标函数,并给出了具体的求解步骤。数值仿真结果表明,在满足系统约束条件的情况下,机械臂运行平稳,不存在角速度突变的情况,相比于基本粒子群优化算法,CPSO算法保证了粒子群体的随机性,提高了群体的多样性,且收敛速度较快,不会陷入局部最优,在CPSO优化下的柔性末端轨迹振动明显减小,从而说明CPSO算法能够有效优化轨迹规划参数,减小机械臂柔性末端的振动变形。 相似文献
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连续体机械臂的振动是制约其应用的重要因素,在不同的伸长量及不同的弯曲角度下,其振动的阻尼固有频率与衰减系数是不同的,且无法通过理论计算得出,这为连续体机械臂在运动中振动抑制带来了困难。本研究开发了可变长度的连续体机械臂实验平台,利用加速度传感器测量连续体机械臂在不同位姿时,对连续体机械臂末端给定牵引长度并释放时加速度,采用基于参数识别方法标定了连续体机械臂末端振动特性参数,标定了不同位姿参数下连续体机械臂的一阶阻尼固有频率与衰减系数,得到一阶阻尼固有频率与衰减系数关于连续体机械臂长度与弯曲角度的函数。结合加速度传感器所测连续体机械臂末端角速度得到了完整的连续体机械臂末端振动模型。最后通过实验对末端点振动模型进行验证,误差小于10%。 相似文献
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为解决当前监测方法位姿误差和高度误差偏大等问题,提出图像视觉特征的机械臂末端位姿监测方法。先通过TSAI手眼标定法标定机械臂手眼系统,然后采用粗定位提取机械臂轮廓,利用最小二乘法对边缘点拟合,获取视觉特征,最后通过机械臂视觉特征获取抓取位置,对抓取位姿和关节角进行映射得到机械臂作业轨迹,实现机械臂末端位姿监测。仿真实验结果表明,所提方法的位姿误差仅为0.06mm,高度误差仅为0.05mm,运行时间也较短,明显优于对比方法,不仅可有效降低位姿误差和高度误差,还能有效提升监测效率。 相似文献