基于Beckhoff平台Delta并联机构轨迹规划的实现

本研究基于Beckhoff的自动化平台,实现Delta并联机构轨迹规划的程序开发。首先对Delta并联机构进行分析和结构简化,求解了运动学逆解。针对并联机构运动学逆问题求解容易的特性及运动方面高速、平稳的需求,提出了在笛卡尔坐标空间采用正弦规律函数进行轨迹规划。然后借助Beckhoff工业自动化控制平台自带的电子凸轮和时间虚轴工具,将已确定的轨迹规划的在程序内部的进行实现。最后将开发的Delta并联机构轨迹规划的程序在公司自主研发的并联机器人上进行实机的应用测试,测试的数据结果表明轨迹规划在Beckhoff平台上实现方法的正确性及其性能满足Delta并联机构高速平稳的指标。     

基于SimMechanics的新型并联机构仿真平台

针对一种新型六自由度并联机器人进行了运动学和动力学分析,并借助于MatLab的SimMechanics模块的系统动态建模功能,以六自由度并联机器人仿真模型为对象,设计了PID控制器形成闭环控制,最后构成一个仿真平台。结果表明：在平台上可以进行运动学、动力学、控制方法的研究。同时仿真平台由各模块组成,可以灵活改变各模块的参数和结构,并且避开了Stewart平台的复杂的建模过程,对所有并联机构的研究都有借鉴作用。     

基于Simulink/SimMechanics的三自由度并联机器人控制系统仿真

针对并联机器人控制系统比传统串联机器人更加复杂的问题,将虚拟仿真技术应用到并联机器人控制策略的研究上.以三自由度Delta并联机器人为例,为便捷高效实现其控制系统仿真,利用Simulink为仿真平台,结合SimMechanics Link接口软件,提出了三维Pro/E模型转换成SimMechanics模型的建模方法建立机械系统模型,并设计PID控制器模型进行仿真分析.结果表明,该方法为并联机器人控制策略的研究提供了高效的仿真平台,便于展开针对并联机器人特点的各种控制策略的研究.     

3-TCT并联机器人运动学仿真

以Pro/E环境下建立的3-TCT并联机器人的模型为研究对象,在ADAMS/View模块下,对其添加约束和驱动后,进行运动学仿真.给定动甲台的位移,测量驱动杆杆长的变化曲线,利用ADAMS/Postprocessor模块对测量结果进行后处理,可得运动学逆解;以逆解得到的驱动杆杆长的变化曲线作为驱动,添加到驱动杆上可进行运动学正向求解.正逆解仿真结果对比表明,动平台正解时的运动轨迹和逆解时的运动轨迹完伞吻合.方法避免了大量的数学计算和计算机语言编程工作,通过CAE仿真软件实现了对并联机器人的运动学仿真,为并联机器人实际样机的调试和控制提供了一套有效的分析方法.     

基于Simulink的Stewart平台仿真研究

Stewart平台是一种6自由度的并联机器人机构，该文介绍了基于Simulink的SimMechanics模块集对Stewart平台进行仿真研究的方法，在具体分析SimMechanics模块集中各模块的使用及参数设置方法的基础上，运用该模块集对Stewart平台进行了建模。既便于使用SimMechanics模块集建立其他复杂机械系统的模型，又利于对Stewart平台进行深入研究。最后针对某Stewart平台的轨迹跟踪问题进行了仿真研究，获得了满意的结果。     

一种混合驱动柔索并联仿生眼的轨迹规划

在与眼球运动相关的解剖学和运动学的基础上,设计了一种符合Listing定理的基于混合驱动柔索并联机构的3自由度机器人仿生眼.通过矢量封闭方法建立了逆运动学模型,求解出柔索并联机器人的雅可比矩阵和结构矩阵.利用达朗贝尔定理建立柔索并联机器人的力矩平衡方程组,采用广义逆矩阵的相关理论,以柔索张力矢量的2范数最小为目标进行张力优化.用蒙特卡洛方法计算出仿生眼球可达工作空间.最后,在Simulink环境下进行仿真,规划运动轨迹并得到柔索并联机器人运动特性的仿真结果,证明了本文设计的机构符合Listing定理.结果表明:基于混合驱动柔索并联机构的机器人仿生眼结构合理,数学模型正确.     

3-RRRT并联机器人位置正向求解研究

研究一种3-RRRT型并联机器人机构的运动学正向求解方法。根据3-RRRT型并联机器人机构特点以及关节运动的取值范围,提出了以并联机器人支链中支杆的方向余弦和动平台绝对位置坐标为系统的广义坐标的方法,并详细地推导了3-RRRT型并联机器人运动学模型,通过进一步消除中间变量的方法最终获得了易于正、逆运动学求解的只包含3个驱动关节坐标与动平台3个绝对位置坐标的约束方程组。最后,运用基于Moore—Penwse广义逆的牛顿迭代格式编制了MATLAB运动学正向求解程序,并进行了运动学正向求解数值仿真,结果表明求解程序快速有效。     

基于Adams的三自由度Delta机械手的运动学仿真分析

结合自动化工业生产线对应高速轻载搬运作业的需求,三自由度Delta机械手是一种并联机器人专为拾取和放置任务而设计。本文以Delta机械手本体为研究对象,分析简化机械结构,建立Delta机械手的数学模型,求其运动学逆解算法。以改善Delta机器手运动特性为目的,采用改进修正梯形加速度在笛卡尔坐标系下进行"门"字型轨迹规划,时间耦合方式处理"门"字型方向突变问题。通过虚拟样机ADAMS与MATLAB联合仿真,获得Delta机械手运动性能参数,为研究Delta机器人轨迹优化提供一定的理论基础。     

计算机视觉在并联机器人运动学标定中的应用

为提高并联机器人运行精度,研究利用计算机视觉标定并联机器人运动学参数的方法。首先对Delta型三自由度并联机器人进行运动学分析。然后采用光学照相机为传感器,在机构处于不同位姿状态下对固定于动平台上的标定板进行拍照,通过相机标定以及相应的坐标变换方法,求出动平台中心在基坐标系中的位置。最后利用机器人逆运动学模型、自定义的误差方程和非线性最小二乘估计,获得运动学参数。实验结果表明,该标定方法成本较低,标定方法简单、有效。     

2RPU_RPS并联机构运动学分析及仿真

从并联机构在实际应用中的运动控制出发,对2RPU_RPS构型的并联机构进行运动学分析及仿真。通过分析其结构约束条件,求解出机构的关节变量与末端姿态变量的关系,进而完成其逆运动学求解。在逆解的基础上,构建其正运动学模型。基于建立的运动学模型,分析其工作空间,并进行运动学仿真加以验证,为并联机构的实际应用提供理论指导。     

约束条件下的巡线机器人逆运动学求解

高压输电线路巡检机器人是一种多关节悬挂运动机构,要实现其运动控制就需要根据机器人的本身机构特点和悬挂系统的运动约束条件进行运动学分析.本文利用微分扭转法对巡线机器人的正向运动学进行了求解,并通过对机器人悬挂系统的力学分析,得到了机器人运动学的约束条件,并在这种约束条件下,采用了一种可用来进行实时控制的迭代循环坐标下降(CCD)算法,来进行机器人的逆运动学求解.这种迭代算法对于有运动约束系统的逆运动学求解具有较强的适用性,而且它具有较好的收敛性和有效性,适合于在线计算,便于巡线机器人的实时运动控制.     

髋关节康复机器人的运动学分析与仿真

康复机器人能够按照指定轨迹稳定运行是康复过程安全性和有效性的重要保证,因此机器人末端位姿与人体患肢位姿应保持高度重合,同时康复机器人应具备适应不同人体患肢长度的能力。为此提出了机器人与人体患肢运动学模型关联的计算方法。对所设计的平卧式五自由度髋关节康复串联机器人建立了运动学数学模型。将人体下肢简化为四自由度两关节连杆,建立人体的运动学模型,根据人体下肢参数计算患肢末端位姿,并将其作为输入条件代入机器人运动学模型求解,得到机器人的关节变量对关节转动进行控制。以屈髋和内旋动作为例,应用SimMechanics进行仿真,得到的各关节角度与目标设定值一致,且机器人关节角度范围满足人体髋关节活动度的康复要求。分析了下肢长度测量误差对髋关节康复角度及位置的影响。结果表明当大腿长度占比测量偏差为0.5%,位置偏差小于6 mm时,关节角度偏差小于1°。     

一种新型爬壁机器人机构及运动学研究

提出了一种新型爬壁机器人机构,介绍了机构的构型及结构特点,推导了运动学正、逆解方程式,规划了直线行走、平面旋转及交叉面跨越三种运动模式．机构构型及运动模式的分析表明,该机构具有体积小、运动特性较好的特点．仿真结果证明,该机器人在运动过程中所需吸附力矩较小且占据的空间较少．     

软实时环境下机器人运动学逆解研究

为有效抑制串联机构的末端振动,使机器人运动系统的运行更加平滑,设计了以PC104为硬件基础、在RTLinux上进行二次软件开发的机器人控制系统。它通过PCI/ISA总线连接上位机和底层硬件接口电路,以控制伺服电机。分别研究了机器人系统的模型,以及在这一软实时系统上采用反变换法+Pieper方法求解机器人的逆运动学问题。通过比较工业机器人在伺服控制、板卡控制和软件控制三种模式下的运动性能,验证了软件方式的优越性,以及其在运动控制领域中的应用价值。     

An efficient motion generation method for redundant humanoid robot arms based on motion continuity

This paper proposes a novel method of motion generation for redundant humanoid robot arms, which can efficiently generate continuous collision-free arm motion for the preplanned hand trajectory. The proposed method generates the whole arm motion first and then computes the actuators’ motion, which is different from IK (inverse kinematics)-based motion generation methods. Based on the geometric constraints of the preplanned trajectory and the geometric structure of humanoid robot arms, the wrist trajectory and elbow trajectory can be got first without solving inverse kinematics and forward kinematics. Meanwhile, the constraints restrict all feasible arm configurations to an elbow-circle and reduce the arm configuration space to a two-dimension space. By combining the configuration space and collision distribution of arm motion, collision-free arm configurations can be identified and be used to generate collision-free arm motion, which can avoid unnecessary forward and inverse kinematics. The experiments show that the proposed method can generate continuous and collision-free arm motion for preplanned hand trajectories.     

Inverse kinematics of a mobile robot

The problem of kinematics is to describe the motion of the robotic system without consideration of the forces and torques causing the motion. This paper presents two methods to obtain the inverse kinematics of a mobile robot. In the first method, two rows of the forward kinematics are selected, the inverse of these two rows is obtained, and later the inverse matrix is combined with the third row of the forward kinematics. In the second method, the pseudo-inverse matrix of the forward kinematics matrix is obtained. The comparison result of the two proposed methods is presented. Two simulations show the effectiveness of the proposed inverse kinematics algorithm.     

拟人机器人TH-1手臂运动学

拟人机器人手臂的主要特点是它的运动功能，能够实现握手、行走时掌握平衡等动作．本文 主要针对自行设计的具有转摆结构的拟人机器人TH-1手臂机构进行了运动学分析，为其控 制提供数学基础．提出了坐标变换、三角变换等方法，巧妙求解出拟人机器人TH-1手臂逆 向运动学的解析表达式．建立了仿真软件平台，验证了运动学正逆向方程的有效性．     

An improved approach to the solution of inverse kinematics problems for robot manipulators

A structured artificial neural-network (ANN) approach has been proposed here to control the motion of a robot manipulator. Many neural-network models use threshold units with sigmoid transfer functions and gradient descent-type learning rules. The learning equations used are those of the backpropagation algorithm. In this work, the solution of the kinematics of a six-degrees-of-freedom robot manipulator is implemented by using ANN. Work has been undertaken to find the best ANN configurations for this problem. Both the placement and orientation angles of a robot manipulator are used to fin the inverse kinematics solutions.