关节型冗余度机器人的运动规划

机器人机构的运动规划是进行机器人智能化设计的重要基础.文章针对关节型冗余度机器人的运动特点,以机器人运动学的理论作为基础,建立了关节型冗余度类机器人机构的运动学模型,并根据机器人机构的尺寸和边界约束条件,分析和确定了机器人各关节点的运动可行区域,运用复合形方法优化筛选出合乎需求的关节点的坐标位置,从而为关节型冗余度机器人的运动学逆解算提供了一种行之有效的优化设计方法.     

四足机器人运动分析及控制算法研究

为实现一种液压驱动的四足机器人稳定行走,针对JQRI00四足机器人进行了步态规划,并推导出其运动控制算法。根据前期对四足机器人的结构设计,建立其运动学模型,得到各关节运动的逆运动学分析。根据JQRI00的驱动特点,对其运动控制算法进行研究。并利用ADAMS对机器人进行仿真。仿真及控制系统实验的结果准确合理,表明所研究的步态规划正确可行,控制算法实时有效,为机器人后期的复杂动作控制提供参考。     

六足机器人步态仿真与实验研究

针对各应用领域对具有复杂环境适应能力的行走机器人的需要越来越大的现状,从灵活性和稳定性入手设计仿生六足机器人,通过规划机器人的运动步态,分析多自由度在运动过程中的突出优点,并研究不同运动步态下各转动关节的转矩随时间的变化关系,将软件模拟和样机测试所得数据相互参照,对机器人的实际运动能力进行检测,验证仿生六足机器人结构的合理性和运动的可行性,为仿生六足机器人物理样机的进一步研制提供理论依据。     

足履机器人的步行建模和运动仿真

足履机器人设计成履带和腿式相结合的运动方式,兼具了履带和腿式机器人的共同优点。利用ADAMS建立每足三自由度的双足履带简化模型机器人,根据行走步态的特点,建立了合理的步行运动方程,使足端在运动起始点和终止点避免冲击,运动平稳,根据运动方程,可逆获得关节处的运动轨迹方程。利用ADAMS对双足履带机器人进行仿真,验证机构设计运动方案的可行性。     

六足仿生机器人步态研究和运动控制器设计

分析了六足仿生机器人典型行走步态和不同步态下的机器人落足点位置矢量表达式;运用AT89S52内部两个定时器,采用多舵机分时控制方法,设计的运动控制器可驱动机器人足部12个舵机的协调运动,实现了六足仿生机器人按步态规划运动,并通过测试,验证了设计方案的正确性和可靠性.     

基于步态规划的四足机器人运动学分析和仿真

利用三维设计软件设计四足机器人的整机结构。对四足机器人进行了数学建模和数学计算,利用公式计算了运动学的正解和逆解,用MATLAB进行了仿真验证对比。对机器人基于对角步态和三角步态进行步态规划,推导和计算了四足机器人四条腿各个关节的转动角度。利用ADAMS进行了步态的仿真,仿真结果符合预期设计。计算和仿真结果为物理样机的制作提供了数据支撑,有助于缩短研发周期,提升研发效率。     

气动仿生六足机器人腿部设计与运动实验

为了提高气动仿生六足机器人的灵活性,机器人腿部采用三自由度气动空间弯曲柔性关节驱动,腿部装有抬升机构,可改变腿部的抬升高度,调整机器人重心高度。建立了腿部抬升高度和步距模型,利用三维运动捕捉系统,获得机器人腿部抬升高度、关节形变和足部工作空间,并分析了六足机器人越障高度。通过理论计算和实验可知,机器人腿部运动灵活,可跨越高度为30 mm的障碍。该研究为气动柔性关节仿生六足机器人的步态规划和控制提供了参考。     

仿生六足机器人机构设计与运动分析

基于蜜蜂腿部结构及运动步态特点和仿生设计基本原理,设计了一种新型六足机器人机构,可实现不同运动步态下的前进、后退和转向,具有较高的步态稳定性和环境适应性。运用空间分解法构建了机器人单腿的运动学模型,利用消元法对模型进行求解,得到逆运动学的唯一解。通过数值求解获得了六足机器人足部末端的运动轨迹,验证了运动学模型的正确性。借鉴蜜蜂的运动步态特征,规划了六足机器人直行和转弯时的运动步态。该研究为六足机器人机构设计与步态规划提供了新的思路和理论参考。     

基于步态规划的六足机器人运动学分析与计算

分析六足机器人的侧倾、俯仰、偏航变化情况,验证步态规划的正确性。对设计的六足机器人进行运动学分析,计算机器人运动学的正解和逆解,分析六足机器人运动的时序图,利用五次多项式对机器人足端轨迹进行步态规划。在ADAMS中对机器人进行了运动仿真,得到了运动过程中的RPY角。最后制作了六足机器人样机,测试运行过程中的RPY角。仿真和样机测试结果表明：机器人在步态运动过程中,RPY角度在前进方向上误差最大不超过1°,验证了运动学计算和步态规划的正确性。     

基于步态规划的四足机器人运动学分析与研究

对四足机器人进行运动学建模和分析,推导运动学的正解和逆解;然后基于五次多项式对机器人足端轨迹进行了步态规划,计算了四足机器人对角步态和三角步态的驱动函数。在仿真软件ADAMS中对三角步态和对角步态进行仿真。最后制作了样机,并对样机进行了测试。通过研究三角步态和对角步态的仿真结果和样机测试结果,验证了理论推导计算的正确性。     

基于复杂地形的四足机器人路径规划算法研究

针对四足机器人在复杂环境中摆动腿路径点规划不准确的问题,提出一种基于摆动腿路径规划的样条优化算法。该算法运用零力矩点（ZMP）稳定性准则,在对机器人COG轨迹进行规划的基础上,对机器人摆动腿足端轨迹路径点进行优化计算,并利用ADAMS建立其仿真模型用于计算机仿真。结果表明：该算法不仅能保证四足机器人安全避障,且能实现在复杂地形条件下平稳行走,验证了该算法的准确性和鲁棒性。     

基于半解析法的四足爬壁机器人关节扭矩估算

四足爬壁机器人的足端力和关节扭矩是机器人吸附力设计和关节电机选型的重要依据。在考虑重力和吸附姿态变化的情况下,利用有限元分析足端力和关节扭矩需要重复画网格和仿真分析,工作量较大。结合运动学、静力学和有限元分析提出一种简单且统一的半解析方法估算不同吸附姿态下四足爬壁机器人的足端力和关节扭矩。算例中利用半解析法计算得到84组数据并分析得到不同姿态下最大足端力和最大关节扭矩的变化规律,基于算例结果完成了机器人的吸附力设计和关节电机选型,最后实验测量了不同姿态下机器人的关节扭矩最大值。实验结果表明:机器人吸附力设计和关节选型合理,半解析法计算的最大关节扭矩误差小于8.86%。     

一种四足机器人机体冲击力检测算法

四足机器人机体冲击力的有效检测能够为动态平衡控制提供决策依据,而与之相关的研究在现有文献中尚未见到,为此提出了一种新型的四足机器人机体冲击力检测算法;通过机器人的动力学分析和基于卡尔曼滤波器的姿态求解,获得腿部冲击力加速度和重力加速度在机体坐标系中的分量,并将其从加速度计输出信号中分离以获得机体冲击力加速度,完成对机体冲击力的检测;对四足机器人进行了动力学仿真。结果表明:所提出的算法能够有效地实现机体冲击力的检测。     

基于MEA-BP神经网络的6DOF工业机器人逆运动学研究

针对6DOF工业机器人逆运动学求解存在计算量大、通用性差、有奇异性等问题,提出一种基于思维进化算法(MEA)优化BP神经网络的工业机器人逆运动学求解方法。在机器人工作范围内,随机生成若干组关节角度值,通过正运动学方程获得机器人末端连杆位置和姿态,以末端连杆位置和姿态作为模型输入,关节角度作为模型输出,通过对样本数据的训练确定模型参数。使用该模型进行机器人逆运动学求解,并与传统的基于BP和RBF神经网络的求解方法进行比较,结果表明:该求解方法精度高、泛化能力强。     

偏置式空间机械臂关节角参数化逆运动学求解

针对偏置式空间7自由度(DOF)冗余机械臂,提出了一种基于关节角参数化的运动学求解方法。根据空间机械臂的结构特点对其臂型进行了分析,采用D-H(Denavit-Hartenberg)法建立空间机械臂坐标系。采用D-H法对空间机械臂操作空间进行了描述,在考虑运动学约束的基础上,得到了以关节角为变量的正运动学模型。通过分析逆运动学模型的可解性,采用矩阵逆乘的解析法求解了该类机械臂逆运动学的完整解析解。在Matlab环境下,使用Matlab Robotic Tools对机械臂的初始姿态进行了仿真。通过给定的机械臂末端位姿,根据推导的逆运动学算法对空间机械臂各个关节的角度进行了求解。机器臂的运动学逆解算将作为机器臂运动规划和轨迹控制的基础。     

点焊机器人复杂轨迹逆运动学组合优化求解

针对6自由度点焊机器人复杂轨迹上多点焊接作业时的逆运动学组合求解问题,通过构建机器人运动学模型的非线性方程组,提出了一种离线编程的变进制变步长求解可逆优化迭代算法.该算法在给定位置优化目标下,每次迭代过程中,逐步缩小机器人每个关节变量变化值,同时依次做"前进、后退、保持一步"的试探判断策略,逐步迭代计算得到满足精度要求的数值解.通过对六自由度点焊机器人在复杂轨迹上作业的数值模拟,证明该算法设计简单,求解效率高,而且能在多组非线性方程组中优化组合所求数值解,同时保证机器人关节运动的平稳性.     

基于ROS的机械臂运动规划研究

为提高多自由度串联机械臂在作业过程中的工作效率及安全性问题,提出一种基于ROS平台的机械臂运动规划方法。以ABB机器人为研究对象,进行正逆运动学分析。通过MoveIt配置包构建机器人的三维可视化模型,对机器人进行笛卡尔空间下的直线和圆弧规划实验。为提高机器人运动安全性和关节运动的平滑性,自定义一种线性插补算法后集成到MoveIt中进行运动仿真实验。实验结果显示机器人各关节运动轨迹平滑,稳定性高,表明此插补算法的可行性。最后进行机械臂的避障仿真实验,在MATLAB中对快速扩展随机树（RRT）算法和双向快速扩展随机树（RRT-Connect）算法进行对比实验,仿真证明：RRT-Connect算法速度快,路径短,更能提高机械臂在复杂路径下的规划效率。