基于螺旋理论的6R串联工业机器人奇异位形分析

针对6自由度串联工业机器人,对其工作空间中的奇异位形进行了分析。基于旋量理论,运用旋量指数积(POE)方法对机器人进行运动学建模,得到正运动学方程,并基于旋量指数积法对速度雅克比矩阵进行了推导。根据机器人处于奇异位形时的条件,对雅克比矩阵的行列式进行求解,从而得到机器人处于奇异位形时的所有情况,并给出了发生奇异时的机器人的构型。在此基础上,基于可操作度、雅克比条件数及最小奇异值等灵巧度指标使用MATLAB对机器人的奇异位形进行了仿真,仿真结果表明该机器人在3种情况下处于奇异位形,与分析结果一致,验证了文中方法的正确性。     

基于旋量理论的6R工业机器人运动学建模与分析

针对六自由度工业机器人,基于旋量理论,运用旋量指数积方法对机器人进行运动学建模,基于此模型对机器人逆运动学进行求解。根据机器人的构型,提出一类子问题,即两关节相互平行且与第三关节垂直,运用旋量理论及已知的Paden-Kahan子问题对该类子问题的求解进行推导。基于旋量法对速度雅可比矩阵进行推导,在此基础上对机器人的奇异性进行分析,求出奇异形位各关节的角度值,为机器人的轨迹规划和实时控制提供理论基础和重要数据。运用MATLAB对运动学求解及奇异性分析进行仿真,仿真结果显示:所建立的运动学模型正确,求解算法精度高,奇异性分析结果正确。     

基于MATLAB的采摘机器人运动特性分析与仿真研究

以RB03型六自由度机器人为研究对象,将其应用于农业果蔬的自动化采摘领域。利用D-H法建立关节坐标系统,确定连杆参数,推导出运动学方程,并求解运动学正解和逆解。在MATLAB软件的Robotics Toolbox平台下,进行运动学建模与仿真,验证了求解过程的正确性,运用蒙特卡洛法生成该机器人在关节允许范围内的工作空间云图,分析其在空间运动的极限位置。仿真结果表明:该机器人结构设计合理,满足工作要求,并为后续的运动控制和路径规划提供了依据。     

UPR100弧焊机器人轨迹规划

对UPR100弧焊机器人进行了基于运动学的轨迹规划与仿真。采用D-H法建立了UPR100弧焊机器人运动学方程,运用Matlab编程实现了正、逆运动学求解,并利用正、逆运动学进行了轨迹规划。通过Matlab工具箱Sim Mechinics建立了UPR100弧焊机器人三维模型,并将轨迹规划仿真数据与理论数据进行比较,验证了轨迹规划的合理性与仿真模型的正确性,为UPR100弧焊机器人下一步的动力学研究与轨迹跟踪控制器设计奠定了理论基础。     

基于RBF神经网络的MOTOMAN-UPJ型机器人运动学逆解

利用D—H参数对MOTOMAN—UPJ型机器人建立坐标系,推导出正运动学公式。将由此得到的运动学正解作为训练样本,利用RBF神经网络的局部逼近的优点,将求解机器人运动学逆解转化为对神经网络的权值进行训练。实现了机器人从工作空间到关节空间的非线性映射。使用12输入,单输出的RBF网络,对6自由度的MOTOMAN—UPJ机器人进行了计算仿真,验证了该方法的可行性。与传统解析法相比,大大减少了求解运动方程的计算量。与BP神经网络相比,加快了收敛速度,解决了实时性差的问题。     

基于旋量理论的4-R(SS)2并联机器人正运动学分析

研究机器人运动学较为传统的方法为D-H参数法,以4-R(SS)2并联机器人为研究对象,基于旋量理论,根据指数积公式对该机器人进行正运动学分析,得到机器人的位姿变换矩阵。旋量法只需要建立惯性坐标系S和工具坐标系T,经过每一个关节变量之间的变换,最终可得到其运动学方程。与D-H参数法相比,此方法使运动学模型变得更为简单,并且具有更明确的几何意义。最后对并联机器人进行运动仿真,构建其仿真模型,确定机器人各结构的参数,输入随机关节变量,得到的结果与文中计算的结果进行对比,验证本文方法的准确性。     

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。     

大型喷浆机器人的运动学逆问题研究

机器人的运动学逆解对于控制机器人的末端位姿极为重要。大型喷浆机器人结构上不存在闭链问题,但关节数较多。对现有逆解求解方法进行了对比研究,使用D-H方法建立大型喷浆机器人的杆件坐标系并得到其运动学正解,使用代数法求解其运动学逆解,并用对分法求解一元四次方程,最终求出了喷浆机器人的全部运动学逆解。对逆解方程进行了验证,验证结果表明了算法的正确性。     

IRB4400喷涂机器人运动学分析研究

喷涂机器人的运动学分析是动力学控制和轨迹规划的理论基础,为提高运动学求解效率,以ABB IRB4400喷涂机器人为研究对象,在Robotics Toolbox中对其建立了D-H模型,进行了正运动学分析。并针对机器人一般逆运动学求解方法复杂低效的问题,研究了BP神经网络智能算法在该型机器人逆运动学求解中的应用。运用正运动学分析结果,在Matlab中利用蒙特卡洛法编程实现了机器人的工作空间仿真,利用神经网络算法求解得到的逆解进行了轨迹规划仿真,得到了机器人工作空间仿真图,连续光滑的关节角、角速度和角加速度曲线图。从而验证了机器人建模的正确性、正运动学分析的合理性和逆运动学算法的有效性,为实际编程作业效率的提高提供了参考。     

6R关节式机器人运动学仿真分析

为研究PR05型号6自由度关节型机器人的运动性能和轨迹规划,运用D-H建模方法对该机器人建立运动学方程,并基于其变换矩阵中元素的特性,提出一种6自由度机器人运动学逆解优化算法,该算法只需进行一次矩阵逆乘,从而使计算过程简化,而后分析了该机器人的奇异状态位置;在Matlab Robotics Toolbox环境下,对该机器人进行仿真建模,并对其运动学正逆解和关节空间轨迹进行实例仿真,得到了机器人各个关节的动力学参数仿真曲线和运动轨迹数据,验证了所建立的机器人运动学模型正确以及正逆解算法的有效性,表明了该机器人运动性能良好,轨迹曲线平滑无波动。     

三自由度并联机器人运动学和动力学建模与仿真

为解决三自由度并联机器人运动学正解求解困难和动力学建模复杂等问题,利用一种三闭环矢量法建立并联机器人运动学模型,并且采用三球体交叉点法,对并联机器人的运动学正解问题进行分析;运用虚功原理对并联机器人进行动力学建模,使得求解和建模过程变得简单、详细和直观。在MATLAB中建立模型,并在V-REP软件中进行仿真验证,搭建物理环境,对整机系统进行试验研究,验证了运动学和动力学模型的正确性和实时性     

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。     

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BP神经网络5 P4R并联机构位置正解研究

并联机器人机构位置正解问题是机器人机构的应用基础也是运动学研究中的难点之一。针对数值法和解析法的复杂和求解难度以及有时求解的不唯一性,提出了一种多层前向神经网络求解3自由度5-P4R并联机构位置正解的方法。将位置反解作为训练样本,采用学习率可变的BP算法,实现了从驱动工作空间到动平台变量空间的非线性映射,从而得到并联机构运动学正解值。最后给出一组仿真实例,可以看出此方法的有效性与可行性。     

一种选择性柔性五自由度机器人的运动学分析

介绍一种新的选择性柔性五自由度机器人,以D-H矩阵为基础建立了机器人的运动学方程,利用代数解法直接推导出逆运动学的解。进行Matlab数值仿真求解出机器人的可达工作空间,进行ADAMS仿真,给出机器人末端执行器中心在x,y,z轴的位移、速度、加速度曲线,利用所测数据证明推导的运动学方程正确性。仿真结果表明,机器臂可平稳安全到达工作空间内指定位置,从而验证结构设计的合理性,为后续结构优化和运动控制提供依据。     

并联机器人智能输入写字功能的设计

出于教学和实验的目的,利用Lab VIEW编程软件为两自由度并联机器人开发了一套平面写字功能。所选用的并联机器人为平面五杆机构,两个电机轴轴心相互重合,固定杆长度为零,利用平面几何知识,并联机器人的正逆解可很容易算得。机器人所写文字通过人工手动输入,经过选择性线性插值、去点处理、坐标系转换,将图片坐标系下的坐标点转化为机械手坐标系下的坐标点。为保证机器人在写字过程中的平滑性,采用了连续三次样条快速迭代的算法规划机器人的加速度轨迹曲线。     

Inverse kinematics and welding experiments of the intersecting pipe welding robot

A robot used for multi-pass welding of the piping branch junctions and nozzle attachments to main pressure vessels is 4-DOF serial mechanism,two mobile joints and two rotary joints are adopted in design.The kinematic model was established with DH parameters,the inverse kinematics was solved.According to the forward and inverse kinematics equations,the robot kinematics was simulated in Matlab,the simulations indicate that the solution for inverse kinematics can satisfy the welding requirements well.As there are size errors,processing errors and welding deformation,the path of welding is forecasted according to the previous welding situation,and then,the path is taught at desired via-points,which plays an important role in submerged-arc welding.The submerged-arc welding experiments indicate that the robot and the welding methods are preferable to ensure welding quality.     

基于工业机器人形位的运动学逆解分析

针对工业机器人逆向运动学求解及逆解的选择,基于工业机器人形位分析了运动学逆向问题。将工业机器人所在的笛卡尔空间划分为4个区域,分区域讨论工业机器人的运动学逆向问题。分析了在同一末端位姿下机器人的多种形位,采用二进制将工业机器人各形位对应的逆解进行编码,使机器人的多组逆解与各形位一一对应。最后以MOTOMAN UP50工业机器人为例,计算验证文中的工业机器人逆解算法的正确性及有效性。基于工业机器人形位的运动学逆解分析为工业机器人运动学特定逆解的求解、选取提供了一种新参考方法。     

基于改进人工蜂群算法的冗余机器臂逆解研究

针对具有移动关节的7自由度机械臂逆运动学求解困难的问题,提出了一种基于改进人工蜂群算法的逆运动学求解方法。首先根据冗余机械臂的物理结构简化出几何模型,利用D-H法建立运动学模型,由坐标系变换得到正运动学的解。由于该冗余机械臂不满足Pieper准则,难以用传统方法求得封闭解;因此采用改进人工蜂群智能算法,利用位置误差与姿态误差的标准差作为目标函数,求取逆运动学的最优解,并利用Matlab编程进行仿真验证,仿真结果表明该方法准确有效,为具有移动关节的冗余机械臂逆运动学的求解提供了一种新的途径。