一类运动支链逆解问题的旋量指数积求解方法

针对RRSR支链,提出了一类新的子问题:即子问题"绕两平行轴线旋转到指定点的问题"及其扩展子问题"绕两平行轴线旋转后距离两点为指定距离";推导了这类子问题的求解方法.通过将RRSR支链逆解求解转化为该类子问题和一些已知的子问题,给出了该类运动链的逆解的求解过程,并对该支链的多解性问题给予分析,明确了逆解及多解条件的几何意义.最后给出实例计算,验证了求解方法的可行性和正确性.     

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.     

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．     

基于旋量理论的机器人误差建模方法

在现代旋量理论使用矩阵指数以及指数积表示刚体运动的基础上,将机器人关节轴线的位姿误差等效为假想广义运动副旋量运动的结果,从而建立机器人含误差旋量的运动学指数积模型.将工具坐标系的位置和姿态误差分别等效为移动副和转动副旋量运动,给出了其大小及方向的计算公式.在Matlab环境下编制了旋量计算软件包,以SCARA机器人为例,应用该软件包进行了误差仿真分析,并使用Adams软件进行了仿真验证.结果表明,该误差建模方法正确、有效.     

基于分块矩阵的6R机器人实时逆解算法

为提高6R机器人逆运动学求解的强实时性,提出了一种基于分块矩阵相乘来求解逆运动学的方法。将复杂的6个矩阵方程转换为含有6个未知变量的8个纯代数方程来进行求解,并在方程简化过程中引用符号运算预处理,避免了大量浮点运算带来累积误差。通过方程组的优化,可避免第3关节变量求解中产生增根的情况。试验结果表明,在同等精度要求下,该逆解算法相比于其他算法具有更强的实时性,得到精确的8组封闭解平均仅需0.009 7 ms,能够满足机器人的在线控制要求。     

基于人工神经网络的机器人逆运动学问题的求解及控制系统

本文应用人工神经网络原理,探讨了机器人逆运动学问题的求解及其控制系统方案.     

基于旋量理论的弓形五连杆机器人运动学建模

传统的D-H参数法采用建立局部坐标系的方式,在运动学建模过程中存在求解逆解时产生增根的问题。因此,本文通过旋量理论方法建立弓形五连杆的运动学数学模型,对比D-H参数法建立的末端执行器运动学模型,证明两种方法之间的等效性,并基于旋量理论建立起弓形五连杆机器人的速度模型。使用ADAMS软件对弓形五连杆机器人进行运动仿真,测量角速度曲线与MATLAB理论曲线对比,结果表明了旋量理论建模方法的正 确性和有效性。     

闭链级联式机器人基于旋量理论的动力学分析

闭链级联式机器人是一种复杂型式的机器人,对其进行动力学分析是实现对其进行运动控制的必要前提.闭链级联式机器人的结构特点是:任何一个闭链级联式机器人都存在一条主运动链,且主运动链为开链机器人;主运动链的各个关节均为被动关节或被测量关节,分别由相应的闭链驱动或测量.基于旋量理论的动力学分析方法是通过使用运动螺旋和指数积公式等数学工具建立起机器人的动力学方程,从而求取机器人的驱动力矩.由于闭链级联式机器人存在闭链,其动力学分析方法不同于传统的开链机器人,用旋量理论建立闭链级联式机器人的动力学方程的要解决两个关键问题:其一是闭链的分解,其二是惯性矩阵的求取.该方法也为解决单闭链机器人的动力学分析问题提供了基础.     

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.     

冗余自由度机器人的运动学逆解

导出了冗余度机器人基于优化力度的运动学逆解,并将优化力度函数用于冗余度机器人运动学优化控制.通过调整优化力度函数中自运动限制因子的取值,可以改变自运动速度在关节角速度中所占份额,实现人为地控制任务时间段内关节角速度的大小,使各关节角速度接近一致,实现二次优化.     

新型煤矿救援机器人的特殊运动逆运动学

针对新型煤矿救援机器人头部单元的特殊运动（位姿调整）,提出了一种基于空间分割和遗传算法相结合的新方法求解其逆运动学.该方法能以最小的转动代价实现期望的位姿,有利于保持机器人稳定.采用二次空间分割法,解决了遗传算法搜索空间大,难以收敛到全局最优解的问题.仿真实验结果表明,采用新的逆运动学算法得出的位姿误差较小,而且关节角...     

超冗余全方位移动操作臂的逆运动学求解

针对超冗余度机器人的运动学逆解求解快速性与优化性难以兼顾的问题,对于一类9自由度超冗余全方位移动操作臂,提出一种关节等效和局部优化相结合的逆运动学求解方法.分析系统结构特点,在位姿分离的基础上对不同自由度合理分组.根据手爪的抓取姿态求得腕点位置,并以关节角运动幅度最小为目标函数,将决定腕点高度的两个关节的优化求解转化为二元函数的条件极值问题,在快速准确求解的同时有效利用了系统的冗余特性.仿真实验表明,该方法能够兼顾实时性、准确性和优化性的要求.     

Delta型并联机器人运动学正解几何解法

并联机器人运动学正解的封闭解问题到目前为止没有得到全面解决，常用的解决方案是采用基于代数方程组的数值解法，该方法不足之处是推导过程复杂，实际应用过程中存在多解取舍的问题。为此运用空间几何学及矢量代数的方法建立了三自由度Delta型并联机器人的简化运动学模型，求解并联机器人运动学正解。与基于代数方程组的求解方法相比，推导过程简单、直观，回避了并联机器人运动学正解多解取舍的问题，可直接获得工作空间内满足运动连续性的合理解。     

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.     

MOTOMAN机器人逆运动学新分析

为解决机器人逆解过程中存在解被丢失、大量矩阵逆乘、多组解的问题,提出了一种新的推导MO-TOMAN机器人逆运动学的方法.在解的推导过程中,采用双变量正切函数避免了解被丢失的可能性,回避了大量的逆矩阵相乘,简化了求解过程,大大减少了计算量,针对有多阻逆解的情况,采用"最短行程"准则,选取一组最接近于当前操作臂的解.研究成果已在深圳市元创兴科技有限公司自主研发的六自由度工业机器人中得到成功应用.实际应用结果表明本文研究的方法是正确的.     

基于螺旋理论的钢带并联机器人力学特性数值分析

为了克服传统的并联机器人工作空间较小、奇异性与运动学正解分析复杂的缺点,拓宽并联机器人的应用领域,提出一种新型的六自由度钢带并联机器人机构形式.阐述了钢带并联机器人结构组成、工作原理、钢带运动副关键技术,并对不同结构的钢带进行了有限元分析,得到结构参数改变时钢带能承受的失稳力.基于螺旋理论建立了钢带并联机器人力学模型,对刚带并联机器人受力进行数值计算,得到钢带并联机器人不同位姿与结构对各钢带受力的影响规律,为优化钢带并联机器人的结构与运动参数提供理论依据.研究结果表明：弯曲截面结构的钢带承压能力较好,钢带失稳力随钢带圆弧截面中心角、钢带厚度增大而增大,随钢带长度增大而减少.其他结构参数一定,载荷力为400 N时,动平台外接圆半径为210 mm,动平台沿Z轴运动范围受卷筒装置中钢带长度的限制,沿Y轴运动范围为-745~680 mm,沿X轴运动范围为-675~675 mm,动平台绕Z轴旋转角度范围为-87 °~87 °,绕Y轴旋转角度范围为-77 °~77 °,绕X轴旋转角度范围为-90 °~66 °.     

基于能观测性分析的机器人EKF-SLAM算法

针对传统EKF-SLAM算法中存在状态估计不一致的问题,从系统能观测性角度分析,提出一种增加观测性约束条件的算法,利用补偿矩阵U最优化求解约束条件,得到新的线性点,并通过优化系统的雅克比矩阵重构系统能观测矩阵,使得EKF-SLAM系统与非线性SLAM系统观测方程能观矩阵的秩保持一致.结果表明,所提出算法在状态估计的精确性和协方差一致性方面明显优于传统的EKF-SLAM算法,研究工作和结论对车辆自主驾驶有一定的参考价值.