面向控制的3-RR球面并联机构正运动学实时解法

以经典牛顿法为基础,针对3-RRR球面并联机构的机构学特点及控制中的特殊要求,提出了面向控制的高效迭代算法.利用机构运动连续性条件划分不同的控制阶段,当机构处于连续运动状态时,迭代结构中使用固定雅可比矩阵进行运算,缩短了单步迭代时间;当机构处于非连续运动状态时,使用变步长策略,引入调整量系数,抑制了大偏置初值带来的求解振荡.给出的算例证明,应用上述策略的正运动学求解算法兼顾了较大范围的收敛性与局部求解的快速性,运算速度满足控制过程的实时性要求.该方法同样适用于其它少自由度并联机构的正运动学求解.     

面向控制的3—RRR球面并联机构正运动学实时解法

以经典牛顿法为基础，针对3-RRR球面并联机构的机构学特点及控制中的特殊要求，提出了面向控制的高效迭代算法。利用机构运动连接性条件划分不同的控制阶段，当机构处于连续运动状态时，迭代结构中使用固定雅可比矩阵进行迭算，缩短了单步迭代时间，当机构处于非连续运动状态时，使用变步长策略，引入调整量系数，抑制了大偏置初值带来的求解振荡。给出的算例证明，应用上述策略的正运动学求解算法兼顾了较大范围的收敛性与局部求解的快速性，运算速度满足控制过程的实时性要求，该方法同样适用于其它少自由度并联机的正运动学求解。     

基于PSO-BPNN和Newton-Raphson法融合的并联机构正运动学解法

以并联机构为研究对象,针对求解正运动学时神经网络法易陷入局部最优及Newton-Raphson法对迭代初值敏感的问题,提出了一种融合PSO-BPNN(Back propagation neural network,BPNN)和Newton-Raphson法的正运动学通用求解算法.建立了并联机构逆运动学方程,得到驱动杆值,以此为训练样本,利用粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)优化BPNN(PSO-BPNN)模型获得位置正解,再以PSO-BPNN的正解值作为Newton-Raphson法的迭代初值对并联机构正运动学问题进行求解.为验证算法的有效性和通用性,给出了3-PCR、3-PPR两种并联机构的算例仿真.结果表明,由于迭代初值选取与目标值相差较大,导致Newton-Raphson法无法收敛;相比于PSO-BPNN算法,PSO-BPNN和Newton-Raphson法相结合得到的绝对误差最少降低了99.68％和99.96％,迭代次数更少;该方法既克服了神经网络法局部收敛性差的缺点,又避免了初值选取对Newton-Raphson法求解精度的影响,具有较好的通用性.     

仿生移动机器人并联机构运动学正解的鱼群算法求解

基于改进的人工鱼群算法,提出了并联机构运动学正解的求解方法。构建了仿生移动机器人处于支撑状态的并联机构模型,应用螺旋理论计算了该并联机构的空间机构自由度,构建了仿生移动机器人并联机构的运动学正解模型,利用鱼群算法对正解模型的约束方程组进行设计。对鱼群算法所用数学模型进行了构建,对改进后的人工鱼群行为进行了算法描述。仿真结果表明,该人工鱼群算法具有良好的寻优性能,满足仿生移动机器人并联机构正解模型的求解要求。     

位移补偿BP神经网络的3-PPR并联机构的正解研究

针对3-PPR并联机构的正运动学问题,利用运动学逆解结果,结合Levenberg-Marquardt训练方法,先后采用BP神经网络和改进型BP神经网络完成了该机构位姿从关节变量空间到工作变量空间的非线性映射,从而求得其运动学正解。为进一步提高正解精度,提出一种位移补偿算法对BP神经网络进行优化。将所提方法应用于该机构,并利用MATLAB进行求解,结果显示经过2.17 ms的迭代计算,正解结果的精度由10-3级提高到10-6级,从而验证了该算法的有效性和正确性,实现了3-PPR并联机构位姿的高精度和实时性控制。     

并联机构位置正解的人工蜂群和牛顿组合算法

将智能优化算法与数值迭代方法有机组合,构造一种并联机构位置正解求解的通用算法——混合人工蜂群和Newton迭代(Hybrid artificial bee colony and Newton iteration,HABC-Newton)算法。将差分进化(Differential evolution,DE)算法融入人工蜂群(Artificial bee colony,ABC)算法,形成一种能快速收敛到问题近优解的混合人工蜂群(Hybrid ABC,HABC)算法,再以该近优解为初值,应用Newton-Шамарский迭代法求出高精度位置正解。以4自由度4-SPS-CU并联机构正运动学分析为例,阐述基于HABC-Newton算法的并联机构正运动学分析方法。为了验证算法的有效性和普适性,给出4-SPS-CU、3-RRR两种耦合并联机构位置正解的数值算例。结果表明,HABC-Newton算法能以较少计算开销求得并联机构的全部高精度位置正解。还比较了HABC-Newton、ABC、DE和粒子群算法求并联机构位置正解的性能,数值实验显示,HABC-Newton算法的精度、稳健性和计算效率高于对比算法。     

一种基于模糊决策的绳驱并联机构逆运动学算法

由于绳索数目大于运动自由度,具有冗余驱动的特点,且绳索长度求解关节角度的逆运动学过程具有高度非线性特点,难以求得解析解,同时存在测量干扰时数值计算结果误差较大。为解决该问题,设计2自由度绳驱并联平台样机,建立机构的运动学模型,基于模糊决策设计一种抗干扰的绳驱并联机构逆运动学算法。该逆运动学算法将驱动空间和关节空间进行模糊化,由绳索长度计算关节角度,从而抑制了过约束计算对测量噪声的敏感性。利用数值仿真技术对该算法和传统牛顿迭代算法进行对比,结果表明：该逆运动学算法具有较高的计算准确性和稳定性,可以用于绳驱并联机构的运动控制,具有实际应用价值。     

对称3-PRR并联机构的运动学分析与仿真

以对称3-PRR平面并联机构为研究对象,通过矢量分析建立了3-PRR并联机构的运动学模型。采用坐标变换法建立了机构的运动学方程,并对机构的位置正逆解进行了理论求解和Matlab求解,在理论求解机构位置正解时使用了半角公式法。运用Pro/E的Mechanism模块对机构进行了运动学仿真,并将动平台中心点的仿真轨迹与规划的路径进行了比较,验证了建模方法的正确性及机构的可行性。     

五自由度并联机构正解新数值算法

以五自由度并联机构为研究对象,提出一种新的并联机构正解数值算法。新算法以一组随意的平台位姿参数作为迭代初始值,根据并联机构杆长特征对动平台位姿参数进行反复校正,直至得到所需任意精度的机构正解。用新算法和传统Newton-Raphson数值迭代法分别对五自由度并联机构正解进行求解,参照Pro/E机构分析中测得的数据,分析对比两种算法求解误差、计算时间、迭代次数,总结出新算法,具有求解思路清晰,计算量小,收敛速度快,且算法收敛性对迭代初始值敏感度低等优点,有利于并联机构实时控制。     

基于粒子群算法的Delta机器人正运动学的研究

正运动学分析对Delta并联机器人轨迹规划和控制非常的重要。而Delta并联机器人的逆运动学求解比较容易，正运动学求解却相对困难。故研究利用基本的和带权重线性递减的粒子群算法应用于Delta并联机器人正运动学求解。通过改变不同的权重因子和学习因子，研究结果表明，这两种粒子群算法在一定的条件都能够快速及正确地对Delta并联机器人的正运动学求解。而且进一步研究数据也表明，带权重线性递减的改进版粒子群算法一定程度上要比基本粒子群算法更容易收敛于极值，收敛性更优。     

基于连续蚁群算法的3-RPS并联机构正解

为了避免传统数值方法求解并联机构正解问题的弊端,提出了一种将并联机构正解问题转化为目标函数优化问题的求解方法。并联机构正解的核心问题是求解一组多元耦合非线性方程组,以此为依据建立了并联机构正解的目标函数优化模型,并提出了一种简单的连续蚁群算法来求解该优化模型。以求解3-RPS并联机构正解为例进行了仿真分析。结果表明,该算法具有良好的全局寻优功能,能够避免初始值和局部极小值对计算结果的影响,不用计算雅可比矩阵及其逆阵,且计算精度满足并联机构正解的要求。     

一种六自由度混合驱动并联机构的位置正解分析研究

对一种六自由度混合驱动并联机构的位置正解问题进行了研究，根据该六自由度并联机构的几何结构特点，运用几何分析和虚拟杆长相结合的方法建立了其运动学数学模型，用遗传算法求出了其位置正解，并基于位置正解对该类并联机构存在的实际装配构型进行了分析，给出了计算实例。     

一种非全对称低耦合度三平移一转动并联机构的设计及其运动学

提出一种非全对称的三平移一转动（3T1R）的并联机构,并对其进行拓扑特性分析,发现其耦合度κ较大(κ=2),这表明其位置正解求解复杂。为此,对该机构进行拓扑结构降耦设计,得到一种低耦合度（κ=1）但基本功能(动平台输出方位特征和自由度)不变的降耦机构;然后,根据基于序单开链的机构运动学建模原理,给出了该降耦机构位置正解的一维搜索求解算法及其数值解;通过导出的位置反解公式,对该降耦机构的工作空间、转动能力和奇异性进行了分析。该降耦机构结构简单、制造容易、工作空间大、转动能力强。     

基于粒子群算法的并联机器人运动学正解研究

并联机器人运动学正解问题由于涉及到求解非线性方程组问题而不易解决。在对粒子群算法研究的基础上,对其进行改进,以提高全局搜索能力。同时结合外点罚函数法,对并联机器人运动学正解问题重新进行建模,以便于使用粒子群算法进行求解。结合二者形成新的正解求解方法。最后使用该方法,以一台并联机器人为对象进行研究,获得了其运动学正解。     

一种新型四自由度并联机器人运动学正问题的求解

对一种新型四自由度并联机器人运动学正问题进行了研究,利用３个变量构造 出求解正问题的３个约束方程,然后运用符号计算和析配消元法推导出了只含有一 个变元的３２次多项式方程,并且应用计算机软件系统Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａ进行了求正问 题实解的数值验证。     

并联机器人正运动学与NURBS轨迹规划

并联机器人是一种具有高载荷自重比的封闭式运动结构,针对并联机器人运动控制和NURBS轨迹问题进行了深入的研究,首先从并联机器人的逆运动学问题进行了解析方法的求解。其次,针对正运动学(FKP)在数学上是难以解决问题,提出了一种多层感知器进行反向传播学习的神经网络进行实时求解。再次,开发了基于NURBS的通用插补器,它可以处理任何类型的几何图形使得机器人运动轨迹平滑。最后利用实验验证了运动学和NURBS曲线求解并联机器人模型的正确性。该策略在少数迭代和很少执行时间内,位置和方向参数的精度分别接近0.01mm和0.01°,验证了算法的有效性和正确性。     

腹腔微创手术机器人主从实时控制算法

根据D-H法对腹腔微创手术机器人进行了运动学分析.针对基于运动学反变换法的机器人运动模型,存在超越函数和存在多解,影响主从响应速度的问题.基于微分的思想,将微小时间内位移代替瞬间速度,提出适合手术机器人的主从实时控制算法.通过增加反馈环节消除这种算法的累积误差,提高系统的运动精度.     

3-RRRT并联机器人位置正解的快速解法

研究3-RRRT型并联机器人的运动学及正向求解方法.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.提出了一种位置正解的数值求解方法,推导了位置正解迭代格式,并利用MATLAB进行了位置正解数值仿真,结果表明求解程序稳定、快速、有效.     

基于区间对分搜索法的并联机构位置正解问题求解

针对并联机构的位置正解问题 ,提出一种基于区间对分搜索法的数值迭代计算方法。该算法通过对并联机构约束方程解空间的不断细分 ,得到非线性约束方程所有解的收敛域空间 ,然后通过Newton迭代方法计算问题的所有近似解。与一般点迭代方法相比 ,该算法的收敛性不依赖于初始条件的选取 ,并且能够一次得到问题的所有近似解。文中对 6自由度Stewart平台进行了仿真计算。     

轮式移动机器人路径跟踪控制方法研究

针对轮式移动机器人的路径跟踪问题,提出了一种基于动态预瞄的移动机器人路径跟踪控制方法.根据差速轮式移动机器人运动学模型和实时位置信息,建立路径跟踪偏差模型,并采用构建虚拟运动路径的方式设计移动机器人路径跟踪控制方法,结合路径跟踪偏差模型,实时调整移动机器人的运动状态,不断缩小运动过程中的偏差,最终实现路径跟踪.实验结果...