具有双重被动柔顺特征的撑套式装配机械手构形设计与特性研究

利用机械手抓取与装配薄壁易碎件时,受作业对象的形貌误差等影响,易碎件容易破裂。针对此类问题,提出了一种可实现双重被动柔顺构形的撑套式装配机械手。首先,介绍了机械手抓取用于合成金刚石的易碎原料环的作业过程,分析了在装配过程中可能出现的误差情况,提出了设计双重被动柔顺机械手结构的准则,并对机械手的关键部件——柔顺环——的设计过程进行了介绍。其次,为了研究该机械手在工作中的响应情况,构建了机械手的3维模型,并导入ADAMS软件中进行仿真分析,获得了装配过程中工件的应力及柔顺环的受力及形变。仿真结果表明,当薄壁易碎件与待装配凸模之间存在位姿偏差时,所设计的机械手结构可以通过自适应形变调整其抓取工件时的位姿,并顺利完成装配。最后,设计制作了相应的机械手实验样机进行实际装配实验,证明了研究结果的正确性。     

基于仿人机械手的五指力封闭抓取算法

手是人类在长期进化过程中形成的最完美的工具,能够灵活、精细的进行抓取物体等操作。机械手设计初衷是取代人手完成工作,是机器人系统的重要组成部分,因此抓取物体等操作一直是仿人机械手的研究重点。传统的抓取方法是利用机械手三指形成力封闭完成任务。但由于机械手本身结构复杂等原因,易出现控制信号偏差或某自由度未达到要求水平,使得抓取过程中目标物体脱落等问题。为了使机械手达到稳定抓取的效果,本文提出了一种效仿人手抓取的五指力封闭抓取算法,其本质是利用冗余机制解决传统三指抓取过程中可能出现的抓取不平稳或脱落的问题。首先,基于三指力平衡算法的思想上提出了满足五指力封闭抓取算法的条件。然后,对五指力封闭抓取算法进行了充分性和必要性的证明。最后,通过仿真环境下的实验抓取不同目标物体,验证了五指力封闭算法的可行性及必要性。     

智能化水下机械手的研究

水下机械手的研究和设计对水下机器人的应用和发展具有重要的影响,而智能化水下机械手要具有自主路径规划和目标类型判断的功能.文中首先简要叙述了水下机械手的发展现状和存在问题,然后通过分析抓取任务及环境信息的获取,设计了系统的硬件结构和软件组成.接着通过对水下机械手进行数学建模,阐述了抓取操作的工作原理,并给出了一个抓取过程的实例曲线.     

基于西门子PLC的自动生产线输送单元控制系统设计

基于PLC的生产线已经广泛应用在工业生产中,其中输送单元承担着主站的功能,由抓取机械手装置、直线运动传动组件、拖链装置、PLC模块和接线端口以及按钮/指示灯等部件组成.由PLC和伺服电机控制,驱动其抓取机械手装置精确定位到指定单元的物料台,在物料台上抓取工件,把抓到的工件输送到指定地点放下.     

基于多感知的空间机械手爪控制研究

对融合了视觉、滑觉、角位移等多种传感器的欠驱动空间机械手爪,研究其对不同形状、质地的物体实现自适应抓取控制。通过传感器反馈控制机械手运动、抓取力,提高机械手的自主能力。在抓取模式选择中,采用基于专家系统的抓取规划,根据物体不同的形状、尺寸选择不同的抓取模式;在抓取力控制中,通过由PVDF制作的滑觉传感器反馈,采用基于滑觉信号的模糊控制方法,对不同质地的物体选择不同的控制参数。通过实验研究验证基于多感知的控制方法对各种物体可以进行可靠的抓取。     

绳驱动纱筒抓取仿生机械手设计

针对纱筒上下料对人力过度依赖的问题,在研究仿生学手指基础上,构建面向智能制造的纱筒抓取仿生机械手。首先,采取模块化设计思想,设计适合纱筒抓取的仿生机械手结构模型,并选择绳索传动作为驱动方式;其次,详细分析仿生机械手的组成及其抓取原理,运用D-H坐标法,实现机械手指坐标系和手指基座坐标系之间变换,推导机械手末端位置方程,得到最优抓取姿态;最后,利用有限元软件,建立三维欠驱动仿生机械手模型并对其进行虚拟装配与运动仿真分析,以验证机械手抓取纱筒的可行性和稳定性,形成机器人智能抓取仿生机械手的关键技术。     

基于模糊神经网络的水下机械手的运动轨迹规划

运动轨迹规划对水下机械手的研究和设计具有重要的影响,本文提出了一种基于模糊神经网络的水下机械手的运动轨迹规划方法.文章首先简要叙述了水下机械手的发展现状和存在问题,然后通过分析抓取任务及环境信息的获取,对水下机械手进行了数学建模.接着重点阐述了规划器的结构及工作原理.最后通过仿真对轨迹规划方法进行了验证.     

自动日志功能的实时控制Java3D机械手仿真

主要介绍了一个既可以作为Java应用程序在单机运行,又可以作为Java Applet在网络环境中使用的基于Java3D的机械手仿真系统.鉴于仿真系统中,存在的因由鼠标、键盘控制而带来的操作缺乏灵活性,从而很难满足实时控制要求,以及缺少自动建立仿真操作日志的有效方法等问题.通过介绍如何利用Jinput技术接入带有操纵杆的输入设备,以及如何利用数据映射机制建立操作日志,不仅为上述问题提供了解决办法,而且将其实际运用到机械手仿真系统中.同时,还使用了碰撞检测技术实现了仿真机械手对虚拟小球的实时抓取功能.     

基于肌力信号与电刺激感觉反馈的多自由度机械手人机交互控制

为使操作者能够灵活控制多自由度机械手并能感受到机械手的抓取力,提出了一种具有双向信息传输能力的可穿戴式人机交互系统及控制方法.该系统利用压力传感器(FSR)阵列采集与操作者手部动作对应的前臂肌力信号,基于SVM(支持向量机)多类分类器算法实现对手部动作的识别,通过发送动作模式码控制机械手动作.另外,基于经皮神经电刺激(TENS)原理,将机械手抓取力信号转变为电刺激信号刺激体表皮肤,实现机械手抓握力向人体的感觉反馈.实验表明,基于肌力信号和SVM分类器的动作模式识别方法可实现对10种手部动作的识别,成功率不低于95%;电刺激感觉反馈可向人体准确反馈抓取力感并实现盲抓取.     

Delta机器人传送带控制系统研究

本文针对制造业中人工分拣产品效率低下、错误率和成本较高的问题,将工业机器人应用于产品分拣。设计了Delta视觉机器人在工业生产中整体的控制流程,由视觉部分捕获传送带上的产品,经过一系列分析处理后移动机械手,实现对产品的抓取。为更准确抓取产品,重点提出了一种针对Delta视觉机器人传送带标定的方法。准备好两个标定物.然后按照下述步骤完成标定:第一步,使机械手末端与第一个标定物重合,第二步,移动传送带一段距离后使机械手重合同一点,第三步保持传送带不动移动机械手,使机械手与第二个标定物重合,从而完成标定。