基于回转变换张量法的6R机器人的运动学逆解分析

运用回转变换张量法,求解了三个腕关节轴线相交于一点的6自由度喷涂机器人的运动学逆解,并利用消元法简化了运动学逆解的求解过程,得出了较为简易的解析解。利用Matlab软件编写了机器人的逆解计算程序,并进行实例计算,不仅证明了运动学逆解的正确性,也为后续研究奠定了基础。     

MATLAB环境下六自由度焊接机器人运动学逆解及优化

通用工业机器人运动学方程有多组逆解,而机器人系统最终只能选择其中的一组解来驱动机器人进行工作,因此需要对多组逆解进行选择优化后作为机器人的最优解。由于逆解的求解过程非常复杂,因此通过分析焊接机器人的正、逆运动学求解过程,提出用MATLAB GUI编程来自动求解机器人的多组逆解,并采用最短行程的原则自动寻找机器人的最优解。与其他方法相比,该方法简单明了,计算速度快。最后给出两组计算实例来验证计算机求解结果的正确性。     

基于旋量理论和Paden-Kahan子问题的6自由度机器人逆解算法

机器人逆解中运动学模型的建立主要采用Denavit-Hartenberg(D-H)参数法和旋量法。D-H参数法相对成熟,在机器人运动学分析中得到广泛应用。旋量法实际应用相对较少,但旋量法中机器人各连杆坐标系相对于底座建立,具有明确的几何意义。基于旋量法建立起的机器人运动学模型,其逆解常采用Paden-Kahan子问题方法加以求解,单纯的Paden-Kahan子问题法只能解决低自由度机器人的逆解。针对后三个关节相交于一点的6自由度关节机器人,基于旋量理论建立起机器人运动学模型,利用经典消元理论和Paden-Kahan子问题相结合的方法,提出一种机器人运动学逆解算法,并给出此类机器人运动学逆解的显式求解结果。以库卡KR-150机器人为例,利用该算法进行运动学逆解,验证了算法的正确性。     

空间3R机械臂逆向运动学的奇异轨迹线方法研究

针对机器人逆运动学多解问题,提出一种基于奇异轨迹线的多模块径向基神经网络的求解方法。根据奇异轨迹线理论,将关节空间严格划分成只具有单逆解的多个关节子空间区域,然后通过正向运动学,使各个关节子空间映射到同一工作空间,以获得多组工作空间位置相同但是关节区域不同的训练样本,每组训练样本只含单逆解。在多模块径向基神经网络结构中,每个子模块分别负责学习一组训练样本,从而将逆运动学多解求取问题转化为各个子模块对神经网络权值的训练问题,通过神经网络结构中的多个模块逆解预测,实现了机器人逆运动学的多解计算。算例表明基于奇异轨迹线的多模块神经网络能够正确输出多组逆解,满足求解精度要求,在逆运动学多解求取中具有较好的推广价值。     

六足仿生机器人并联运动学分析

对六足仿生机器人进行并联运动学分析,机器人腿部具有三个关节,根关节、髋关节和膝关节。六足机器人采用三角形步态,当处于三足支撑阶段时机体为3-UR并联机构,利用旋量理论和指数积方法建立其正运动学模型,利用消元方法建立其逆运动学模型,得到该并联机构的显示逆解。利用运动学正解和逆解的关系验证了运动学模型的正确性。     

加油机器人运动学研究

运动学研究是加油机器人研究中必须解决的一个关键问题,是实现机器人运动控制的基础。以五自由度加油机器人为研究对象,以D-H坐标系理论为基础并建模,对机器人进行了运动学分析。在Solid Works中建立了机器人三维模型,并利用MATLAB工具,针对具体实例进行了运动学逆解验证。结果表明,运动学逆解方法合理可行。     

7自由度串联机器人运动学分析

以北京某大学自行研制的7自由度串联机器人为研究对象,对其运动学正解和逆解进行分析和研究。应用旋量方法推导出该机器人的运动学正解求解方程。在运动学正解求解方程基础上,采用位姿分离方法,将7自由度串联机器人的运动学逆解问题分解为位置逆解和姿态逆解两部分,并结合几何法和最短行程原则优化计算位置逆解和姿态逆解,继而完成了该机器人的运动学逆解求解。仿真结果验证了该7自由度串联机器人运动学逆解求解方法的正确性,且证明了该方法具有运算量小和精度高等特点。     

可重构机器人运动学正逆解的算法研究

基于指数积公式法，建立了与可重构机器人构型无关的正向运动学方程；将机器人整体运动学逆问题分解成若干子问题的组合，并通过对11种标准型子问题和指数积方程分解处理技巧的分析，得出了能快速方便地求解各种构型可重构机器人运动学逆解的通用方法。结合实例说明了上述方法的有效性。     

基于遍历迭代法的五自由度拟人手臂逆运动学求解

机器人拟人手臂要实现确定运动,完成预定任务,必须对其运动学逆解问题进行研究,以得到各输入关节变量值。首先,针对一种五自由度机器人拟人手臂的正向运动学分析结果,对其逆运动学问题进行求解,并将其转化为非线性方程组的求解问题。随后,考虑到方程组的复杂性,将其求解转化为全局优化问题,并提出一种比较简单实用的遍历迭代算法对该方程组进行求解。最后通过实例分析,验证了利用该方法进行逆运动学求解的可行性与有效性,为后续的机器人控制及其功能的实现提供了理论依据。     

基于遗传算法的新型六自由度并联机器人运动学分析

运动学位置正解和位置逆解是对并联机器人其它性能进行分析的基础,位置正解也是并联机器人研究中的一个难点。本文采用遗传算法对一种新型六自由度并联机器人的运动学位置正解和位置逆解进行了求解,并且利用灰色关联分析对求解结果进行了分组,得到了Stewart并联机器人的5组位置正解实解。实例表明该方法简单、方便、具有通用性,是求解并联机器人运动学问题的一种新策略。     

Dobot型机器人运动学分析与仿真

为了获得Dobot机器人的正逆解计算公式、避免解被丢失的可能性和保证角的精度,根据该型机器人的结构特点,运用D-H法建立了机器人的坐标系和运动学方程,进行了正逆运动学的分析,将双变量反正切函数应用到了逆解的表达式中。针对逆解多解和运动平稳性问题,对笛卡尔空间中利用直线插补和调用逆解公式求出的关节角序列进行了分析研究,提出了运用动态规划算法选出一组最优解序列,再利用三次B样条插值进行了连续化处理,并进行了实例验证和Matlab软件仿真。研究结果表明,利用该算法能够选出一组最优解和保证机器人运动的平稳性,为该型机器人的应用及轨迹规划与控制器的研究打下基础,所运用的算法和思想也适用于其他类型的多关节机器人。     

6-DOF工业机器人逆解优化及其工作空间的研究

为实现6-DOF工业机器人的精确控制,对其运动学逆解进行了分析以及工作空间予以仿真研究。据D-H法建立机器人运动学模型,得出正逆解,并提出了基于最短行程原则的运动学逆解优化方法,确保机器人系统取得合适的逆解。最后基于Matlab的数值解法对工业机器人的工作空间进行求解并进行了仿真,结果切实有效。     

基于BP网络判据的工业机器人运动学逆解

以MOTOMAN UP20型六自由度机器人为例,建立了工业机器人的MDH模型。在此基础上提出了一种解决工业机器人运动学逆解中存在多解的问题的方法：利用BP网络算法所得的结果作为判据,进行机器人运动学逆解的自动选择,得出运动学逆解问题的唯一解,以实现从机器人工作空间到关节空间的非线性映射。     

基于GA-RBF网络的ABB机器人逆运动学求解

阐述了利用遗传算法对RBF网络进行优化的过程。并结合ABB机器人的正运动学分析,将正运动学求解的结果作为GA-RBF优化网络的训练样本,求解了机器人逆运动学问题。仿真和试验结果均表明该方法能得到很高精度的运动学逆解。     

同伦算法在6R机器人运动学逆解上的应用

针对一般6R机器人运动学的逆解问题,提出了一种自适应同伦算法的求解方法。利用Solid Works对机器人进行结构建模,根据D-H坐标法建立了相应的坐标系,建立机器人运动学模型后得到含六个未知变量的六个非线性运动学方程。在定点同伦和牛顿同伦的基础上,引入自适应参数构造自适应的同伦算法,避免了运动学逆解的雅可比矩阵逆阵奇异。再结合求解常微分方程初值问题的的四阶Runge-Kutta法和Matlab编程,最终得到机器人运动学逆解的全部解。该算法简单易行,计算效率高,为一般型机器人运动学逆解的研究提供了一种有效的方法。     

基于ADAMS的5-P4R并联机器人运动学分析及仿真

对一种改进后的三自由度5-P4R并联打磨机器人进行运动学分析,并采用CAE软件ADAMS进行运动学仿真。运用螺旋理论分析并联机器人的自由度,通过D-H法建立机构运动学方程并求取运动学逆解,运用CAD软件Solidworks建立并联机器人虚拟样机后导入CAE软件ADAMS环境中,对虚拟样机添加约束条件和驱动函数进行正向和逆向运动学仿真,验证了改进结构的可行性和稳定性。     

基于BP网络的尾焦收集机器人运动学逆解算法分析

利用改进的BP神经网络算法对尾焦收集机器人运动学逆解进行探讨,建立了尾焦收集机器人的运动学逆解的BP网络模型,进行了10输入、4输出和1个隐含层的BP网络训练,并用训练好的网络来求解运动学逆问题,取得了较好的效果,为机器人运动学逆问题算法提供了新的思路.     

六自由度点焊机器人运动学仿真

针对ABB的IRB-1400型六自由度点焊机器人,基于D-H方法建立其运动学方程,分析正问题,并通过拟定机器人点焊过程中的两个点推算运动学逆解.利用CATIA软件建立机器人几何模型,采用ADAMS仿真软件,对其运动学进行仿真分析.验证了几何模型,数学模型以及逆解的正确性,并得到机器人点焊过程中的空间轨迹.为对机器人进一步的动力学分析以及PTP轨迹控制奠定了基础.     

神光-Ⅲ精密光学模块侧装机械手运动学分析

为顺利将激光聚变试验所需的光学模块安装至主机试验装置中,设计了一种八自由度侧装机器人。通过D-H法建立机器人各杆件的参考坐标系并获得D-H参数,推导出该侧装机器人运动学正解。提出采用关节变量虚化法构建出一个虚拟六自由度机器人,并利用解析法求解虚拟六自由度机器人运动学逆解。基于关节占用空间最小的原则,结合麦夸特算法利用1stOpt软件对关节3和关节4的位置进行求解,进而求解八自由度侧装机器人运动学逆解,并通过实例验证逆解算法的正确性。对运动学分析求解可以用于机械臂末端执行器的精确定位和运动规划,为实现八自由度侧装机器人的轨迹规划及实时控制等提供理论参考。     

连续型机器人运动学的平面圆弧法建模与实验研究

针对当前连续型机器人的运动学逆解求解复杂、低效这一问题，提出了一种基于平面圆弧法的运动学建模方法，其具有运动学逆解求解简单、高效的特点。利用该方法在平面内拟合连续型机器人的弯曲运动形状，建立其运动学模型，分析其驱动空间、关节空间和操作空间的映射关系，并描述其工作空间。分析连续型机器人在平面内弯曲形状的几何约束，建立关节空间变量之间的数学关系，降低求解复杂逆运动学问题的难度。对机器人末端执行器的位置和驱动线长度变化曲线进行仿真分析，求解逆运动学的有效解，并研制原理样机进行样机实验，实验表明该运动学模型的正确性以及逆运动学求解方法的有效性。