ROBONOVA-1型机器人运动学分析

根据ROBONOVA-1型机器人的结构及步态的特点,将其简化为五连杆机构模型,建立了运动学方程.利用机器人逆运动学分析方法求出了各关节转角公式.采用加速度轨迹规划方法对机器人的步态进行了规划,并利用MATLAB软件对所规划的轨迹进行了仿真.仿真结果表明所建立的机器人逆运动学方程完全正确,为机器人的步态轨迹控制提供了依据和算法支持.     

Stabli RX60机器人运动学求解

将StaübliRX60六自由度机器人分解为位置结构和姿态结构,利用臂腕分离法对手臂进行了详细的逆运动学分析,根据Denavit和Hartenberg提出的D-H坐标变换法建立了空间坐标系,并在此基础上推导出了手臂的逆运动学算法,该算法计算量最小,误差也较小。利用MATLAB6.5建立了仿真系统,仿真证明了方法的有效性。     

Staiibli RX60机器人运动学求解

将Statibli RX60六自由度机器人分解为位置结构和姿态结构，利用臂腕分离法对手臂进行了详细的逆运动学分析，根据Denavit和Hartenberg提出的D-H坐标变换法建立了空间坐标系，并在此基础上推导出了手臂的逆运动学算法，该算法计算量最小，误差也较小。利用MATLAB6．5建立了仿真系统，仿真证明了方法的有效性。     

多节双八面体变几何桁架臂逆运动学解析算法

针对多节双八面体变几何桁架臂(VGT)的逆运动学快速准确求解问题,提出逆运动学解析算法.根据双八面体VGT对称结构和镜像变换矩阵,引入不依赖于欧拉角和Denavit-Hartenberg(D-H)参数的旋转矩阵.通过建立2个辅助坐标系,将整体逆运动学问题分解为求解辅助坐标系旋转矩阵子问题和求解辅助坐标系内位置矢量子问题,给出两节双八面体VGT的逆运动学解析算法.通过分析两节VGT逆运动学的解析解,给出可以将多节臂等效为一节臂的简化运动学构型,将N节VGT臂等效为两节双八面体VGT臂.利用两节双八面体VGT臂的逆运动学算法和简化构型,可得N节臂逆运动学解.仿真验证表明,逆运动学解析算法的计算速度和精度优于雅可比矩阵法.在实际双八面体VGT机构上的测试验证了逆运动学算法的有效性.     

PUMA机器人逆运动学分析

分析了PUMA机器人位置结构和姿态结构的特点,根据末端执行器位置矢量和姿态转换矩阵,在考虑臂形标志的基础上建立逆运动学算法,在Matlab5.3上建立仿真实验系统,验证该算法的有效性.     

基于ADAMS的并联机构运动学仿真

为了研究飞行模拟器的六自由度并联机构,经过运动学的理论分析,探讨了结构逆解和结构正解问题,两种方法都可以得到运动学方程的解析解.应用ADAMS仿真分析软件对该并联机构建立仿真模型,可以得到运动学的仿真曲线,实际结果证明该软件对并联机构运动学结构逆解和结构正解问题求解的有效性.     

水平多关节机械手运动学分析与仿真

为了研究水平多关节喷涂机械手的运动轨迹规划及控制问题,利用常规的D-H参数法推导出机械手的运动学方程,求解并分析了机械手的正、逆运动学问题.最后,利用MATLAB工具建立机械手仿真模型,针对具体的喷涂对象选取空间特征点,基于空间特征点并结合逆运动学分析结果,完成机械手喷涂作业的轨迹规划与运动仿真.研究结果表明了机械手结构及参数设定的合理性,并验证了其运动学正、逆解的正确性,为后续的机械手控制的研究开发奠定了重要基础.     

基于杆组分析法的平面型串联机械手运动学逆解分析

利用PowerCube可重构机器人模块组装了一个可变异的平面型串联机械手.基于杆组分析法对该机器人进行逆运动学分析,并采用轨迹规划方法对机器人的步态进行了规划.MATLAB软件的仿真结果证明了运动学逆解的合理性,为机器人的步态轨迹控制提供了依据和算法支持.     

三分支空间机器人的迭代运动学逆解

基于旋量理论指数积公式及空间雅可比矩阵,对三分支空间机器人逆运动学求解问题进行了研究,提出了一种通用的三分支机器人逆解迭代算法,并建立了统一的逆运动学求解模型。对于具有球腕结构的三分支机器人,给出了位姿解耦形式的简化算法。该算法较速度级控制法计算精度更高,且不依赖于机器人的构型,适合于构型不确定的模块化机器人。通过搬运物体的仿真试验,验证了算法的有效性。     

六自由度机械臂运动学分析与轨迹优化

针对机械臂运动轨迹偏差较大的问题,采用D-H法建立模型,对六自由度机械臂进行了正、逆运动学的分析,基于机械臂关节轴的典型几何结构利用PIEPER准则推导逆运动学的封闭解;在笛卡尔空间中分析了直线插补和圆弧插补两种方法,通过对空间插值点的优化减小轨迹偏差,实现轨迹优化。仿真验证了算法的可行性,对机械臂在工业中的实际应用具有一定的指导意义。     

六自由度模块化机械臂的逆运动学分析

针对自主研发的六自由度(DOF)模块化机械臂,提出一种逆运动学求解方法.根据机械臂的结构特点和运动学约束,对机械臂的运动学进行分析.建立该类型机械臂的正运动学模型,得到了机械臂逆运动学的完整解析解.采用Denavit-Hartenberg(D-H)法对机械臂操作空间进行描述,在考虑机械臂运动学约束的基础上,得到以关节角度为变量的正运动学模型.通过分析正运动学模型的可解性,采用矩阵逆乘的解析法求解机械臂的正运动学模型,得到了该类机械臂逆运动学的完整解析解.通过仿真验证了正运动学模型及运动学逆解的正确性,运动学逆解可以用于机械臂末端执行器的精确定位和运动规划.     

基于位姿分离的机械臂解析求逆优化算法

针对6R机械臂逆向运动学求解过程复杂繁琐、求解精度不理想的问题,提出一种基于位姿分离的解析求逆优化算法.利用改进型D-H参数法建立机械臂的运动学模型,通过连杆变换矩阵推导出机械臂的正向运动学方程,利用位姿分离思想进行逆解优化算法设计,利用蒙特卡洛法分析机械臂的工作空间,运用Matlab Robotics工具箱验证改进算法的有效性.结果表明：该改进算法具有较高的求解精度,与现有解析优化算法相比,大幅度简化了求解过程,提高了运算效率.     

串联机器人运动学分析与研究

为直观显示机器人路径规划的优化状况,采用D-H法则建立连杆坐标系和连杆参数,推导正运动学方程,实现逆运动学方程的封闭解.利用LabWindows/CVI编程软件,结合OpenGL技术对机器人运动学正逆解进行了三维图形仿真,验证正逆运动学准确性和实时性,实时显示各关节轴运动的角度、角速度及姿态.仿真实验表明,末梢定位的误差小于6×10~(-5) mm.为验证仿真结果的可行性,将仿真生成的路径规划点输入到Googol GRB 3016型6自由度关节机器人测试,仿真结果与实际运行吻合.     

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.     

七自由度仿人臂形操作机器人的运动学问题

本文根据七自由度仿人臂形操作机器人的结构特点,借助齐次变换矩阵,建立了运动学正问题的数学模型.并利用几何等同性条件,建立了运动学逆问题的数学模型,同时还建立了基于点位控制的轨迹规划数学模型,最后给出求解操作机器人各质点的速度和加速度的算法.     

基于Matlab的模块化机器人运动学仿真

针对六自由度模块化机器人,使用D-H法对机器人建立模型,进行运动学分析,完成机械臂精确控制和轨迹规划.通过Matlab软件构造仿真模型,实现机械臂实体模型的线条化表示,简化了机器人三维结构建模的过程.重点进行关节运动学机理分析,利用Matlab软件的矩阵运算能力强大的优点,对模块化机器人的正、逆运动学问题进行求解,以及对轨迹规划进行仿真,分析机器人运动规律,为机器人运动控制提供理论依据.     

基于改进自适应小生境遗传算法的机械臂逆运动学求解

逆运动学求解对机械臂位姿控制和轨迹规划具有重要意义,针对逆运动学求解存在多解及通用性差的问题,提出了一种基于改进自适应小生境遗传算法的逆运动学求解算法。适应度函数融合位姿误差和"最柔顺"原则,不存在多解及奇异解问题;引入减法聚类分析,提升算法通用性;对遗传算法进行改进,提升了算法收敛速度及精度。利用六自由度机械臂进行仿真实验,结果表明该算法收敛快、精度高,可求得唯一解。     

柔索驱动并联机构随动平台运动学分析

建立了柔索驱动并联机构追踪随动平台结构模型,对柔索驱动并联机构进行逆解、正解分析,建立运动学模型。最后对运动学模型进行仿真,验证运动学分析的准确性。     

基于ABB-irb120机器人的运动学分析与建模仿真

针对如何模拟六自由度机器人运动情况的问题,本文主要对基于ABB-irb120机器人运动学进行分析。通过建立D-H坐标系,对ABB-irb120型机器人进行了运动学的正解和逆解分析,并利用Matlab中的Robotics工具箱,建立了ABB-irb120机器人连杆模型。同时,对机器人的运动轨迹做出动态仿真,记录各关节角度变化,并通过Matlab软件中的Robotics Toolbox对IRB120进行仿真。仿真结果表明,该运动学正逆解算法是有效的。该研究为验证六自由度机器人构形设计的合理性提供了一种有效方法。     

基于逆运动学的6-UPS并联机构运动学参数辨识方法

为了提高6-UPS并联机构的定位精度,研究了一种基于逆运动学的6-UPS并联机构运动学参数辨识方法.首先基于逆运动学建立了6-UPS并联机构的运动学参数辨识模型,然后通过Levenberg-Marquardt最小二乘法对模型进行求解,最后对该算法进行了仿真验证.结果表明该算法可以很快收敛,在测量设备没有测量误差的理想状态下,参数辨识精度达到10-10mm.在测量设备存在1μm、1″的误差状态下,参数辨识精度达到10-3mm,足以满足大部分应用场合下6-UPS的位姿精度要求.