基于布谷鸟算法的工业机器人轨迹跟踪控制

研究SCARA工业机器人在关节空间内的轨迹跟踪控制问题.实际应用中,系统的未建模特性、关节摩擦间隙和未知负载等因素将引起机器人动力学性能的变化,从而影响其轨迹跟踪控制;并且外界扰动也会增加机器人轨迹跟踪控制的难度.针对上述问题,提出一种基于布谷鸟算法优化的快速连续非奇异终端滑模控制策略.该方法利用布谷鸟算法寻优机制规划...     

Delta并联机器人拖动示教及再现研究

基于自主搭建的Delta并联机器人,深入研究其拖动示教以及示教再现过程,以降低其控制难度,提高并联机器人实用性和协作性。对Delta机器人进行运动学建模和动力学建模,然后进行无外部传感器机器人的拖动示教实验,并在对各关节轨迹优化后进行运动再现。结果表明:通过该方法,操作人员能够便捷地对并联机器人进行拖动示教,实现机器人的快速部署。     

dVRK外科机器人操纵臂建模与控制

为提高dVRK外科机器人主操纵臂控制系统的快速响应性和控制实时性,开发一种基于Simulink Real-Time和实时目标机Speedgoat的外科机器人主操纵臂实时控制系统.利用D-H法建立主操纵臂坐标系并推导运动方程,通过设计和建立位置控制算法和仿真模型,设计UDP Real Time通信指令和相关应答机制,构建...     

焊接机器人特征参数预测方法的研究综述与展望

焊接机器人可大大改善工人劳动条件、提高生产效率,其特征工艺参数的合理选择是确保焊缝成形质量的关键。分析了焊接机器人焊接过程中关键特征工艺参数对焊接质量的影响,并对各种工艺参数的预测方法及其特点进行了分析和综述。对焊接机器人特征参数预测方法的发展趋势进行了展望,提出了未来的研究方向。     

基于C集的少自由度并联解耦机器人构型综合

针对并联机器人各支链间相互运动耦合的特性以及各支链基座在世界坐标系的位姿问题,提出基于C集的一种少自由度并联完全解耦机器人的构型综合方法。阐述C集的基本概念并分析其运算法则;在C集理论的基础上,通过分析机构的组成特性,给出少自由度并联完全解耦机器人构型综合的具体步骤;依据此综合理论,实现三平动(3T)解耦并联机器人构型综合,得到了末端具有3T运动特征的并联机构组合。进而,以传统运动副、对称结构的3T并联机构为主要研究类型,构型出一种并联机构3-PRRR,并分析该机构的雅可比矩阵。结合ADAMS仿真软件验证新机构的解耦性能,结果显示:机构3-PRRR完全解耦,验证了所提方法的有效性。     

六足机器人步态仿真与实验研究

针对各应用领域对具有复杂环境适应能力的行走机器人的需要越来越大的现状,从灵活性和稳定性入手设计仿生六足机器人,通过规划机器人的运动步态,分析多自由度在运动过程中的突出优点,并研究不同运动步态下各转动关节的转矩随时间的变化关系,将软件模拟和样机测试所得数据相互参照,对机器人的实际运动能力进行检测,验证仿生六足机器人结构的合理性和运动的可行性,为仿生六足机器人物理样机的进一步研制提供理论依据。     

协作机器人在智能制造中的应用

协作机器人作为一种新兴的机器人解决了人和机器人不能在同一空间同时作业的问题,在智能制造领域得到了迅猛发展.原有的只有人能够完成的复杂操作,现在能够由人和机器人协作中完成,大大减少了人工成本及劳动强度.以组建汽车电子产品智能柔性化生产线为例,对协作机器人的选择模拟、控制通信、生产线布局、机械设计、成本回收等进行了多方面探...     

机器人仿真系统碰撞检测技术研究

为了保证人机安全,需要对机器人作业轨迹进行避碰检查。针对机器人仿真系统中的碰撞检测问题,研究一种基于八叉树结构的层级式三角形面片碰撞检测模型,以包围盒干涉检查作为粗检测,三角形面片相交检测作为精检测。为提高三角形相交检测效率,提出一种基于截距式方程的三角形干涉算法。将三维空间中的三角形映射到二维平面,避免了传统三角形相交检测中标量判别法与矢量判别法的复杂计算。最后在机器人仿真系统中验证了该碰撞检测算法的有效性。     

机器人移动平台二次调节电液驱动及智能控制系统的设计

将二次调节静液传动技术应用到大负载机器人移动平台中,设计了移动平台二次调节电液驱动系统的3种结构.采用智能防倾覆技术、基于CAN总线的通信和控制技术、路径规划及主动避障技术、多传感器信息融合技术等,设计了移动平台的智能控制系统,可实现移动平台的自主控制、自主导航和自主定位,及能量的回收与再利用,减少了移动平台的装机功率...     

基于ROS的消毒机器人控制系统设计与实现

针对公共卫生领域消毒机器人存在开发成本高、维护性差等问题,提出一种基于机器人操作系统(ROS)的消毒机器人控制系统方案。该方案基于分层控制的理念将消毒机器人的控制系统分为用户层、决策层以及执行层,各层次功能明确,耦合性低、复用性好、灵活性高。用户层主要用来接收用户的应用指令,起到人机交互的作用;决策层主要承担机器人语音识别、定位与导航、路径规划等核心预算;执行层主要执行决策层发送过来的控制指令,控制机器人运动以及消毒工作。试验结果表明,该控制系统具有可靠性高、灵活性好、低成本等优点。