一种基于FPGA的力反馈数据手套

为了实现对机器人灵巧手的遥操作控制,并将灵巧手与外界的相互作用力反馈给操作者,以获得真实的临场感,设计出一种新型的力反馈数据手套.对数据手套的基于人机工程的模块化的外骨骼机械结构进行了介绍,另外,重点对融合光、电、磁、力的多传感器系统,以及基于FPGA的底层实时控制系统进行了详细阐述.     

Delta机器人三参数Lamé曲线门型轨迹优化

针对Delta机器人笛卡尔空间运动轨迹平滑性优化问题,基于长短轴和次数可变的三参数Lamé曲线进行门型运动轨迹建模,采用非对称的6次多项式规划机器人末端随时间的运动规律,推导得到离散时间下的位移、速度和加速度公式。综合考虑关节角度、角速度、角加速度和关节力矩等约束条件,以关节力矩变化率为优化目标,采用带精英策略的遗传算法对Lamé曲线的三个参数进行优化。提出Lamé曲线次数的选取方法。通过仿真验证该轨迹优化方法能得到平滑运动轨迹,可使机器人运行平稳。     

基于模块化关节轻型机械臂的研制

提出采用模块化设计方式和内部走线来构建轻型机械臂.该机械臂具有控制模式多样化、负载能力强、集成度高、结构轻巧,功耗小和易于安装等优点,使得轻型机械臂能够在传统工业机械臂不能工作的场合下工作,拓展了机械臂的应用领域.     

工业机器人时间-能量-脉动最优轨迹规划

针对工业机器人时间最优、能耗最优、脉动最优等多目标的轨迹优化问题,基于非均匀有理B样条(NURBS)曲线矩阵表示法,提出一种最优轨迹规划方法。建立五次NURBS曲线数学模型,构造端点运动参数均可指定的高阶连续的关节运动轨迹,确保机器人的运动性能;在考虑机器人运动学约束的条件下,采用多目标粒子群优化算法(MOPSO)以工业机器人运行时间、能量消耗和轨迹脉动为目标对其运动轨迹进行优化,获得Pareto最优解集。对六自由度STANFORD机器人的仿真结果表明,提出的轨迹规划方法可以很好地构造平滑轨迹,MOPSO算法能够实现满足约束条件的运动轨迹多目标优化,得到理想的Pareto分布。最后,为方便期望解的选择,构造归一化权重目标函数,获得高阶连续的优化轨迹。     

工业机器人时间-能量-脉动最优轨迹规划

针对工业机器人时间最优、能耗最优、脉动最优等多目标的轨迹优化问题,基于非均匀有理B样条(NURBS)曲线矩阵表示法,提出一种最优轨迹规划方法。建立五次NURBS曲线数学模型,构造端点运动参数均可指定的高阶连续的关节运动轨迹,确保机器人的运动性能;在考虑机器人运动学约束的条件下,采用多目标粒子群优化算法(MOPSO)以工业机器人运行时间、能量消耗和轨迹脉动为目标对其运动轨迹进行优化,获得Pareto最优解集。对六自由度STANFORD机器人的仿真结果表明,提出的轨迹规划方法可以很好地构造平滑轨迹,MOPSO算法能够实现满足约束条件的运动轨迹多目标优化,得到理想的Pareto分布。最后,为方便期望解的选择,构造归一化权重目标函数,获得高阶连续的优化轨迹。