七轴冗余机器人逆向运动学混合快速求解算法北大核心

传统数值法在求解七轴冗余机器人逆向运动学问题上易受末端位姿初值的影响,求解精度通常不高,无法满足工业生产要求。针对上述问题,提出了一种综合雅克比伪逆法和循环坐标下降法的混合快速算法来提高求解精度。首先,在已知末端执行器目标位姿的前提下,利用雅克比矩阵法获得冗余机器人关节角的近似解;其次,将关节角近似解作为循环坐标下降法的初始值,采用基于前向递归算法进一步挖掘潜在的最优关节角解,使得冗余机器人末端执行器趋近目标位姿;最后,通过逆解仿真算例对所提算法的有效性进行了验证,结果表明混合快速算法的求解精度能达到10^(-6),求解时间可控制在0.5 s以内,具有较好的逆向运动学求解质量与求解效率。     

基于包络法的冗余机器人运动可靠性

为研究7自由度冗余机器人中连杆长度、连杆偏距及关节角对末端执行器运动可靠性的影响,提出一种基于包络法的运动可靠性分析方法。在获得机器人运动学误差函数的基础上,通过1阶泰勒公式将其线性化处理,并采用概率法得到末端执行器位置和姿态的失效模型。采用包络法将时变运动可靠性问题转换成时不变运动可靠性问题,找到轨迹中失效概率最大的点,引入协方差矩阵解析失效极值点与端点之间的内在关系,以多维正态积分计算得到机器人运动可靠度。通过仿真算例对所提方法的有效性进行验证。结果表明：包络法获得的结果与蒙特卡洛法的求解结果基本吻合,求解效率得到了较大的提升;与等效极值法相比,包络法的求解精度较高、鲁棒性较好。