欠驱动多指机械手抓取能力分析与优化研究

给出两种模块化欠驱动手指的优化设计方法,分析了采用曲柄滑块以及四连杆机构可实现欠驱动,并减少驱动电动机数。采用D-H参数法建立手指运动学模型,并对模型采用正运动学求解。借助于ADAMS仿真软件对机械手建模并进行运动学仿真,研究并分析了欠驱动手爪在不同抓取模式下的运动特性及抓取能力,验证了欠驱动手爪抓取的多样性。最后,在精确建立运动学模型的前提下,以中心滑盘连接手指处所受应力最小为目标,对基指节内推杆的长度及摆动的角度进行参数优化,有效地增强了欠驱动手爪抓取的实用性和可靠性。     

基于ADAMS的欠驱动三指机械手虚拟设计及参数优化

针对现有一款模块化欠驱动三指机械手本身的结构特征不完善,所能实现的抓取任务、承载能力有限等问题,设计了一种弹簧被动自适应手指机构。根据欠驱动手指的结构、构件的尺寸、驱动规律及构件间相对关系,以单指为例采用D-H坐标法建立了运动学模型;利用ADAMS软件对该欠驱动手的3种抓取构型进行运动学仿真,验证了结构设计的合理性;在满足运动学模型准确性的前提下,选出1种抓取构型,以中心滑盘连接手指处所受应力最小为目标,对基指节内部推杆的长度及摆动的角度进行参数优化,有效地增强了欠驱动手抓取的多样性,可为该机械手的设计研究提供可靠的理论依据。     

基于视觉检测技术的轮毂位置精确测定

针对工业技术智能化的发展趋势,及电动车轻质合金轮毂机械加工工艺,对装卡位置精度要求高,文章研究一种有效的轮毂装卡位置精准测定方法,以解决当前检测方法,易受人为因素影响、效率低、稳定性差等问题;提出一种基于机器视觉技术的非接触式轮毂装卡位置精确测定方法,应用CCD工业相机搭建视觉检测系统,运用双特征位置精确测定方法,提取相机摄入图像中轮毂气门孔和中心孔的两处主要特征,通过对双特征数据的分析与计算确定轮毂位置精度误差,并根据计算数据输出装卡位置误差,应用分段位移、逐渐次定位的方式进行反馈补偿;通过实验测量表明,在系统的测量参量值中,角度标准差为0.022 6°,测量不确定度为0.003 6°,测量精度理想,平均检测时间为0.29 s,检测时效性良好,能够满足轮毂自动化加工位置检测的性能要求。