六自由度并联微动机器人全闭环控制系统研究

为了提高基于压电陶瓷驱动的3-PPSR并联微动机器人的定位精度,将一种电容式微位移传感器集成于并联机构上,采用六点式测量法同时得到并联机器人末端六个自由度的位姿.使用微位移循环修正法进行误差分析和补偿,确定初始误差并在此基础上提出了有效的误差补偿方法.在已有的压电陶瓷闭环控制的基础上,利用测量所得的并联机构末端位姿作为反馈信号,采用模糊PID控制法实现了整个机构的闭环控制.     

并联6-SPS机构位姿误差分析

结合并联机构的特点,应用机器人微分关系建立了并联6 SPS机构位姿误差分析的正解模型,给定各结构参数误差即可得出主轴端的位姿误差.应用此模型可定量分析结构误差对主轴端位姿误差的影响.为并联机器人的精度综合提供了理论依据.     

关节间隙对机器人末端执行器位姿误差的影响

影响机器人末端执行器位姿的因素很多,其中关节间隙的影响历来为人们所关注。本文讨论了关节间隙对机器人末端执行器位姿误差的影响,推导出了由关节间隙引起的机器人末端执行器位姿误差的精确计算公式,且给出了算例,本文的工作为提高机器人的工作精度及有效地控制机器人,提供了理论依据。     

机器人位姿误差的结构矩阵分析方法

机器人连杆的挠曲变形是引起机器人末端执行器位姿误差的主要因素之一.应用有限元法和结构矩阵分析方法对串联式机器人进行运动弹性静力分析和运动弹性动力分析,建立了通用的机器人位姿误差分析模型,并编制了基于Matlab的Windows应用程序.该程序具有较强的通用性,适用于分析由机器人连杆的挠曲变形所导致的平面和空间机器人末端执行器的位姿误差.     

柔性支撑三维机动目标的解耦跟踪预测算法

为了克服因忽略各自由度的耦合本质而引入的预测误差,基于并联机构学原理,提出了一种柔性支撑三维机动目标跟踪预测算法.该算法将运动目标假定为6自由度并联机器人的末端执行器,在其解耦的关节空间进行驱动支链长度的预测,通过并联机器人位置正解得出目标在将来时刻的位姿.针对500 m口径球面射电望远镜馈源支撑与指向系统的两级复合控制模型进行数值仿真,结果表明,与传统预测方法相比,该预测算法的精度提高了一倍,运算时间为亚毫秒数量级.     

多因素影响下的机器人综合位姿误差分析方法

分析了影响机器人位姿精度的主要因素，将各种因素综合为机器人的结构参数误差和运动变量误差，充分考虑关节柔性和连杆柔性对机器人末端位姿精度的影响，建立了通用的机器人综合位姿误差分析模型，并编制了基于Matlab的Windows应用程序．该程序具有较强的通用性，适用于分析由机器人的各种静态误差以及关节柔性和连杆柔性所导致的平面和空间机器人末端执行器的综合位姿误差。     

机器人位姿误差的结构矩阵分析方法

机器人连杆的挠曲变形是引起机器人末端执行器位姿误差的主要因素之一．应用有限元法和结构矩阵分析方法对串联式机器人进行运动弹性静力分析和运动弹性动力分析,建立了通用的机器人位姿误差分析模型,并编制了基于Madab的Windows应用程序．该程序具有较强的通用性,适用于分析由机器人连杆的挠曲变形所导致的平面和空间机器人末端执行器的位姿误差．     

考虑减速机背隙的3-RRR并联机构的运动学标定

为了提高宏动并联平台的定位精度,推导了考虑减速机背隙的3-RRR并联机构误差模型,同时建立不考虑减速机背隙的误差模型用于对比,以验证该模型的有效性;通过实验测量末端平台位姿误差并分别辨识两个误差模型参数,根据距离反比法进行空间插值实现误差补偿并完成运动学标定.根据标定结果修正逆运动学模型,通过测量末端平台位姿误差分布可知,文中提出的考虑减速机背隙的误差模型优于不考虑减速机背隙的误差模型.文中提出的考虑减速机背隙的运动学标定提高了并联机构的定位精度,为该类并联机构用于高精密宏微结合提供了基础.     

基于BP神经网络的并联机器人位姿分析

应用BP神经网络对并联机器人的位姿反解进行学习 ,进而求得机器人的位姿正解问题 .并对并联机器人的典型机构Steward平台进行了仿真计算     

六自由度机械臂运动轨迹自动生成方法仿真与实现

运用运动捕捉系统,结合机器人运动学方法,提出一种六自由度机械臂运动轨迹自动生成方法.首先,在运动捕捉系统下得到人手臂末端的Marker标记点的位姿信息;然后,通过数据处理得到标记点的位姿矩阵,并将其作为机械臂末端执行器的位姿矩阵,进而通过数据流通道将该数据传入机器人运动学仿真系统,在仿真系统中运用代数解法求机器人运动学逆解,并进行运动学仿真.最后,将逆解求得的6个关节角度传入机械臂本体,实现机械臂末端执行器按照运动捕捉系统下手臂末端标记点的运动轨迹而运动.仿真实验表明:该方法具有可行性.