一种求解冗余机械臂逆运动学的自适应动态差分进化算法

针对冗余机械臂逆运动学难以直接求解且具有多解的问题,提出一种基于改进差分进化算法的逆运动学求解方法.以KUKA LBR iiwa七自由度机械臂为研究对象,验证该方法的有效性.针对基本差分进化算法易陷入局部搜索问题,引入自适应变异操作和随机变化交叉操作,使算法可根据迭代进程调整搜索强度.基于Denavit-Hartenberg方法建立七自由度机械臂运动学模型,改进逆运动学算法适应度函数与边界处理方法,最终求得最优逆运动学解.机械臂仿真实验以求解精度和稳定性为研究目标和评价指标,结果表明,在冗余机械臂逆运动学求解方面综合性能良好,具有较强的多工况拓展度和工程实用性.     

基于接触力识别的人机协作控制系统设计与实现

为实现人机协作搬运,设计了一种基于接触力操作意图识别的搬运机器人原型机.以直联方式设计由刚性杆和伺服电机构成的单自由度运动机械臂,研究位置控制器,实现扭矩工作模式下的闭环控制.为获取操作意图信息,在刚性杆末端两侧分别设置FSR薄膜压力传感器,用于检测操作者与机械臂的短暂接触力.对应3种常见操作情况给出相应时域算法提取接触特征信息,通过设计相应映射规则,识别操作者意图,生成指令作为期望运动,并通过位置控制环,机械臂到达操作者意图目标位置.采用本研究构建的单自由度平面机械臂半实物仿真系统,设计了由4个定点目标位置和正、反2个运动方向组成的控制任务,对提出的人机协作控制算法进行验证.结果表明,对4定点正向和反向运动控制任务,机械臂均按操作者意图,快速到达正确位置, 说明所设计基于接触力的搬运机器人系统具有可行性.     

利用增广雅克比矩阵的冗余机械臂逆运动学求解算法

针对冗余机械臂逆运动学问题,提出了一种利用增广雅可比矩阵的逆运动学求解算法.首先,将优化给定的目标函数作为约束任务对机械臂的任务空间进行增广,在此基础上构造增广雅克比矩阵.然后采用分解计算策略将增广部分分解,分别计算后,得到其数值结果.进而利用增广雅可比矩阵计算出关节速度,对其积分后获得关节位置.最后,将本文方法应用于七自由度冗余机械臂.仿真和实验结果表明,本文方法的求解效果优于梯度投影法,计算效率满足实时控制的要求且能够保证机械臂追踪封闭轨迹时运动的可重复性.     

空间双臂机器人系统的最优内力分配计算

针对本体位置、姿态均不可控的自由浮动空间双臂机器人抓物系统的内力分配问题 ,提出了基于模拟退火算法和遗传算法的优化方法 .将机器人两机械臂各关节广义驱动力矩的范数之和作为目标函数 ,末端抓手的抓持内力作为优化变量 ,采用了模拟退火算法和遗传算法来求解该优化变量 ,使机器人消耗的能量最小 ,并对双臂六自由度空间机器人抓物系统进行了仿真 ,仿真结果证实了该优化方法是有效的     

基于ROS的液压重载机械臂避障仿真

为实现液压重载机械臂的运动轨迹规划,采用SolidWorks建立了七自由度机械臂空间结构模型,通过ROS平台的URDF文件建立仿真模型.使用MoveIt实现运动规划,借助快速扩展随机树算法(RRT)进行机械臂的路径规划,得到机械臂各关节位移随时间变化的曲线.仿真结果表明机械臂在障碍物环境中实现了自动避障,该方法为在复杂障碍环境下进一步改进规划算法提供了直观便捷的方法.     

基于位姿分离法的模块化机械臂逆运动学分析

分析了7自由度冗余机械臂的运动学正逆解, 采用Denavit-Hartenberg(D-H)坐标法进行正运动学建模, 获得机械臂末端相对于基座的空间位姿; 采用位姿分离法进行逆运动学建模. 求位置逆解时, 由约束条件分别获得前4个关节角位移解析解; 求姿态逆解时, 采用欧拉角表示机械臂末端相对于基座的姿态, 减少了计算量. 以SCHUNK模块化7自由度机械臂为例,进行了运动学正逆解分析, 并基于虚拟样机进行了仿真验证.     

基于神经动力学的冗余机械臂恒定转速比算法

提出一种基于神经动力学的恒定转速比（CRR）算法,用于解决冗余机械臂运动规划末端精度问题.在运动规划中,通过神经动力学求解出雅可比矩阵伪逆,由4阶龙格-库塔法得出实时精准的关节角速度,从而获得各关节平均速度比,并将其比值关系带入CRR算法中求解出最优关节角度.与传统的加权伪逆运动规划不同,CRR算法是在关节角位置层面求解,这也正是提高冗余机械臂末端精度的关键环节.在文末,通过平面3自由度和平面6自由度冗余机械臂模型进行运动规划仿真,仿真结果验证了算法的有效性.      

基于Kinect的机器人臂手系统的目标抓取

为了实现机器人臂手系统的目标抓取, 采用Kinect对目标信息进行实时检测. 首先,采用张正友棋盘标定法完成对Kinect内外参数的标定. 其次, 利用深度信息进行深度分割, 滤除大部分干扰背景, 再通过颜色与形状特征实现目标的识别与定位. 将识别对象的3维坐标通过以太网发送至机械臂控制台, 随后机械臂移动至目标位置. 最后采用变积分PID算法控制灵巧手接触力, 保证响应的快速性及精密性, 实现灵巧手的精细抓取. 通过设计一套完整的实验系统验证了该方法的有效性.     

空间双臂机器人系统的最优内力分配计算

针对本体位置、姿态均不可控的自由浮动空间双臂机器人抓物系统的内力分配问题，提出了基于模拟退火算法和遗传算法的优化方法．将机器人两机械臂各关节广义驱动力矩的范数之和作为目标函数，末端抓手的抓持内力作为优化变量，采用了模拟退火算法和遗传算法来求解该优化变量，使机器人消耗的能量最小，并对双臂六自由度空间机器人抓物系统进行了仿真，仿真结果证实了该优化方法是有效的．     

基于模拟退火鸡群算法的平面冗余机械臂逆解

针对平面冗余机械臂逆解求解复杂问题,提出一种基于模拟退火鸡群算法的优化方法。分析了冗余机械臂逆解求解模型,并确定约束条件,以此建立优化目标函数。在传统鸡群算法小鸡粒子位置更新中加入向公鸡粒子学习的功能,增强了小鸡粒子寻优的全局性;引入模拟退火算法提高了小鸡粒子向母鸡和公鸡粒子学习的自适应性。通过分析比较可知,改进算法的时间复杂度与原算法一致,利用测试函数对比仿真,验证了改进算法的稳定性和精度。该策略对由目标坐标求得的机械臂可行解进行寻优,得到了转动角度较小、满足一定精度的机械臂逆解。实验结果表明,该方法可使机械臂在一次位置迁移中平均少转动约1.91°。     

基于零空间的冗余机械臂轨迹有效性判断方法

针对传统方法难以在线判断冗余机械臂末端轨迹在关节限位和碰撞约束下有效性的问题,提出了一种基于零空间描述的在线判断S-R-S(球型-旋转-球型)七自由度机械臂末端轨迹有效性的方法.首先,提出有效计算关节限位下臂角集的方法和改进的碰撞检测方法以实时计算冗余机械臂的零空间.当给定末端位姿的零空间为空时,机械臂受关节限位和碰撞的影响无法到达该目标位姿.然后,基于该思想提出一个新的期望轨迹有效性判断方法,该方法无须像传统方法预计算和构建工作空间数据库,能实时判断多约束下末端轨迹的有效性.最后,机械臂实验验证了该方法的有效性和实时性.     

基于粒子群算法的空间机械臂关节驱动力矩优化设计

采用绝对节点坐标方法对空间柔性机械臂臂杆进行动力学建模,采用自然坐标法对机械臂关节进行建模,最终得到刚柔耦合的空间机械臂动力学模型.对冗余自由度机械臂进行逆运动学分析,由规划的末端轨迹得到了含自运动项的关节转角轨迹.利用动力学方程中Lagrange乘子的物理意义,对机械臂系统进行逆动力学分析,推导了关节轴瓦与轴颈在运动过程中受到的关节驱动力/力矩.利用粒子群算法优化机械臂的自运动项,得到了最小化的关节驱动力矩能耗,从而形成了一种冗余空间机械臂关节驱动力矩优化设计新方法.在平面三连杆柔性机械臂进行了数值仿真,仿真结果表明:所提出的方法在实现末端轨迹跟踪的同时,能有效降低关节力矩能耗;得到的关节力矩连续性好,能够满足工程实际需要.      

六自由度机械臂的基于Hermite曲线的空间位置轨迹插补技术

采用标准的D-H建模方法建立机械臂的运动学模型,对机械臂的正反运动学进行分析。运用空间矢量合成设计轨迹插补算法,空间位置插补采用Hermite空间位置插补的方法,编制Matlab处理程序。完成六自由度机械臂的空间轨迹插补的仿真,证明该理论的可行性。     

基于改进蚁群算法的六自由度机械臂路径规划

针对空间六自由度机械臂路径规划问题,提出了一种基于改进蚁群算法的路径规划方法。以ABB1410型号的六自由度工业机械臂为研究对象,建立D-H运动模型以求解正、逆运动学方程。设计了碰撞检测算法,使用改进后的蚁群算法进行路径规划,把机械臂末端的运动轨迹看作是依次经过规划路径的点的集合,求解机械臂运动的反解,得到相应的关节转角,实现了机械臂的路径规划。通过仿真实验验证了该方法实现六自由度机械臂路径规划的有效性及可行性。     

无末端力传感器的可重构机械臂分散力控制

针对存在关节摩擦和外扰的可重构机械臂系统在受限空间内的力控制问题,提出一种无需使用力传感器即可同时控制受限空间内机械臂力和位置的分散阻抗内环/力外环控制方案.采用模糊系统逼近机械臂系统中的不确定项及子系统间的耦合关联项,通过基于模糊预测的力外环控制器为内环的阻抗控制器提供参考轨迹,并利用模糊系统逼近实际的接触力.该方案为没有力传感器情况下的可重构机械臂的力控制提供了一种可能的解决方案,且模糊预测调节参考轨迹的阻抗内环控制使机械臂具有一定的柔顺性,能较好地实现机械臂由自由空间向受限空间的过渡.通过对2自由度平面机械臂和3自由度机械臂的仿真验证了该方法的有效性.     

基于ROS平台的六自由度机械臂运动规划

在SolidWorks环境中建立六自由度机械臂模型,使用sw2urdf插件导出简化机械臂模型URDF文件.在ROS平台下,通过MoveIt!功能包得到机械臂运动规划需要的配置及启动文件等,在RViz可视化环境中利用MotionPlanning插件完成运动规划,其规划算法基于随机采样原理的OMPL完成,并着重分析了其中用于复杂动力学系统的KPIECE算法.针对复杂环境下的机械臂运动规划问题,基于ROS利用机械臂3D模型实现其虚拟控制,通过ROS工具导出机械臂运动过程中各关节位置、速度等信息,可为进一步分析和改进规划算法提供更加直观的方法.     

考虑冗余机械臂末端运动特性的规划方法

机械臂运动规划是机器人研究领域的重点,对机械臂能否顺利执行任务非常重要。目前,机械臂运动规划多使用RRT法,然而该方法是在关节空间进行规划,无法适用于机械臂末端执行器存在约束的任务。为了克服这个不足,该文提出了一种任务自由子空间RRT(rapidly-exploring random tree)法,在末端执行器任务空间的自由子空间中构建RRT,并对其每步扩张进行逆运动学轨迹优化,求解出相应的关节轨迹。此外,由于末端执行器速度对逆运动规划有重要影响,该文在逆运动轨迹优化阶段采用了最似梯度法,不仅考虑了末端执行器的运动速度,而且通过极小关节自由速度和优化目标负梯度的距离,重新确定了关节自由速度,增强了算法的优化能力。实验结果表明:该算法能有效解决机械臂末端存在约束的问题。     

一种7DOF机械臂逆运动学解析算法及其应用

针对传统的基于雅可比矩阵最优解的数值方法对于有着冗余自由度的7自由度(7DOF)的机械臂逆运动学求解有着计算量大、只能求得单一解的不足,提出一种逆运动学的解析算法.在传统6维位姿矩阵的基础上,额外提出一个elbow angle 新约束,利用位姿目标矩阵和该elbow angle 共7维约束推导出7DOF机械臂逆运动学的...     

基于RBF神经网络的弧焊机器人轨迹跟踪控制方法

针对目前弧焊机器人的控制算法大多是基于关节空间的算法,而这种算法无法实现对机械臂末端位置的直接控制的问题,提出了基于笛卡尔空间的轨迹跟踪控制算法.首先运用RBF(radical basis function)神经网络技术对实际机械臂数学模型的建模误差和参数不确定性进行补偿,接着定义Lyapunov函数并运用HJI(Hamilton-Jacobi inequality)定理设计基于笛卡尔空间的机器人鲁棒控制器.在此基础上以二自由度机械臂为被控对象进行仿真研究,仿真结果表明,基于笛卡尔空间算法的轨迹跟踪控制算法误差小于基于关节空间的控制算法,在基于笛卡尔空间的控制算法的仿真中末端轨迹跟踪误差小于0.08 mm,神经网络能够有效地在线学习机器人的建模误差和参数不确定性.     

多机械臂系统分布式主从同步控制算法与仿真

针对多机械臂系统同步控制问题,提出一种分布式多机械臂同步控制算法。运用通信拓扑学的知识,定义主从机械臂间同步误差;基于无向图放松约束条件,设计同步控制算法;根据李雅普诺夫函数进行了稳定性分析。2自由度多机械臂系统仿真表明:应用该控制算法,主从机械臂间的同步误差能渐近收敛到零;与集中式同步控制相比具有更高的稳定性。