SCARA机器人结构设计及轨迹规划算法

文章基于模块化设计方法设计一种SCARA机器人,具有3个旋转自由度和1个移动自由度,可实现水平和垂直运动,其结构简单、体积小、质量轻、动作迅速、刚性好及定位精度高,可应用于生产和教学;基于机器人在关节空间和笛卡尔空间轨迹规划方法的不同,分别讨论了该SCARA机器人在关节空间中的点到点轨迹规划算法,和在笛卡尔空间中的一种连续直线轨迹规划插补算法,即基于运动学逆解的脉冲增量法.     

冗余度机器人的障碍物躲避

给定机械手的初始形态和终端所希望的轨迹以及在工作空间内的障碍物,本文研究冗余度机器人无碰撞运动的规划问题,提出了基于J函数障碍物躲避的算法.关节坐标空间的安全轨迹的计算可通过障碍物躲避的性能指标而得到.由于J函数的计算仅与一些极点有关,计算量小,便于实时控制.仿真结果证明了所提出的算法的有效性.     

基于降维插补算法的机器人控制系统

将五维插补的问题转换为五个二维插补的计算方法,设计五自由度机器人的5个关节坐标联动,从而简化了其运动轨迹的控制.五自由度机器人控制系统能通过手动示教方式,引导机器人运动,以确定和定义空间点的位置坐标,同时可采用系统自定义的机器人语言进行编译,使机器人单步或连续自动运行.     

SCARA型四自由度机械臂规则曲线的轨迹规划

针对轨迹规划在SCARA型机械臂高效稳定运行中所起的重要作用,以四自由度机械臂为控制对象对轨迹规划算法研究,通过在笛卡尔坐标空间中进行直线插补和圆弧插补对机械臂进行轨迹规划,仿真结果表明,运用轨迹规划可以有效地提高机械臂的控制精度和工作效率.     

工业机器人冲击最优的轨迹规划算法

轨迹规划是工业机器人控制的一个重要组成部分,它对机器人性能的提高有着关键作用,为了解决目前笛卡尔空间轨迹规划加速度不连续,导致机器人运行过程中冲击过大而产生振动、机械磨损、使用寿命缩短等问题,研究冲击最优的轨迹规划算法。用S形速度曲线代替梯形速度曲线,对B样条进行插补,插补后得到笛卡尔空间的位置、速度、加速度参数,反推到关节空间进行仿真验证,仿真结果表明,利用S形速度曲线插补时各关节加速度连续,冲击有了明显减小。     

球形电动机三维旋转运动轨迹插值算法

限空间内三维旋转运动轨迹规划插值算法是三自由度永磁球形动机轨迹规划及实现的重要内容.本文提出了一种基于数字积分欧拉角插补算法.首先采用欧拉角表示法建立球形电机的正逆运动学模型,然后阐述了有限空间内球形电机旋转运动轨迹的数字积分欧拉轨迹插补算法,最后并对该插值算法进行仿真验证,仿真结果证明了该算法的可行性.     

基于Matlab仿真的机器手臂笛卡尔轨迹规划

为了消除机器手臂空间轨迹规划中采用一般插补法产生尖角的问题,结合空间直线插补和圆弧插补算法,提出一种新的圆弧连接匀速直线插补法,并引入"拟合度"的概念,在Matlab环境下对算法进行了仿真。结果表明,通过该算法以及对拟合度的调整可以获得最优规划路径。     

一种基于B样条插值的机器人速度规划算法

在传统工业机器人的线体设计中,工艺的完成依赖于示教与再现技术.而传统的逐点示教方法极为繁琐并占用操作人员大量时间.因此,能够找出一条经过所有示教点的曲线并进行高速插补将有效提高机器人加工曲线的轮廓精度和示教效率.本文提出了一种能完全经过示教点的机器人轨迹样条插值方法.在此方法的基础上,利用修正的S型加减速算反向插补预测减速点,能显著提高减速点的预测能力,从而可极大提升机器人复杂轨迹的插补效率.实验证明此算法曲线轮廓精度高,插补速度快,柔性高,能满足机器人复杂曲线插补的要求.     

基于插补算法的大型喷浆机器人轨迹规划

针对施工现场及机器人的实际情况，介绍了大型喷浆机器人在自动控制方式下基于插补算法的轨迹规划。实际应用表明，用该方法对机器人进行轨迹规划完全能满足喷浆工艺的要求。     

数控系统中的插补新算法：偏差比较法

提出了坐标平面内直线、圆弧的一种插补新算法,其精度达0.5个脉冲当量,从而将现有算法的插补精度提高了一倍,而且该算法的数据处理量较小,插补速度快,因此对提高数控机床的控制精度和控制器的速度,尤其是经济型数控系统,具有很实际的意义.另外,文中对一般二次曲线的插补方法也作了进一步探讨,其精度也能达到0.5个脉冲当量。     

孔群钻削的运动规划和加工路径优化研究

本文对三轴直角坐标机械手的运动规划和加工路径优化方法进行研究。此设备用于钢琴弦轴板群孔钻削加工。首先,采用抛物线过渡的线性插值算法,对钻削过程进行运动规划,生成一条位置和速度都连续的平滑运动轨迹。然后,基于遗传算法,以最短加工路径为目标,以无碰撞地绕过所有的障碍物为约束条件,获得孔群钻削的优化加工路径。并以六种型号弦轴板进行计算验证,计算结果验证了算法的有效性。     

基于改进粒子群算法的取件机械手轨迹综合优化设计

为优化取件机械手进入模具时的运动轨迹，提出了二次拉格朗日插值粒子群算法(QLIPSO)，此算法引入了二次拉格朗日插值局部搜索的方法，能够扩大搜索空间，避免局部收敛发生早熟，有效提高收敛精度.对比研究了典型粒子群算法(PSO)和几种改进型粒子群算法对取件机械手结构优化的设计效果.数值实验表明，QLIPSO算法具有最快的收敛速度，并且能够获得更好的优化结果.经该方法优化设计后，机械手在进入模具阶段的运动轨迹，与未优化前相比，直线度误差减少了98.06%，说明该方法能够有效优化取件机械手，获得更精确的运动轨迹.     

复杂环境下六自由度机械臂路径规划的Biased-RRT修正算法

为解决复杂环境下六自由度机械臂的路径规划问题,提出一种基于采样规则目标导向设计、父节点重选的修正算法。该算法在原目标偏置策略的基础上对随机采样点的选取规则进行重新设定,以引导算法搜索树在尽可能向目标区域扩展的同时有效避开复杂障碍物。在节点扩展方面,依据新节点距离目标点的远近采用变步长扩展方式,即在距离远时选用大步长,加快搜索树扩展;进入目标区域后选用小步长,防止节点扩展陷入局部死循环。在路径优化方面,所提算法通过引入基于路径代价最小的重选父节点操作及多余路径节点剔除操作,来使规划出的路径相对优化。最后,利用三次样条插值技术为机械臂各关节规划出一条光滑、连续且无障的运动曲线。仿真结果表明,所提算法可有效缩短路径规划时间、减少路径长度,较好地完成了复杂环境下六自由度机械臂的预期路径规划任务。     

面向托卡马克第一壁检测的超冗余机械臂运动学分析

针对托卡马克第一壁大范围高精度检测的需要,设计了一种超冗余13-DOF宏微式机械臂.为解决超冗余机械臂运动学计算快速性与精确性之间的矛盾,提出了一种考虑机械臂作业环境结构的运动学算法.该算法利用宏机械臂平面多连杆的构型特点和圆弧形的运动轨迹有效降低了逆运动学计算的复杂性.利用摄动法解决了微机械臂处于奇异位置时,运动学逆解无法解析求取的问题,借助能量最优原则唯一确定存在多解或无穷多解时逆解的选取.最后通过仿真验证了该运动学计算方法的有效性.     

Motion Planning Method for Obstacle Avoidance of 6-DOF Manipulator Based on Improved A* Algorithm

The conventional A* algorithm may suffer from the infinite loop and a large number of search data in the process of motion planning for manipulator. To solve the problem,an improved A* algorithm is proposed in this paper by the means of selecting middle points and applying variable step segments searching during the searching process. In addition,a new method is proposed for collision detection in the workspace. In this paper,the MOTOMAN MH6 manipulator with 6-DOF is applied for motion plan. The algorithm is based on the basis of the simplification for the manipulator and obstacles by cylinder enveloping. Based on the analysis of collision detection,the free space can be achieved which makes it possible for the entire body to avoid collisions with obstacles. Compared with the Conventional A*,the improved algorithm deals with less searching points and performs more efficiently. The simulation developed in VC + + with OpenGL and the actual system experiments prove effectiveness and feasibility of this improved method.     

基于小世界算法的机械手时间最优运动规划

针对机械手运动规划通常存在建模复杂、参数多和优化效率低的不足,提出了基于小世界算法的机械手时间最优运动规划。首先运用末端分离法进行机械手工作姿态的简化模型建立;然后结合摆线运动方程,并以工作姿态和关节运动学为约束,建立时间最优的运动规划模型;最后引入基于精英集聚效应的小世界优化算法来提高模型求解精度。仿真测试结果表明,与禁忌遗传算法、基本小世界算法相比,精英集聚效应小世界算法使得机械手规划模型的运动时间和总均方差分别平均降低23.3%和19.7%,且表现出较好的收敛性和稳定性,进而验证了时间最优规划模型的有效性。     

提高控制精度的并联机构速度规划算法

利用并联机构的动力学模型，对机构在笛卡儿坐标中基于驱动器空间限制的速度规划算法进行了研究，提出了基于驱动器空间限制的S形速度规划算法．该算法不仅考虑了运动中的速度和加速度，还考虑了加速度的变化即加加速度，从而得到更为精确的速度规划．仿真实验表明，S形速度规划算法在笛卡儿坐标中能够获得具有更好的位置和速度跟踪性能的高速高精度运动．     

基于行为的多自由度机器人运动规划

提出了一种有效的基于行为的多关节机械手的运动规划。该规划将低级的运动规划和高级的行为决策结合在一起，在将位于机器人工作空间中的障碍物快速映射到姿态空间中的算法基础上，通过传感信息来计算局部障碍物的信息，从而形成姿态空间中障碍物的模型。定义了几种类型的行为来描述机械手的运动，并给出了选择行为的规则。而这些行为都是用基于姿态空间的算法可实现的。该方法适于多关节机器人在非确定环境中实时规划的要求。