腿型跳跃机器人跳跃过程运动学及仿真分析

根据跳跃生物的生理结构及运动特性,设计了腿型跳跃机器人,并建立了简化的机构模型.分析了机器人跳跃过程冗余自由度,建立了机器人的质心运动方程;依据关节空间与质心空间速度的变换关系,对机器人进行运动学分析,并用MATLABR2009b进行数值仿真,得到了机器人关节角度随时间的变化规律,为腿型跳跃机器人控制系统的研究提供了控制参数依据.     

欠驱动跳跃机器人运动规划

通过对欠驱动跳跃机器人的动力学模型的分析,结合机器人的雅克比矩阵及主被动关节之间的动力耦合关系,推导出了欠驱动机器人的伪逆运动学方程,对运动轨迹的优化数学模型进行降阶处理,并进行了运动规划的仿真分析.仿真结果分析表明了该方法的正确性及有效性,该运动规划方法对其他跳跃机器人的运动规划及控制方法的研究具有一定的理论参考价值,同时,亦可推广至平面多自由度的欠驱动机器人轨迹规划的问题上.     

细长火箭内壁打磨机器人无冗余干涉规避与优化

针对应用于自由操作空间的机器人冗余度碰撞规避方法,无法解决细长型固体火箭发动机壳体内壁打磨机器人各关节间、关节与内壁间的干涉规避,提出了一种在受限操作空间中机器人无冗余自由度的干涉规避方法.在不增加机器人自由度的前提下,通过数学模型判别在壳体内壁打磨轨迹上各关节间、关节与壳体内壁间是否发生干涉,动态地对末端执行器的打磨接触面进行调整、改变各关节位置与姿态,以实现干涉规避;并且以关节速度变化的平稳性为性能指标、干涉规避为约束条件,进行运动学优化与仿真试验.仿真结果表明,打磨机器人满足打磨轨迹、无干涉碰撞,且各关节的速度变化平稳均匀.     

基于惯性匹配可操作性的跳跃机器人运动优化

运用空间浮动基建立站立相动力学模型.结合惯性匹配和方向可操作度,优化跳跃机器人起跳姿态和负载匹配,并采用五次多项式规划起跳运动的重心轨迹.仿真实验及模型样机运行效果表明,惯性匹配与跳跃性能成正比,惯性匹配可操作性理论研究跳跃运动是有效可行的.     

串联机器人运动学建模与轨迹规划研究

以IRS3003机器人为研究对象对六自由度串联机器人的运动学建模及轨迹规划方法进行研究,采用D H建模方法,结合Matlab Robotics机器人工具箱建立IRS3003机器人运动模型,对机器人操作空间进行运动学分析.采用五次多项式插值方法,基于PPO路径规划码垛轨迹,分别实现机器人在关节空间和笛卡尔空间的轨迹规划与...     

8自由度铺丝机械手的自运动流形分析

针对梯度投影算法所得冗余机械手关节逆解不一定包括最优解的缺陷,提出一种分析8自由度冗余铺丝机械手关节逆解的流形方法.利用流形法所得逆解包含了冗余机械手的全部关节逆解,有利于实现自运动控制的全面优化.根据逆解流形的空间多维特性,在8自由度铺丝机械手的关节空间内分别定义其位置关节子流形和姿态关节子流形,并分别得到三维空间中仿真映射曲面.结果表明,由于芯模自由度是在固定空间内的运动,相比于7自由度的铺丝机械手,8自由度铺丝机械手的仿真曲面流形在灵活性及避障碍能力方面均有较大提高.最后以飞机S形进气道为例进行仿真,仿真结果表明,仿真轨迹与期望轨迹高度吻合,证明了所提方法的正确性.     

一种直接面向位移寻优的冗余度机器人运动规划算法

针对冗余度机器人梯度投影逆解算法和数值优化方法在处理位移层面附加作业任务时存在的不足,基于自运动流形,推导出直接面向位移寻优的冗余度机器人运动规划的新算法.新算法将运动规划等效为两步来完成,首先采用非冗余关节实现末端操作器的精确位姿跟踪,然后利用附加作业对冗余关节位移的梯度来调整冗余关节,再利用机器人的自运动来实现附加作业.仿真结果表明,新算法在有效完成主任务和附加任务的同时还具有更快的求解速度,因此更适于冗余度机器人完成位移层面的附加作业任务.     

基于粒子群优化算法的绳驱动连续体机器人轨迹规划

为提高绳驱动连续体机器人运动的平滑性和稳定性,在关节空间和笛卡尔空间研究了基于样条函数和粒子群算法的轨迹规划问题。首先,采用双参数局部指数积公式建立连续体机器人的运动学模型;其次,根据牛顿-拉夫森迭代方法进行逆运动学求解;最后,基于自适应惯性权重的粒子群时间最优化算法结合五次B样条函数,分别实现了连续体机器人在关节空间和笛卡尔空间的轨迹规划。仿真结果表明：在相同的条件下,两种方法均可得到连续体机器人末端的连续轨迹,速度均小于10 mm/s,加速度均小于20 mm/s²;基于关节空间规划出的关节位移、速度、加速度曲线更为平滑,关节空间规划用时9.219 3 s,笛卡尔空间规划用时10.604 6 s。基于粒子群优化算法的绳驱动连续体机器人轨迹规划研究,提高了连续体机器人的运动性能,可为绳驱动连续体机器人的位姿规划提供参考。     

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.      

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.     

一种新颖的冗余度机器人及其视觉伺服方案

视觉伺服冗余度机器人在灵巧操作、装配等领域有很好的应用前景 .为了减少其运动规划的计算量 ,设计了一种具有准万向关节的七自由度机械臂结构 .在此基础上提出了一种基于位姿分散自律速度控制的运动规划方法 :采用速度矢量极小最小二乘分解方法进行腕部运动速度控制 ;根据欧拉角法则正向递推解决操作手的姿态规划问题 .文中还采用数值仿真手段验证了其有效性 .该方法的特点是物理意义明确 ,算法简单 .同时具有一定的运动学鲁棒性 .     

冗余自由度机器人的运动学优化研究

冗余自由度机器人的引入主要是为了利用其冗余特性解决象避障、避奇异位形等运动学控制问题，解决这些问题的途径是在机器人雅可比矩阵的零空间上进行运动学规划，其中最主要的是优化目标函数和放大系统的选取，中着重讨论和确定了优化目标函数和放大系数的选取方法，并通过计算机仿真证明了所给出的方法是有效的。     

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.      

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.     

基于构形的冗余度机器人自运动规划方法

研究能够直接通过视觉信息进行实时规划的自运动规划方法．冗余度机器人的自运动受到构形约束．从构形出发就能够采用矢量方法规划机器人的自运动。以YJP-1型7自由度机器人为例，针对一类具有旋转自运动主平面的-冗余度机器人，采用基于线性约束的最小二乘法思想，即把机器人末端的运动速度为零作为线性约束条件，代入求机器人自运动逆解的极小最小二乘方程式中进行处理，得到自运动的解析表达式．数值仿真和实验验证了这种算法的有效性。     

双臂机器人避关节极限与避奇异位形优化研究

关节极限及机械手臂的奇异位形的限制,往往导致协调任务失败。通过对冗余双臂机器人的研究,利用冗余手臂的自运动特性并基于梯度投影法及奇异鲁棒性求逆法完成了冗余手臂的避关节极限及避奇异位形的优化。经过优化后获得了最优的关节位形,同时对双臂末端轨迹的误差进行了分析和控制,有效的降低了末端轨迹跟踪误差,使机械手臂的运动性能得到了明显的改善。最后通过仿真验证对比优化前后的结果可知此优化方法的可行性。为冗余双臂机器人协调控制方法的研究提供了条件。     

基于粒子群算法的四足机器人静步态优化方法

针对四足机器人机身因实现平衡稳定而进行横向调整的静步态稳定性规划问题,提出了一种新的基于粒子群算法的四足机器人机身横向调整参数优化方法.算法以运动过程中机身的横向调整参数为设计变量,其目标函数综合考虑了四足机器人躯体稳定性、行走直线性等运动性能,并利用Matlab与Adams软件对所提出的优化方法进行了一系列仿真实验验证.仿真实验结果表明:所提优化方法可以快速有效地寻求全局最优参数,使四足机器人能够实现具有良好运动性能的静步态.      

Multi-objective Optimal Trajectory and Placement of a Robot for Cotton Yarns Handling

This study deals with a robot manipulator for yarn bobbin handling in the cotton yarns lattice distortion modification system.The aim is to achieve an operation of yarn bobbin handling with minimal execution time,energy consumption and jerk in motion together.The placement of the robot,in relation to the yarn bobbin stations,is also optimized in conjunction of trajectory optimization.Three possible techniques for building the handling traj'ectory were considered:the quaternion spherical linear interpolation in Cartesian space,the quintic polynomial spline and quintic B-spline in joint space.The genetic algorithm(GA) was used to optimize the trajectories of the robot,with a penalty function to handle nonlinear constraints associated in the robot motion.Two simulations of the optimal trajectory in joint space and the placement of robot were carried out and the results obtained were presented and discussed.It is concluded that the quintic polynomial spline constructs a better trajectory in joint space and the proper placement of robot makes better performance.