基于遗传算法的柔型多功能机运动学逆解

在分析运动学逆解方法的基础上,应用遗传算法求解柔型多功能机器人运动学逆解,给出了用于优化求解的适合度函数,并应用二次编码法提高解的精度。计算机模拟结果证明：该方法能快速收敛于全局最优解,能给出柔型多功能机器人的可能解,并能计算冗余度机器人的逆解。     

3-RRRT并联机器人运动学和奇异位形分析

本文以3-RRRT并联机器人为研究对象,利用矢量法建立了解析形式的运动学方程,得出该机构每个支链的逆运动学有4个反解,因此机器人具有64组反解．利用MATLAB软件给出了第一支链的4个解和该机构逆运动学的一组解．基于雅克比矩阵的可逆性,研究了3-RRRT并联机器人的正逆运动奇异问题．结果表明：利用矢量法进行逆运动学问题分析更为简洁和方便．     

基于MATLAB/ADAMS的FAST促动器研究

首先针对FAST工程促动器速度需求和受力情况,提出变频电机、蜗轮蜗杆、滚珠丝杠传动的促动器设计方案;然后在ADAMS中建立促动器虚拟样机模型,对其进行运动学及动力学仿真;最后,通过ADAMS和MATLAB搭建促动器的联合仿真系统对其进行性能测试。结果表明：促动器方案设计合理,促动器虚拟样机具有良好的动态响应特性和轨迹跟踪功能,可以满足FAST工程需求。     

FANUC M-6iB关节型机器人运动学逆解研究及仿真

对FANUC M-6iB型机器人的运动学逆解进行了推导分析。采用前置D-H方法建立了运动学模型,通过对转换矩阵的观察分析,计算出了解析逆解。使用典型空间连续曲线作为目标轨迹,在MATLAB中进行了运动学模拟仿真,验证了逆解的准确性和运动的可行性,并使用图形用户界面GUI交互数据仿真了逆解结果。     

基于Matlab的六自由度工业机器人运动学逆解分析及仿真

在Matlab环境下对六自由度工业机器人进行运动学逆解研究,以ER7B-C10机器人为研究对象,使用D-H法进行各关节坐标系建立及参数设计,推导出正运动学方程。鉴于目前应用较为广泛的解析法求逆解仍然存在不足之处,运用几何法求解逆运动方程,在Matlab中利用Robotics Toolbox搭建仿真结构,直接调用Robotics Toolbox工具箱中ikine函数。由于迭代过程的收敛性导致验证过程中存在无解或少解的情况,因此对所求逆解的可靠性增加验证设计来证明几何法求逆解方法可行。对机器人模型在空间轨迹及各关节的位移、速度和加速度等内容进行了仿真分析,结果验证了ER7B-C10机器人运动的可行性,为后续分析机器人动力学、轨迹规划提供了运动学参考。     

TF-1型弧焊机器人的运动学建模研究

对机器人操作机进行运动学建模是机器人控制和运动规划的必要前提。利用TF-1型弧焊机器人的结构特点,运用一种新的求取逆解的方法,得出了该机器人运动学正、逆解析解。该方法避免了大量的逆矩阵相乘,简化了求取运动学逆解的过程,而且所得的解表达式简单,便于机器人的仿真和快速准确控制。仿真结果证明了该方法的有效性。     

6R机器人运动学分析及奇异处理研究

针对机器人逆运动学过程中存在运算复杂、多组解的选取问题,提出了一种6R机器人逆运动学的几何方法.在求解的推导过程中,采用几何法与双变量正切函数相结合避免了失解,针对有多组逆解的情况,采用"插补连续性"的最短路径与最优标志设置准则相结合选取一组最优解,同时考虑奇异位的避让,满足实际工程中的需要,在公司生产的多款机器人中获得了成熟应用.     

柑橘采摘机器人结构设计及运动学算法

针对柑橘树冠较高,果梗木质化程度高、短且坚硬的特点,设计了新颖的柑橘采摘机器人手臂和末端执行器.根据其工作特征给出了能够提高运算速度的约束条件,并运用D-H法建立了机器人坐标变换矩阵,分别给出了机器人运动学正解和逆解.仿真和试验结果表明了机器人结构设计及运动学算法的合理性、有效性.机器人臂展1 048 mm、工作空间1...     

基于改进自适应多种群遗传算法的结构-控制系统一体化优化

提出一种改进的自适应多种群遗传算法,以更好地解决建筑结构-主动控制系统一体化优化问题,即同时对被控结构参数、控制算法参数、主动作动器布置位置进行优化。该遗传算法对编码方法、初始种群生成、选择策略、交叉概率和变异概率的自适应调整、多种群协同进化中移民策略等进行改进。研究结果表明：改进的自适应多种群遗传算法和改进的基本遗传算法优化结果总体一致,表明前者分析结果是正确的,并且具有较高的精度;改进的自适应多种群遗传算法和改进的基本遗传算法首次得到优化分析最优解的平均进化代数分别为320与730,表明前者比后者收敛速度更快;改进的自适应多种群遗传算法每次能达到或接近最优解,可有效克服基本遗传算法优化结果随机性较强的缺点;经改进的自适应多种群遗传算法优化的主动控制系统取得明显减振效果,E1 Centro波输入时,主动控制结构层间位移角峰值和绝对加速度峰值较无控时分别平均减小54.5%与46.7%。算例结果表明了改进的自适应多种群遗传算法的有效性,实现了对建筑结构-主动控制系统的一体化优化。     

茄子采摘机器人运动学分析与工作空间仿真

为实现4自由度关节式茄子采摘机器人的精确控制,对其进行了运动学分析和工作空间仿真.利用Dellavit-Hartenberg方法建立了机器人运动学模型,得到了机器人的运动学正解;根据机器人的工作特点,采用简化的反变换法求解机器人运动学逆解.采用基于Matlab的数值解法求解了机器人的工作空间,并进行了仿真.工作空问仿真结果表明:设计开发的4自由度采摘机器人结构设计合理,能够满足温室栽培模式下茄子采摘的要求.     

可重组机器人运动学正逆解的自动生成

可重组模块机器人构形确定后,找出依序的连杆、关节模块,采用指数积（ＰＭＥ）法,自动生成运动学正方程转换成相对于固定坐标系的方程,找出规律,分布４个子问题,成功地运用ＰＭＥ法得到自动求模块机器人逆解的算法－逆运动学指数积（ＰＭＥＩ）法。Ｗｉｎｄｏｗｓ环境下正逆解的自动生成说明了该方法的可行性。     

一种用于机械手控制的遗传算法

提出一种改进的遗传算法用于求解机械手运动学逆问题 .该算法采用实数编码 ,其交叉概率和变异概率根据解的适应度函数值自适应调整 .计算机仿真结果显示 ,该算法较简单遗传算法 (SGA)求解精度高 ,收敛速度快且稳定性能好 .     

Manipulator Neural Network Control Based on Fuzzy Genetic Algorithm

The three-layer forward neural networks are used to establish the inverse kinem a tics models of robot manipulators. The fuzzy genetic algorithm based on the line ar scaling of the fitness value is presented to update the weights of neural net works. To increase the search speed of the algorithm, the crossover probability and the mutation probability are adjusted through fuzzy control and the fitness is modified by the linear scaling method in FGA. Simulations show that the propo sed method improves considerably the precision of the inverse kinematics solutio ns for robot manipulators and guarantees a rapid global convergence and overcome s the drawbacks of SGA and the BP algorithm.     

机器人步态算法仿真研究

以仿人机器人双足步行为研究重点,实现了线性倒立摆步行规划和正逆运动学算法。推导出机器人机械结构对线性倒立摆步行参数的约束条件,并采用遗传算法探索参数空间以得到可行、稳定、快速的步行模式。最后,在该仿真平台上验证了步态生成算法的有效性。     

机械臂逆运动学避障最优求解算法

针对多自由度机械臂在障碍物环境下逆运动学求解存在多解性和碰撞问题,研究了一种将碰撞检测算法、最短行程方法与差分进化算法相结合的具有避障能力的机械臂逆运动学最优求解算法。首先,以六自由度机械臂为研究对象,对机械臂和障碍物进行建模,并建立求逆运动学解的目标函数,目标函数由末端执行器位姿误差函数、目标角度与初始角度之间的变化量函数、碰撞检测函数加权求和组成;其次,利用差分进化算法对目标函数进行最优求解,为了减小函数权重对求解速度和精度的影响,设计了一种自适应权重优化算法,使得求解关节角度在优化求解初期快速达到最短行程位姿角度附近,而在优化求解后期具有更高的的求解精度,即可求得具有避障能力、行程最短且高精度的最优逆运动学解;最后,以UR5机械臂为例,通过MATLAB软件中的Robotics Toolbox工具箱对算法进行仿真验证,验证了算法的有效性。     

基于遗传算法的两足步行机器人步态优化

将具有２４ 个自由度的机器人ＪＦＨＲ简化为７ 连杆机构,建立了描述机器人姿态的位置向量．用三次多项式拟合机器人髋关节和踝关节的位置轨迹,并通过动力学模型建立能量消耗表达式,得到能量最优的步态,即多项式系数的获得就可以表示为一个多变量最小值的优化问题,最后应用遗传算法（Ｇｅｎｅｔｉｃ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ , ＧＡ）获得最优解．在ＧＡ设计中,将每一个需要优化的参数用１０位二进制数表示,种群中染色体的个数为５０,演化的代数固定为１００,杂交率和变异率分别定为０．８和０．０４．对平地步行和斜坡步行进行了仿真．     

五自由度机器人手臂运动学研究

依据五自由度机器人手臂模型,用常规的D-H表示法建立了各连杆间关节坐标系,并写出了手臂末端执行器相对于基础坐标系空间描述的运动学方程,利用代数法依次求解出逆运动学方程,完成了对机器人手臂的运动学分析.     

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。     

RV-M1机器人运动学分析

用D-H法对日本三菱公司生产的RV-M1型小型工业机械人进行了运动学分析,导出了正、逆运动学方程.用MATLAB6.x的符号推理功能对其运动学特性进行了分析.