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,提出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工具箱对所提算法进行仿真验证,验证了所提算法的有效性。     

一种冗余机械臂逆运动学求解和优化方法

为解决冗余机械臂逆运动学求解困难的问题,提出一种基于关节角参数的逆运动学求解和优化方法．首先推导了正向运动学,并基于关节角参数化法得出了解析逆运动学;然后提出综合考虑避关节极限约束与运动连续性约束的目标函数,该目标函数充分考虑了不同工作状态的差异性;最后引入带惯性权重的粒子群算法加快求解速度．实验结果表明：逆运动学求解平均时长为1.19μs,误差在10 nm以内,能够求出给定参数值的所有解,结合避关节极限和运动连续性的优化目标能够求出最优解,在直线与圆弧两种路径跟踪实验中比传统方法分别提高了68.4%和58.0%的优化效果．     

一种6自由度关节机器人逆运动学共形几何代数法

为获得一种6R(R为转动副)焊接机器人运动学逆解,使用共形几何代数(CGA)对焊接机器人运动学进行研究.利用共形几何代数中基本几何元素的表达以及几何形体的内积和外积运算,获得了焊接机器人各关节点的位置;通过构造经过关节点的直线与直线以及平面与平面的内积,得出机器人所有关节转角余弦表达,从而获得了焊接机器人位置逆解所有解析解.最后,以一种空间6自由度关节机器人为例求解运动学逆解,结果表明,新方法正确有效,几何直观性好.     

动力系统法求解逆热传导

为克服逆热传导的严重不适定性,基于动力系统法的一种简单形式,并利用后验停止准则来获取其稳定的数值解.理论分析和数值试验结果均表明:该方法具有简洁、高效、结果稳定等优点.     

平面关节型机械手的运动学求解与仿真研究

根据平面关节型机械手的结构特征,运用杆件坐标系建立平面关节型机械手的运动学模型;通过建立A矩阵和矩阵变换实现机械手的位置、速度正运动学和逆运动学求解;在正运动学和逆运动学的数学模型基础上,选择MATLAB机器人工具箱为软件平台,建立平面关节型机械手模型并进行仿真,获得关节扭矩和角速度曲线,为伺服电机的选择、控制系统的设计和研发提供参考和决策依据。     

基于双判据优化方法的机器人逆运动学求解

为解决在速度层上无穷范数最小化模型中可能出现的不连续点问题,提出一种基于双判据方法的二次型优化模型.冗余机器人运动规划与控制模型可以统一各种关节物理极限,如关节变量极限与关节速度极限.同时该模型又可以最终转化为一个标准的二次规划问题.为了实时求解该二次规划问题,提出一种基于线性变分不等式(LVI)的原对偶神经网络.该神经网络作为实时求解器具有简单的分段线性结构和较高的计算效率.计算机对PUMA560机器手臂的模拟仿真表明,该方案具有灵活性和有效性.     

基于混合优化算法的工业机器人逆运动学求解

为简化工业机器人逆运动学求解过程,提高求解精度,增强求解算法通用性,提出一种计算工业机器人逆运动学问题的混合优化算法(hybrid optimization algorithm, HOA)。该方法基于冯诺依曼邻域和差分进化算法对标准灰狼优化算法(grey wolf optimize, GWO)的种群个体进行重新构造,得到一种改进的GWO;在Rosenbrock搜索法中引入柯西变异改善劣质解;将改进的GWO的解作为Rosenbrock搜索法的初值计算运动学逆解,以六自由度和七自由度工业机器人为测试对象进行仿真实验。结果表明,混合优化算法相较于对比算法具有更高的精度,更好的稳定性和通用性,证明了算法的有效性。     

基于MATLAB的6R机器人逆运动学求解分析

本文通过D-H方法建立6R机器人坐标模型,将机器人末端执行器位姿~0T_h逆解问题转化为末端腕部点位姿~0T_6的逆解问题,排除~0T_h中含常量d_6的多项式,大大简化了求运动学逆解的复杂度。通过反变换法求得6R机器人逆解,提出以"最短行程+关节运动同向"为原则确定机器人最优逆解的方法,可以降低机器人运动能量消耗,同时减少关节运动换向,提高机器人运行稳定性和可靠性。利用MATLAB进行编程,设置6R机器人"关节加权系数"及"关节运动同向加权系数",对上述运动学逆解求解及优化方法进行了验证,说明该分析方法是有效性的。     

基于封闭矢量法和D-H法的四足机器人逆运动学分析

为提高四足机器人的运动速度和仿生程度，设计一种新型的具有柔性腰的四足机器人，提出该柔性腰具有三个自由度，对该新型四足机器人进行自由度分析，并用螺旋理论来分析腰部的运动原理和验证自由度。运用封闭矢量法和Denavit-Hartenberg连杆坐标描述法求得柔性腰和单腿逆运动学分析，并用算例证明该算法的正确性。结果表明该算法计算和逻辑简单，便于理解和掌握。本研究为该新型具有柔性腰的四足机器人的工作空间、速度、加速度、机构优化和系统控制等的进一步研究奠定了基础。     

求解线性方程组的超几何球法

由解析几何观点知道,线性方程组解的几何意义是方程组中各个方程所代表的超平面的交点.根据直径对应的圆周角是直角以及直角三角形中短边对小角的原理进一步知道,当将初始点向线性方程组中各个方程所代表的超平面上投影得到投影点时,初始点和其任何一个投影点及方程组的解点都将位于一个相应的超球面上,其中必定存在一个投影点离问题解点的距离最短,即把该点作为下一次迭代的初始点,从而可将线性方程组求解的问题变成球面上逼近解点的迭代问题.利用此方法通过计算几个良(病)态线性方程组算例,说明该方法不仅具有一定的抗病态性,而且简单实用.     

基于MATLAB的机器人逆运动学研究

在进行工业机器人仿真建模过程中需要对机器人逆运动学进行求解,本文利用MATLAB Robotics工具箱对KUKA KR360/1六轴工业机器人进行逆运动学建模,并将模型所得结果与KUKA机器人所测数据进行对比,用以验证模型的正确性.并对Robotics工具箱算法进行修改,最终得出具有实际应用价值的模型.     

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.     

线性方程组求解仿真实验的实现

利用计算机运算速度快、储存能力强的特点,设计了一个线性方程组求解的辅助教学系统.首先根据线性方程求解的主要方法分别设计算法,对每种算法选择C++语言进行编程和调试,形成程序库.然后运用VC++提供的强大MFC控件建成仿真实验系统,该系统能结合授课课件对线性方程组求解中的数值实例进行实时演示.     

机器人关节逆螺旋机构虚拟装配及运动学仿真

逆螺旋机构是一种具有广泛应用前景的新型传动机构,它具有体积小,重量轻,传动效率高,单位重量下输出扭矩大等特点。在机器人设计方案论证过程中,需要验证逆螺旋机构结构外形设计的合理性。应用I—DEAS软件首先对整个关节的各个零件进行三维实体造型,其次通过虚拟装配过程检查在装配过程和装配完成后是否存在装配干涉的问题,最后通过对机器人关节逆螺旋传动机构的装配模型进行运动仿真,生成整体结构运动过程动画,观察各个零件的运动状态,并输出了主要零件的运动图谱。通过论证,表明该方案在外形结构设计及运动要求方面是合理的,为下一步设计研究奠定了基础。     

基于Matlab的七自由度机械手逆运动学分析及仿真

首先使用Denavit-Hartenberg法对机械手进行建摸并对其运动学数值进行计算。然后用Robotics Toolbox机器人工具箱编写该机械手的逆运动学程序。通过仿真,得到了各个关节时间与运动的关系图和运动轨迹图,实现了预定目标,验证了设计参数的正确性和可行性。     

微小型救援机械手的正、逆运动学仿真分析

应用D-H(Denavit-Hartenberg)法建立了微小型救援机械手的D-H坐标系,应用Matlab/Robotics建立其三维仿真模型进行正运动学和逆运动学仿真。结果表明,运动过程中,微小型救援机械手的速度和加速度没有突变,能够准确、平稳地完成指定任务。     

机器人运动学逆的并行算法

对普通的运动学求逆方法进行了改进,使求逆运动学不必调用正弦和余弦超越函数;提出了一种查表法代替反正切运算,从而使求每个关节角的时间减少 895 μs,因而使整个求逆过程减少运算时间 5.37 ms。为了进一步减少运算时间,本文采用 4 CPU分二级并行求逆运算,并采用任务分配式方法,最后将求 CinCinnati 机器人运动学逆时间由普通方法的 20.272 ms 降至 4.907 ms。4CPU 二级并行运算还能使求机器人关节角速度和角加速度的运算时间降至单 CPU的 1/3。     

全位置焊接机器人逆运动学数值求解及轨迹规划方法

针对所设计的新型箱型钢结构现场全位置焊接机器人存在欠自由度和自由度耦合等问题,导出了一种基于实际焊接工艺需求的机器人逆运动学数值解法,解决了采用传统解析法求解机器人逆运动学问题时存在的困难。在数值解的基础上,进一步提出了一种基于递推算法的机器人运动轨迹规划和焊枪空间位姿调整方法,实现了机器人在焊接箱型钢结构直角转角过程中的焊枪空间位姿的平滑过渡和调整。该方法不仅实现了箱型钢全位置焊接的轨迹规划功能,有利于计算机自动求解,而且可有效适应不同型号尺寸的箱型钢结构。     

TSP的改进蚁群算法求解及其仿真研究

蚂蚁数目是影响蚁群算法性能的重要参数,常规蚁群算法在求解TSP时易于陷入局部最优解。文章针对该问题,提出了一种蚂蚁数目动态改变的蚁群算法,即每次周游时的蚂蚁数目是在一个范围内随机取值,该改进算法借用遗传算法中的排序选择策略对每次遍历时的蚂蚁位置进行初始化;分别对常规蚁群算法的TSP求解和改进蚁群算法的TSP求解进行了原理阐述,并对2种算法求解TSP的结果进行了Matlab仿真。对比仿真结果表明,改进的算法在求解TSP时,能够有效地跳出局部最优解,并能很好地收敛,它比常规蚁群算法的性能要优。