六轴串联机器人位姿同步的实时轨迹规划

【目的】为实现工业机器人末端的位型控制,生成光滑末端位姿轨迹,提出一种位姿同步的实时规划策略。【方法】首先,基于非均匀B样条的路径规划方法,并结合基于单位四元数的姿态规划方法,拟合位姿示教点获取机器人末端位姿轨迹参数;然后,基于S形加减速曲线规划机器人末端切向速度;最后,根据曲线长度和曲线参数的对应关系,实时计算末端位姿。【结果】规划所得机器人末端路径通过所有示教点,曲线长度和参数的拟合误差小于0.01 mm,末端速度连续,在其他条件相同时,球面样条插值下的姿态过渡更平滑。【结论】当机器人末端沿算法指定的位姿路径移动时,末端速度可控,关节过渡平稳,这也验证了上述算法的有效性。     

基于GA-SA算法的机器人几何参数误差辨识

几何参数误差对机器人末端绝对定位精度影响最大,而几何误差参数辨识是一个高维非线性问题,求解困难,所以建立一种简单高效的辨识算法是有必要的,本文提出了遗传模拟退火算法(GA-SA)对机器人几何参数误差辨识。以机器人末端位姿误差最小为目标,采用遗传模拟退火算法辨识机器人几何参数误差,以ABB IRB120为算例迭代1100次,遗传算法在200代陷入局部最优,模拟退火参与后最终适应度为0.0914。误差补偿结果表明：机器人末端位置误差沿X,Y,Z轴方向分别降低了88.05%,81.73%,83.72%,姿态误差分别降低了93.92%,83.64%,83.44%,证明遗传模拟退火算法可以有效辨识机器人几何参数误差,提高误差补偿后的机器人末端位姿精度。     

仿人机器人未知地面行走控制方法研究

介绍了一种仿人机器人未知地面行走的控制算法 .该算法通过踝关节六维力 \力矩传感器信息感知地面环境 ,确定步态参数 ,利用基于ZMP稳定判据的规划方法进行实时运动规划 ,实现机器人稳定行走 .     

基于无线传感器的机器人运动控制模型

针对无线传感器的机器人运动控制精度不高的问题,提出基于稳态误差跟踪修正的无线传感器的机器人运动控制模型.通过构建无线传感器的机器人分层子维空间运动规划方法,采用末端效应器对机器人的位姿和运动控制约束参量进行分析,采用稳态误差跟踪自适应修正算法对目标位姿的误差进行补偿和修正,实现对控制模型的改进.实验结果表明,该控制模型的控制精度高,位姿参量的跟踪性能好.     

基于关节刚度辨识的机器人加工过程姿态优化

针对工业机器人末端因其弱刚性在负载作用下产生较大力致变形问题,首先构建ABB IRB1410六自由度工业机器人正运动学模型、末端柔度与力致变形模型,再应用工业机器人加工运动过程中基于多位移传感器的关节刚度辨识方法,以法向刚度性能指标作为优化目标建立机器人姿态优化模型,设计模型求解方法优化机器人姿态,并通过重力负载实验获...     

一种6-THHT并联机器人位姿检测方法

为了实时给出6-THHT并联机器人的末端执行器的精确位姿,该文对一种能覆盖并联机构全工作空间的附加中心轴测量装置的多传感器检测技术进行了系统研究.利用D-H矩阵建立测量模型并设计了求解算法,结合实验获得的测量机的6个运动链参数,计算出某一时刻末端执行器的实际位姿状态.该检测装置已成功应用于并联机构结构参数的标定,以其作为控制系统的反馈环节,可为并联机器人的大闭环控制提供依据.     

六自由度并联微动机器人全闭环控制系统研究

为了提高基于压电陶瓷驱动的3-PPSR并联微动机器人的定位精度,将一种电容式微位移传感器集成于并联机构上,采用六点式测量法同时得到并联机器人末端六个自由度的位姿.使用微位移循环修正法进行误差分析和补偿,确定初始误差并在此基础上提出了有效的误差补偿方法.在已有的压电陶瓷闭环控制的基础上,利用测量所得的并联机构末端位姿作为反馈信号,采用模糊PID控制法实现了整个机构的闭环控制.     

基于UKF的六维力传感器重力补偿算法研究

为解决人机交互中六维力传感器受末端重力影响导致示数不准确的问题，提出一种基于无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter, UKF)算法的六维力传感器误差校正方法。通过对传感器数据进行处理和估计，实现对传感器误差的准确估计和修正，从而将传感器误差降至0～0.227 N之间。实验结果表明：该方法可以显著提高六维力传感器的测量精度，为人机交互中的精准力控制提供了可靠的技术支持。     

卡尔曼状态观测器在机器人力控制中的应用

为解决机器人与环境间接触力控制性能受机器人本身动力学参数时变、接触环境变化以及力测量信号干扰噪声影响的问题,设计了基于卡尔曼状态观测器的机器人力控制方案,采用递归最小二乘法来实时估计环境刚度矩阵,引入系统状态误差反馈和卡尔曼滤波算法实现机器人力控制系统对外界干扰及系统模型误差的补偿．实验结果表明：在环境刚度未知的条件下,采用该控制方法可使机器人末端与环境间接触力的误差控制在10％左右．     

机器人用于表面精加工作业的若干问题研究

以机器人打磨系统的建立为例，阐述这类表面精加工作业的几个问题，主要有腕传感器及动态力补偿、力控制器设计、机器人位姿选择与作业精度。系统的特点是作业过程动态力控制，结合机器人结构动特性选择作业位姿，并对机器人本体柔性做补偿，使用较低精度机器人完成高精度打磨。     

基于灵敏度指标的Stewart型六维力传感器结构参数设计

基于对六维力传感器系统中影响灵敏度性能的因素的分析,在传感器静态数学模型中应用并联机器人机构学理论,对Stewart型六维力传感器的灵敏度指标进行分析并推导出解析解.引入力(力矩)灵敏度影响因子的概念,研究了力(力矩)灵敏度影响因子影响灵敏度指标的规律;基于空间模型理论采用无量纲参数绘制了该型传感器的力(力矩)灵敏度指标二维性能图谱,提供了一种并联结构六维力传感器结构参数优化设计方法.     

基于视觉的机器人模糊自适应阻抗控制

对未知环境下具有6个自由度工业机器人的视觉/力反馈混合控制进行研究.首先,建立被跟踪曲线图像特征与机器人关节角度的映射关系;其次,由机器人离散阻抗控制规律描述机器人末端在受限表面移动时与受限表面产生连续接触的条件,并根据接触力的变化对阻抗模型参数进行模糊调节;最后,在未知物体表面对末端固定安装单摄像机和力传感器的6个自由度机器人进行力跟踪试验研究.研究结果表明:该阻抗控制具有较强的未知物体表面曲线跟踪能力和较高的力控制精度,曲线跟踪算法简单,不要求对视觉传感器进行精确标定,模糊控制器实时地调整阻抗参数,使系统稳定而且具有良好的动态品质,是一种有效的视觉/力反馈混合控制方法.     

位姿闭环控制的高精度脑外科机器人

为解决现有脑外科机器人存在的绝对定位精度难于满足精细手术应用的问题,提出一种视觉伺服的系统方案,引入高精度光学跟踪手段,对机器人的末端位姿进行实时测量并反馈。采用一种基于关节空间控制和位姿空间动态补偿综合的机器人视觉闭环控制方法,并设计了动态校正控制算法。仿真结果表明:动态位姿闭环可以有效克服各种参数误差因素的影响,对机器人的绝对定位和跟踪误差具有校正作用,明显改善了轨迹跟踪精度,同时提高了鲁棒性能。绝对定位达到神经外科手术±1mm的精度要求,实际运用取得了令人满意的结果。     

基于微分法串联机器人的误差敏感度分析

为了提高串联机器人的绝对定位精度,提出了一种基于微分法和矩阵法的机器人误差源分析方法.首先分析单个连杆姿态矩阵的微小误差;然后利用积分法分析多个连杆末端的位姿误差,采用微分法和修正Denavit-Hartenberg(MDH)运动学模型,对末端位姿误差的敏感度进一步分析;最后通过Matlab软件分析,分别得出机器人4个关节的扭角和转角对末端位姿影响的曲线图,以及连杆长度和偏移量对末端位姿影响的曲线图,对影响末端位姿的几何参数进行运动学误差分析和规避,即可从源头上解决串联机器人绝对定位精度的问题.     

基于DSP的焊装机器人控制算法研究与仿真设计

在建立六自由度焊装机器人D-H坐标系及确定各手臂参数的基础上,研究其正逆运动学方程,设计其数值模拟算法,并在MATLAB环境下建立仿真模型,获得在定点控制模式下各个关节电机控制量,得到具有固定重力补偿的机器人控制模型;基于六自由度机器人动力学控制原理,在考虑电机特性及机器人手臂动力学特性的基础上,建立了具有传感器反馈控制的优化模型;在Tecnomatix环境下创建了四机器人焊接工位,利用其提供的Robotics功能模块,实现了机器人的路径及功能示教;利用DSP(Digital Single Processor,数字信号处理器)解算了机器人关节坐标的牛顿-欧拉逆运动学方程,并实时、快速处理传感器反馈信号,实现了对多个伺服系统的闭环控制。     

基于惯性传感器遥控示教康复系统的研究

针对上肢康复机器人的被动康复训练,建立了一套基于惯性传感器且用于UR协作机器人的实时路径规划的示教系统.利用固定于示教者手心处的惯性传感器,实时获取手部相对于大地坐标系的位姿数据,经过坐标变化,转变为机器人末端在机器人机架坐标系中的位姿数据,再由通讯系统传给机器人系统,最后经逆向运动学转变为机器人各关节坐标数据,进而实现机器人带动患者上肢进行康复运动.现场测试验证了该系统功能的有效性.     

基于随机权重粒子群算法的SCARA机器人动力学参数辨识

针对SCARA机器人在负载条件下末端动力学参数难以辨识的问题,在分析负载对各关节力矩影响的基础上,对SCARA机器人进行了结构简化,利用Lagrange法建立带负载机器人的动力学数学模型,确定了需要辨识的机器人末端动力学参数。在传统粒子群算法的基础上,提出一种随机权重粒子群算法对机器人动力学参数进行辨识,并编写了相应的程序。仿真辨识结果表明:随机权重粒子群算法的收敛速度与参数粒子搜索范围得到明显提升,辨识出的机器人力矩与实际输出力矩基本吻合,说明该算法对机器人动力学参数的辨识具有较高的精度;与遗传算法、基本粒子群算法相比,随机权重粒子群算法辨识得到的适应度函数最优值最小,不易陷入局部最优,便于全局搜索,参数辨识精确更高。     

机器人自动摘钩系统中柔顺控制方法研究

针对货运列车摘钩自动化需求,在自主设计的摘钩机器人系统基础上,提出和应用柔顺控制算法,有效提升摘钩过程的鲁棒性,解决了由于车钩变形所导致的摘钩失败问题。具体通过对传感器零点值以及末端安装抓取机构的重力进行标定补偿,得到机器人与车钩交互的实际外力,并输入基于导纳算法的机器人控制器中,使机器人对车钩运动轨迹进行适应性调整。经过实际摘钩作业验证,相较于使用位置控制进行摘钩,该算法能有效避免车钩与机器人发生干涉,提高了摘钩的成功率。     

工业机器人绝对定位误差补偿技术研究进展

 针对航空制造业中工业机器人存在实际位姿与理论位姿偏差的问题,分析了工业机器人绝对定位误差来源,解析其对飞机零部件连接性能产生的影响,在工业机器人绝对定位误差补偿原理和主要步骤分析基础上,阐述运动学建模、位姿测量、运动学参数误差辨识以及误差补偿等关键步骤对工业机器人绝对定位误差补偿的作用及重要性,对比分析了国内外学者在该步骤中涉及的主流算法和技术,归纳总结各步骤中存在的问题和可能的解决方案,探讨了工业机器人离线与在线误差补偿技术中的不足之处,指出工业机器人绝对定位误差补偿技术的发展趋势。     

多因素影响下的机器人综合位姿误差分析方法

分析了影响机器人位姿精度的主要因素，将各种因素综合为机器人的结构参数误差和运动变量误差，充分考虑关节柔性和连杆柔性对机器人末端位姿精度的影响，建立了通用的机器人综合位姿误差分析模型，并编制了基于Matlab的Windows应用程序．该程序具有较强的通用性，适用于分析由机器人的各种静态误差以及关节柔性和连杆柔性所导致的平面和空间机器人末端执行器的综合位姿误差。