套索驱动柔性机械臂设计与研究

针对刚性机械臂在狭小环境下运行困难、操作难度较大等问题,提出一种仿生象鼻的柔性机械臂.采用分段常曲率的假设对连续体进行分段处理,搭建连续体动力学模型;代入每段套索长度、弯曲角度等变量数据进行动力学仿真,绘制连续体三维模型;改变弹簧长度、弹簧刚度、套索协调方式,对柔性机械臂的机构进行仿真,确定模型的材料要求;搭建样机进行弯曲缠绕试验.仿真与试验结果表明,以弹簧、套索为核心的柔性机械臂可在较短时间内实现360°弯曲,完成弯曲缠绕动作.     

仿象鼻气动连续体机器人的运动学建模与运动控制

为了解决连续体机器人运动学建模的难题并实现机器人的位姿控制,以自行研制的一种仿象鼻型气动连续体机器人为例,先忽略机器人自重和负载,做出连续体构节变形后其中心线上各部分曲率保持一致的假设,通过推导,得到了连续体构节变形参数(s、k、?)与构节长度(l₁、l₂、l₃)之间的关系表达式。将连续体构节离散为关节变量,参考D-H法建立了该机器人的运动学模型,设计了机器人的气动系统并对机器人进行运动数据采集。将实际采集数据代入上述模型中来确定模型参数,在一定程度上弥补了因忽略机器人自重和负载而产生的模型误差,提高了运动控制精度。机器人的抓取实验结果表明:按实际采集数据确定参数的常曲率运动模型,可以应用于连续体机器人的位姿控制;对比机器人末端的仿真计算轨迹和实际轨迹,得到最大运动误差为6.3 cm,误差主要来源于系统误差、模型误差和测量误差3个方面。研究工作对于同类型连续体机器人的实用化与位姿实时控制研究具有重要的参考价值。     

欠驱动单机械臂的运动学研究

本文以平面内转动关节连接的单机械臂为研究对象,针对其运动学以及单臂的控制原理进行研究.首先利用机器人数学基础,推导出单臂机器人的运动学递推方程,讨论了其正运动学变化矩阵以及求解雅克比矩阵.然后,以单臂3R欠驱动机械臂为研究对象,对其位置控制进行研究,提出了一种分阶段控制欠驱动机械臂的新方法.控制目的为实现操作臂末端点到达目标位置,由此实现了平面内3自由度欠驱动机械臂的位置控制.     

绳驱动仿生软体机械臂结构设计与弯曲特性仿真

提出了一种基于绳驱动的波纹状软体仿生机械臂,机械臂本体由软体硅胶制成,具有高灵活性、较好的环境适应性及人机交互安全性等特点.该机构通过利用柔顺机构学原理将软体机械臂设计为波纹状,既优化了机械臂受到绳驱动时的弯曲特性,又兼具圆柱型软体机械臂的承载性能.相比传统的刚性机械臂,软体机械臂没有任何刚性关节,因此引入了分段恒曲率假设对其定义,结合软体机械臂特点利用有限元分析软件进行仿真分析,验证了其在驱动绳不同长度变化量下的弯曲特性及受力情况.     

基于小生境遗传算法的机械臂运动学逆解

在基本遗传算法的基础上,针对求解机器人运动学逆解的特殊性,引入小生境遗传进化的方法,有效地防止了遗传算法的早熟,从而可以求出所有可能的逆解。同时,通过双层进化机制加强了遗传算法的局域搜索能力,加快了遗传算法的收敛进程。该算法在对非冗余度机械臂与冗余度机械臂的实例计算中都取得了较理想的结果。     

基于多智能体的机械臂嵌入式系统控制

结合国际上基于多个智能体（Agent）的机械臂控制方法和先进的嵌入式系统技术,提出了一种基于嵌入式多Agent的机械臂控制方法．选用ARM7内核处理器及嵌入式实时操作系统μC／OS-Ⅱ完成了模型机械臂系统HN-8的控制实验．最后给出一套完整的基于多Agent的机械臂单片嵌入式系统控制实现方案．     

柔性多体机械臂动力学仿真

本文介绍基于Ｊｏｕｒｄａｉｎ变分原理的柔性多体机械臂动力学方程的单向递推组集方法，并根据该方法开发了柔性多体系统动力学仿真软件ＦＭＳ，文末对空间四连杆机械臂机器人操作手进行了动力学仿真．     

双并联机构耦合连续体机械臂的设计与实现

设计并实现了具有5个定位自由度的连续体机械臂,以提高连续体机构在诸如腔内作业、轻物品抓取、人机协作等场景中的灵活定位能力.设计中,引入了二段定曲率模型,用旋量方法从几何上解释了该设计的自由度分配.两段可伸缩式并联机构的串联耦合,形成二段弯曲结构,其每一段有两个方向的弯曲自由度和一个伸缩自由度,从而组合出末端的5个自由度.围绕手臂的高动态性能,制作了样机的机电运动系统.实验结果表明,样机实现了连续体机械臂末端的自由度控制,可在2 s内到达极限姿态,其定位精度约为臂长的2%.     

复杂多关节机械臂建模及逆运动学比较分析

针对含多种关节类型的复杂机械臂的建模问题, 在 D鄄H 参数法中引入虚拟关节建立运动学模型。 考虑机械臂逆运动学存在多解、 精度和实时性的问题, 通过4 种不同的 PSO(Particle Swarm Optimization)优化算法: 线性递减权重的粒子群(LPSO: Linear Decreasing Weight Particle Swarm Optimization)、 基于杂交的粒子群优化(CBPSO: Crossbreed Particle Swarm Optimization)、 基于模拟退火的粒子群(SAPSO: Simulated Annealing Particle Swarm Optimization)和混沌粒子群优化(CPSO: Choas Particle Swarm Optimization)进行计算。 随机选取工作空间的位置点, 验证优化算法能有效计算机械臂逆运动学解, 并对执行时间、 位置误差等方面进行了比较分析。 实验结果表明, 改进的 CBPSO 算法能有效计算复杂多关节机械臂的逆运动学解, 同时满足实际作业中对实时控制的要求。     

五自由度机械臂的运动学分析及时滞控制

针对五自由度刚性机械臂的操作系统,设计了一种简单的运动学解算方法.在电机的控制系统中,考虑了控制时滞对系统稳定性的影响,可以提高控制系统的性能;采用低通滤波器时间连续法(LPCTA)将时滞微分方程转换为不显含时滞的微分方程,从而简化了运算;采用最优控制方法进行了控制器设计.实验结果表明:文中提出的运动学解算方法运算量小、准确,适用于机械臂的实时控制应用;所设计的五自由度机械臂的时滞控制系统能够实现机械臂轨迹的跟踪.     

仿生机械手结构设计与分析

介绍了一种自行研制的自售饮料仿生机械手系统模型，对仿生机械手结构进行了原理设计以及运动学分析，并推导出机械手各个关节执行机构的运动定位误差与末端抓手的定位误差的数学关系式。     

并联机器人机床运动学正,逆解

基于一般ＳＴＥＷＡＲＴ机构研制的并联机器人机床是新一代智能化金属切削加工机床。然而，机床的运动学位置正、逆解呈强非线性，求解困难，出于机床精度的需要，本研究的模型样机在结构上采用了滚珠丝杠传动，因此又带来了关节运动耦合，导致机床运动学位置正、逆解求解更加复杂。利用运动学等效的原则，引入整机等效串联机构及分支等效串联机构，以等效广义坐标为中间变量建立机床运动学正、逆解求解迭代算法。仿真与控制实验表明     

空间3R机械手运动学方程及其雅可比矩阵

本给出空间3R机械手的运动描述，通过变换矩阵推导出运动学方程。以运动学方程为依据，计算出雅可比矩阵，为进一步分析提供条件。     

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。     

基于高斯RBF神经网络的可伸缩机械臂系统动态建模与仿真

设计了一种新的多模块机器人机械臂系统,该机械臂的每个模块具有可伸缩杆和旋转节两部分.为了进行有效控制,给出了系统的解析公式和机械臂自适应控制的相关技术.使用高斯函数的RBF神经网络对系统的动态方程参数进行了估计,使用李亚普诺夫稳定性分析确定神经网络权重的自适应修正规则,并给出了相应的自适应控制器模型.对该机械臂系统的控制进行了计算机仿真分析,结果表明:该方法在响应时间和控制精度方面都有提高,并且在有负载等非线性事件突然干扰的情况下亦能进行有效控制.     

一种机械臂运动学研究及3D仿真平台构建

针对川崎机械臂FS03N的构型特点,提出了一种逆运动学的求解方法。采用DH法建立了机械臂的连杆坐标系,得到正运动学方程,通过变量分离将机械臂姿态采用欧拉角表示,得到了机械臂位姿的一组广义坐标。通过对FS03N的构型分析,采用几何法与反变换法相结合的方法,以解的组合关系为基础,得到了机械臂的8组封闭解。建立了基于Matlab的机械臂算法验证与3D仿真运动平台,验证了逆运动学解算的正确性,为机械臂的轨迹与路径规划提供了前提条件。     

非结构化助老助残机械手对目标识别定位系统的研究

研制了一种非结构化的五自由度助老助残机械手,针对助老助残机械手末端手掌对空间目标物体的定位抓取问题,采用了一种激光引导的双目机器视觉定位和广义回归神经网络求逆解相结合的方法。该方法中,双目机器视觉定位采用双目工业相机,通过阈值分割算法识别激光斑确定目标物体的坐标,再经广义回归神经网络反解出助老助残机械手关节角度。最后通过采集实验数据和理想数据做对比,该方法能够达到较高的定位抓取精度,比较以往的机械手角度反解,该方法不存在无解或多解的情况。     

SCARA型机械臂的智能神经网络控制研究

在传统机械臂动态控制基础上,将RBF神经网络与模糊逻辑控制相结合,提出一种新的智能控制方法——RBF模糊神经网络控制方法。该方法使用两个子网络分别对关节1和关节2实施控制,最后通过协调级网络来消除和减小两个关节之间的耦合作用。以仿真实验结果说明该网络结构简单明确,计算更加有效,并通过适时地修正网络参数,在线调整了模糊隶属函数的中心值和宽度,所设计的控制器能快速、稳定地跟踪到期望轨迹。     

轮式移动操作机器人的鲁棒跟踪控制器设计

针对轮式移动操作机器人的非完整性和不确定性，为其设计了鲁棒跟踪控制器，即采用分段运动学到动力学为移动平台设计动力学跟踪控制器，并分别为移动平台和机械手设计神经网络控制器，利用遗传算法来搜索神经网络的优化权系值，从而补偿平台与机械手间的不确定量,通过Matlab的Simulink以及CMEX文件对所设计的控制器仿真，结果表明此控制器具有较强的鲁棒性。