并联机器人位姿误差分析

利用并联机器人的运动学反解模型,通过误差传递矩阵的求解来探讨机器人主要误差源与其位姿误差之间的关系,建立了并联机器人的位姿误差模型、并讨论了并联机器人主要误差源对位姿精度的影响,为实际误差的补偿与控制奠定了理论基础．     

装配机器人位姿误差补偿的研究

在分析装配机器人位姿误差的基础上,提出了机器人位姿误差补偿模型,最后经实验表明本方法对提高装配机器人位姿精度十分有效。     

机器人位姿误差的结构矩阵分析方法

机器人连杆的挠曲变形是引起机器人末端执行器位姿误差的主要因素之一．应用有限元法和结构矩阵分析方法对串联式机器人进行运动弹性静力分析和运动弹性动力分析,建立了通用的机器人位姿误差分析模型,并编制了基于Madab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连杆的挠曲变形所导致的平面和空间机器人末端执行器的位姿误差．     

机器人位姿误差的结构矩阵分析方法

机器人连杆的挠曲变形是引起机器人末端执行器位姿误差的主要因素之一.应用有限元法和结构矩阵分析方法对串联式机器人进行运动弹性静力分析和运动弹性动力分析,建立了通用的机器人位姿误差分析模型,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连杆的挠曲变形所导致的平面和空间机器人末端执行器的位姿误差.     

基于椭圆模型和神经网络的人脸姿态估计方法

基于椭圆模型和神经网络方法, 提出一种人脸姿态估计方法. 先采用椭圆模型对人脸边界进行拟合, 确定眼睛和嘴在椭圆中的位置, 再应用BP神经网络对位置参数和人脸姿态参数的关系进行学习, 从而对人脸姿态进行估计. 实验结果表明, 用该方法对较大范围内的人脸转动进行估计, 结果比较准确.     

换刀机器人位姿误差的研究

为保证换刀机器人和FMS的可靠运行，该文研究FMS中换刀机器人的位置和姿态误差问题，运用齐次变换矩阵和微分关系，建立描述机器人末端操作器——双手爪位姿误差的模型，详细分析影响手部精度的机器人各关节运动误差的来源及其统计特性，对整个换刀机器人的位姿误差进行综合分析、获得手部位姿误差的数值。为机器人的精度分配和评价机构设计提供依据，也给误差控制确立了基础．经过实际运行和测量，证实了位姿误差分析的正确性。     

基于计算机视觉的无人机位姿估计

本文给出了无人机着陆过程中利用帧间图像提取的特征点进行无人机运动估计的算法。采用Shi-Tomasi-Kanade特征提取算法进行特征点的提取与匹配,然后建立视觉信息与无人机位姿的关系,通过对帧间图像单应性矩阵的求解,对无人机进行相对位置和姿态的估计。仿真结果表明,该算法能够有效地提高匹配速度,降低误匹配率,较好的估计无人机的相对位置和姿态信息。     

Stewart机器人的位姿误差分析

本文提出了一种分析Ｓｔｅｗａｒｔ机器人位姿误差的方法，即将各个关节引入的误差以及伺服定位误差对位姿误差的影响，都归算为杆件长度误差引起的位姿误差，并给出了按杆件长度误差计算位姿误差的关系式。     

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。     

基于偏差向量的机器人装配系统误差分析

机器人装配系统中，装配误差是影响装配质量的重要因素。在分析了机器人装配过程各种误差的基础上，用偏差向量建立了装配误差的模型。基于刚体运动学原理，研究了装配工夹具的姿态偏差对零件配合面位置偏差的影响，推导了配合件和基础件相应配合面的位置和姿态偏差的计算公式,建立了机器人装配系统零件配合过程的误差分析模型。实例计算表明，该模型物理意义明确，通用性强，是系统评价机器人装配系统装配质量的基础。     

工业机器人位姿误差建模与仿真

针对机器人姿态的视觉测量方式,建立了适用于机器人全标定的运动学模型,在此基础上推导了以世界坐标系为标定的基准坐标系且包含所有参数的误差模型,指明了误差模型的参考坐标系,解决了仿真上的关键技术,研究了验证误差模型正确性和精度的公式,并对误差模型的正确性和误差辨识精度进行了仿真对比.结果表明:误差模型有一定的精度限制;随着测量次数的增加,误差辨识的精度会提高,但当测量次数达到一定数量时,辨识精度提高不明显.     

神经网络求6-SPS并联机器人正运动学精确解

采用BP网络,利用位置逆解结果,通过训练学习,实现操作从关节变量空间到工作变量空间的非线性映射,从而求出6-SPS并联机器人的正运动学解。为提高正解结果精度,引进辅助网络,运用Kalman滤波器进行误差补偿,并给出了并联机器人的仿真实例。仿真结果表明,该法计算精度高且计算速度满足实时控制的要求。     

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.     

利用姿态约束的并联机器人运动学标定方法

为了提高并联机器人运动精度,提出了一种利用姿态约束的运动学标定方法.借助一个双轴倾角仪,建立了机器人末端2个姿态角恒定约束,根据这种约束构造了相应的辨识模型和标定算法.标定算法得益于倾角仪重复精度和分辨率高于位置精度的特点,不受其位置精度和量程的限制,同时可避免施加机械约束给并联机器人主动关节带来特殊要求.仿真计算表明,在杆长测量精度为2μm、倾角仪重复精度为0.001°的条件下,经过标定后并联机器人的位置精度可达0.1 mm,姿态精度可达0.01°.     

六自由度并联机器人的随机位姿误差分析

本文提出了并联式机器人操作器的随机位姿误差的分析方法。应用影响系数方法,使得含有114个原始误差参数的六自由度并联机器人操作器的位姿误差传递矩阵具有简单而统一的表达形式。文中还采用概率论方法给出了位姿误差的变动范围。     

基于CAD模型的立体视觉目标运动估计

提出了一种基于CAD模型的目标运动估计和目标轨迹实时生成方法，分为两步：首先采用立体视觉系统由图像特征点求出目标特征点的每个采样周期的空间位置；然后由其匹配模型的特征点集，通过扩展卡尔曼滤波方法估计目标运动参数，有了上述参数，就可以设计与伺服系统事宽匹配、消除图像处理延时影响的目标轨迹生成器，文中对目标的运动估计算法进行了仿真研究，结果表明该算法是可行的，文章创新之处在于推导了双目立体视觉系统的运动估计算法。     

一种多位姿康复机器人的机构设计和分析

针对脑卒中失能患者日益增多、市场上缺少价格低廉且适用于社区和家庭的多位姿康复设备的问题,文章基于康复医学理论和机器人技术设计了一种贯穿整个康复期、轨迹可规划的多位姿康复机器人。首先对人机系统进行模型简化,并对其进行运动学分析,推导出各构件的运动方程和运动参数;然后对训练轨迹进行规划,并借助Matlab进行仿真分析;最后通过样机实验验证了康复机器人轨迹规划的可用性和安全性,该康复机器人能为康复治疗训练提供一定的指导。     

基于模型的工业机器人误差参数标定技术研究进展

 为提高机器人末端控制精度,围绕基于模型的工业机器人误差参数标定技术,总结了其应用在高精度机械加工制造领域时存在的误差参数不完整、标定成本高和标定精度不满足工业需求等关键问题;综述了误差参数标定模型建模方法、机器人末端位姿测量技术、误差参数辨识技术和误差补偿技术4个方面的进展,分析了处理复杂标定任务时基于模型的误差参数模型标定技术的主要难点进行总结,针对传统建模方法不再满足标定需求、现有自标定技术测量精度不够、传统线性辨识算法在辨识矩阵奇异或存在冗余参数时无法得到准确的辨识结果、如何高效获得和处理测量得到的误差数据等难题,提出了可行性解决方案及发展方向。