液压凿岩台车钻臂振动特性分析

钻臂作为凿岩定位工作的直接完成者,在凿岩冲击反力激励下往往会振幅过大,影响成孔质量和液压元器件、钻臂的使用寿命。因此有必要对凿岩机的激励特性、结构动力学特性和振动响应进行研究。以阿特拉斯凿岩台车钻臂和Cop 1838ME型凿岩机为研究对象,对凿岩机活塞进行动力学分析,并采集活塞动力学数据,得到了振动激励的定量计算公式。利用hypermesh建立全钻臂的有限元模型,进行有限元模态分析,得到钻臂结构的动力学特性。进而对钻臂进行瞬态分析,得到钻臂的振动响应。对通常的钻臂、凿岩机和其他冲机器的振动分析和减振设计、力学分析以及轻量化设计具有一定的指导意义。     

网络远程控制中机械臂的连续轨迹控制

探讨了点位控制在二自由度机械臂网络远程控制中的问题,将连续轨迹控制应用到基于关节坐标空间的机器人控制系统中,分析了在远程操控环境中实现连续轨迹控制所需要满足的条件,给出了最佳合成速度的求法,并进行了实际系统的远程控制实验,在期望时间内实现了连续、平滑的运动效果,证实了在网络远程系统的控制中采用连续轨迹控制能够获得更高的精度。     

磁位计钳式电流表的测量与应用

为克服一般钳式电流表容易受到外界磁场干扰的缺点,设计了一种以磁位计的敏感元件的单向导电电流的电流表,该装置具有测量不受干扰等优点。     

3D图形预测仿真及虚拟夹具的大时延遥操作技术

以空间机器人在轨服务为背景,建立了卫星在轨自维护系统的地面遥操作平台.远端由安装在卫星本体上的一个四自由度机器人和灵巧手的臂/手系统组成,当卫星出现故障时,遥操作者通过空间鼠标和力反馈数据手套分别控制远端的臂/手系统排除卫星故障,实现卫星的自我维护.对于地面-太空之间通讯的大时延,利用3D图形预测仿真技术克服时延的影响,并采用虚拟夹具法提高遥操作系统的安全性和操作性能.在大时延及变时延(约7 s)的条件下,实现了武汉遥操作哈尔滨的自维护机器人臂/手系统,成功地完成了打开太阳能帆板的典型卫星在轨维护任务,验证了该方法的有效性,为今后实际空间机器人的地面遥操作提供了经验.     

RV传动机构用转臂轴承的受力及接触特性分析

针对曲柄转臂轴承传动部件多和受力具有时变性,致使受力精确计算困难,文中提出一种基于多体动力学的受力计算方法,并利用该方法研究输入转速和负载对转臂轴承受力的影响规律。计算结果表明:转臂轴承受力随曲柄转角呈周期性变化,转速对转臂轴承的受力极值无影响,但影响其疲劳寿命;转臂轴承受力随负载的增加而增大;将几何分析法与所提算法对比,结果显示两者具有很好的一致性。基于该计算结果,进一步采用有限元法分析不同工作载荷对转臂轴承接触应力的影响规律,结果表明转臂轴承存在单边受力现象,且各滚针接触应力各异。相关研究结论为转臂轴承的工程应用与优化分析提供了理论基础。     

多旋翼无人机遥操机械臂多功能仿真实验平台的设计与实现

为提高无人机遥操抓取的稳定性,需设计和验证无人机空中遥操控制算法.建立空中遥操机械臂整体动力学模型,基于Virtual Robot Experimentation Platform (V-REP)软件的二次开发,实现对机器人系统的动力学精确描述和可视化仿真.在此基础上,提出基于质心采集和运动学逆解的无人机增稳-抓取算法,开发多功能仿真实验平台.研究结果表明:所建立的仿真实验平台为无人机的遥操抓取提供了新的解决方案.     

行列式制瓶机钳瓶机械手机构组成及运动学分析

为提高移瓶速度、提升工作效率,设计了行列式制瓶机钳瓶机械手机构并对其进行了运动学分析。在SoildWorks环境下建立钳瓶机械手机构三维模型,对机构各关节组成部分进行分析;通过等距原则进行插值点规划,对钳瓶机械手机构各关节运动(位置)进行控制;在Adams环境下以大臂运动演变为例,分析其运动变化趋势。结果表明:该行列式制瓶机钳瓶机械手机构能提高移瓶工作效率,保证工作的平稳性和可靠性。     

任务约束下七自由度机械臂拟人运动规划

为解决基于随机采样的算法在任务约束下运动规划存在计算量大、效率低且不考虑拟人的问题,提出一种任务约束下七自由度机械臂拟人运动规划方法．本方法在任务空间中采样,首先为机械臂末端规划出一条满足任务约束的无碰撞路径,采用高斯过程学习的方法得到机械臂末端路径点与拟人臂构型间的关系;然后完整描述机械臂自运动流形,为不满足关节限位或碰撞的拟人臂构型对应的末端路径点选取次拟人臂构型,得到任务空间与关节空间的映射关系;最后将此映射关系与任务空间下的无碰撞路径相结合用于机械臂拟人运动规划．实验结果表明：与改进快速扩展随机树(RRT^*)和基于投影的方法相比,本方法规划的路径长度分别减少了55%与38%,速度分别增加了39%与68%,满足任务约束,且运动更加拟人．     

基于Jetson Nano的智能果蔬采摘机器人设计

针对目前人工果蔬采摘成本较高且国内果蔬采摘机器人发展较慢问题,设计了一类智能果蔬采摘机器人。该机器人的设计采用Jetson Nano开发板进行效率更高的视觉识别(VI:Visual Identity)运算和处理方法,视觉识别使用YOLO V5s算法,运动控制应用五自由度机械臂的运动学正解进行分析并得出其运动学正解公式,进而得知机械臂活动空间,末端执行器采用夹持爪子以便各类果蔬的采摘。最终确定了较为清晰的果蔬采摘智能结构,结果表明,采用Jetson Nano开发板使视觉识别算法运算速率提高10倍以上,通过对正解公式的分析使末端执行器运动更为精准,在可接受偏差内较为完整的实现了果蔬采摘功能。