89钻杆自动排放机械手设计与研究

为了解决目前人工辅助完成陆地钻台立柱存取存在排放工作劳动强度大、安全性低等问题,以KV3000钻井平台为大环境、89钻杆组成的立柱为研究对象,设计了钻杆自动排杆机械手。首先,对钻井过程中存取立柱的动作及时序过程进行分析;其次,采用动力学仿真分析方法对自动排放机械手进行干涉检查和行程检验,并针对核心零部件进行有限元分析。结果表明:研究装置可顺利完成钻杆存取工作,实现立柱在立柱盒与井口之间的位置转换,加速度均为线性,变化比较平稳,整体无较大波动;核心零部件最大变形为0.15167 mm,最大应力为59.875 MPa,均在允许范围。设备结构合理、运动轨迹规划合理、核心受力部件满足使用要求,提高了钻井作业过程中的自动化程度和安全性,为钻井作业钻杆自动排放提供了解决方案。

基于逆向重布线改进RRT-Connect算法的机械臂路径规划

为解决RRT-Connect算法在复杂非结构环境下规划出的路径成本较长、有效节点数过多、曲折不平滑等问题,提出了一种基于逆向重布线的改进RRT-Connect算法(Improved-RRT-Connect).首先,在算法的起始位置加入碰撞检测函数,当起点和终点之间不存在障碍物时,能够快速生成一条路径;其次,通过对生成的路径采取逆向重布线的措施,对生成的路径中的节点进行重新筛选布线,达到缩短生成路径长度,减少有效节点数量的目的;最后,通过结合B样条曲线对生成的路径进行拟合处理,得到一条平滑连续的路径.通过Improved-RRT-Connect算法与RRT、RRT^(*)-Smart、RRT-Connect等算法的对比实验表明,在规划时间上,Improved-RRT-Connect算法比RRT、RRT^(*)-Smart算法减少了52.14%、98.53%,在路径成本上比RRT、RRT-Connect算法减少了19.39%、17.15%,阐明了提出的Improved-RRT-Connect算法的优越性.

串联六轴机械臂逆运动学几何解法

【目的】提高机械臂运动轨迹的控制精度和快速响应性能。【方法】采用特征点改进串联六轴机械臂运动学逆解的几何算法。【结果】机械臂末端位姿通过三个特征点表示,将前5个关节划分为关节1、关节2和关节3、关节4和关节5三组。前5个关节的角度由两个特征点确定,每组可得出两种连杆姿态,进而组合成前5节连杆的8种姿态,再根据前5节连杆的姿态和另一个特征点确定关节6的角度。通过与目标末端位姿进行对比,逆解计算出的转角值所确定的末端位姿无理论上的误差,并且与目标位姿一致。【结论】改进的串联六轴机械臂几何逆解算法计算过程简单且正确可行。

基于工业机器人的注塑加工嵌件及成品取放自动化产线设计

以塑料椅子扶手注塑加工为研究对象,针对传统注塑加工嵌件埋入及下料工作中人工操作劳动强度大、效率低、安全性差的问题,设计了基于工业机器人的椅子扶手注塑加工垫片嵌件埋入,扶手成品取放、检测及输送自动化产线。完成了产线的整体方案设计,重点开发了椅子扶手垫片取放夹具、扶手成品取放夹具以及垫片送料装置,搭建了以PLC控制为主,机器人控制为辅的控制系统,组建了触摸屏人机交互界面,并对自动化产线中常见问题进行了分析,给出了解决策略。经过实践测试,将机器人应用到椅子扶手注塑加工自动化产线中,生产效率提高了1.18倍,产品合格率提高了9.92%,人工数减少到一半,降低了劳动强度,增强了操作安全性、可靠性。

水下机械臂快速终端滑模轨迹跟踪控制方法及仿真研究

采用水下机械臂来对航行器进行捕获是实现水下无人航行器回收的重要作业方式。但由于水下环境的复杂性,水下机械臂存在末端跟踪精度低、稳定性差以及抗干扰能力弱等问题。文中对以上问题进行分析,以简化的三自由度机械臂为研究对象,首先建立了机械臂的数学模型,在此基础上提出一种自适应快速终端滑模的控制方法,进行了控制器的设计和稳定性分析。最后,利用MATLAB进行了机械臂轨迹跟踪控制仿真实验,并横向对比了基于RBF(径向基)神经网络分块逼近的控制方法,仿真结果表明,该控制方法具有控制稳定、末端跟踪精度高、抗干扰能力强的特点。

面向球果抓取的主动式三指手爪设计与试验

为解决球形果实快速、稳定抓取问题,设计了一种主动式三指手爪。该手爪指部机构末端安装有球状主动滚轮,主动滚轮外附着柔性膜以增加手爪柔顺性与摩擦力。每个指部机构具有2个自由度,可实现手指开合以及主动滚轮旋转。工作时3根手指相互配合,在摩擦力作用下球果向手爪内部运动,可在仅接触球果条件下实现球果快速、稳定抓取,无需精确控制手爪位置和姿态。为阐述抓取过程中主动式手爪与球果的交互关系,推导了主动式手爪-球果交互模型。选取番茄、苹果以及橙子为典型球形抓取对象,开展了3款手爪(主动式手爪、鳍状软爪以及平行刚爪)的抓取试验。抓取试验结果表明,所设计主动式手爪平均首次抓取成功率为96.7%,平均抓取无损率为98.3%,平均任务时间为5.9 s,在抓取成功率、抓取质量以及抓取效率3方面均有较好表现,验证了该主动式手爪的有效性。

七自由度机械臂逆运动学求解方法

针对SRS(spherical-roll-spherical-joint)结构的机械臂,提出了一种基于臂型角规划的逆运动学求解方法.根据目标位置设置臂型角,将臂型角作为冗余参数,利用机械臂的几何特征求出逆运动学解析解.同时,针对机械臂运动过程中可能产生的臂型角奇异位形工况,引入肘部位置约束获得运动学逆解.通过UG-Simulink联合仿真及物理试验,验证了方法的有效性.当机械臂位于肩关节奇异位形,可避免采用关节角参数化求解时产生无数组解的结果.在重力卸载环境下的抓捕和释放物理试验中,有效解决了空间运动受限时的空间奇异解问题.

面向多目标医疗垃圾分类的智能识别分拣系统设计

医疗垃圾中存在大量的病毒和细菌,为解决医疗垃圾源头智能分类问题,开发了基于机器视觉和Delta机构的智能分拣平台样机,并提出一种三阶段的多目标医疗垃圾识别分拣(medical waste recognition-indexes-sorting,MWRIS)算法。第1阶段提出数据增强扩容的IE-YOLOv4算法建立起医疗垃圾识别模型,与Faster R-CNN、RetinaNet、CenterNet等5种模型比较;第2阶段索引分类模型用于管理分类规则;第3阶段定位分拣算法指导目标定位分拣。在集成了MWRIS算法的分拣样机上,采集14种,2217张医疗样本图像,完成医疗垃圾分拣实验。结果表明,使用IE-YOLOv4的MWRIS算法对医疗垃圾识别准确率显著提升至99.30%,分拣实验对目标定位准确率达到96.17%,最终分类正确率为86.67%,验证了多目标医疗垃圾识别分拣系统的有效性。

融合注意力机制的多视图卷积手势识别研究

基于表面肌电信号(sEMG)的手势识别在人机交互中发挥着重要作用,然而,由于sEMG具有非线性和随机性,因此提升基于稀疏多通道sEMG的手势识别准确率难度较高。提出一种融合注意力机制的多视图卷积手势识别模型。首先使用200 ms滑动窗口提取经典的sEMG特征集构建多视图输入,其次利用高效通道注意力对多视图特征在通道维度进行加权,以强化有效特征同时弱化无效特征,最后通过多视图卷积从带有注意力权重的肌电特征中提取高层特征,利用高层特征融合模块对其进行融合以降低数据维度并提高模型鲁棒性。在NinaPro DB1、NinaPro DB5、NinaPro DB73个肌电公共数据集上进行训练和评估,结果表明,该模型在200 ms滑动采样窗口上的平均识别准确率分别为87.98%、94.97%和89.67%,整段手势动作的平均投票准确率分别为97.38%、98.41%和97.09%,平均信息传输率为1308.71 bit/min。与传统机器学习方法和近年来前沿的深度学习手势识别方法相比,所提模型在单模态肌电和多模态手势识别上均具有更高的识别准确率,验证了其有效性和通用性。

刚柔耦合串并联康复机械臂运动特性分析

针对目前大多数上肢康复机器人在结构上存在的不足,首先,设计了一种兼具绳索驱动和并联机构优点的4自由度刚柔耦合串并联康复机械臂。其次,在基于此康复机械臂绳索空间和关节空间映射关系的条件下,运用D⁃H坐标法建立了康复机械臂的运动学模型。最后,在Matlab环境下,仿真分析了各关节角与绳长、速度随时间变化的关系曲线。分析结果表明,该刚柔耦合串并联康复机械臂结构设计的合理性,也为分析康复机械臂的轨迹规划问题提供理论基础。

基于潜蛟P100的渔网缝补机械臂设计

为解决传统手工修补渔网效率低下且成本较高的问题,设计了一种可自动缝补渔网的机械臂。该机械臂以STM32F103C8T6为主控制器,通过红外传感器、电机执行器和通信模块实现其功能。红外传感器模块负责检测渔网破损位置,电机执行器模块驱动6个轴上的电机使机械臂能灵活地将缝补装置送到预设节点处,通信模块负责将检测的渔网破损信息传输给控制器进行处理。实验测试结果表明,所设计的机械臂通过六自由度的旋转,实现每分钟4~5个简单破损网孔的修补。与传统的手工修补方法相比,提高了渔网修补效率和质量、降低了人工成本,具有明显优势.

基于PSO算法优化模糊PID控制器的灵巧手抓取控制研究

随着仿生学的进展,机器人领域中五指灵巧手作为主要执行机构的重要性不断增强。然而,在抓取过程中,五指灵巧手常常面临内部作用复杂、速度缓慢和效率低等问题。为了应对这些挑战,该文提出了一种基于角度闭环模糊自适应控制算法。该算法采用模糊策略来推断灵巧手关节角度偏差与控制器参数之间的关系,并制定相应的模糊规则。通过实时调整控制器参数,该算法能够提高系统的稳定性和抓取效率。此外,通过建立ADAMS模型和相应的闭环控制系统,以提高实验过程的可视化程度。实验结果表明,通过采用粒子群算法(Particle Swarm Optimization Algorithm)优化模糊自适应PID算法并改进系统参数,相较于传统的PID算法,可以显著减少灵巧手在抓取过程中的关节抖动,并展现出更好的手指指尖接触力控制性能。

基于LZG-Net的机械手触觉识别和分类

准确识别物体类别和触觉信号对于机械手实现软抓取控制至关重要。为此,提出了一种用于嵌入式设备的轻量级金字塔神经网络(LZG-Net)模型,用于处理机械手抓取物体时的振动信号。LZG-Net模型以Ghost模块为基础,采取卷积核逐层递减的卷积策略。针对注意力机制SE模块在一些嵌入式设备上无法部署的问题进行改进,并通过知识蒸馏、算子优化和量化操作提高模型在嵌入式系统上的准确率。最后,搭建了嵌入式触觉识别系统,将LZG-Net模型部署至其中,对4种不同特征的物体进行触觉识别。实验结果表明:该模型能够对物体类别及抓取状态进行准确分类,分类正确率达90.94%,其分类性能优于现有的经典轻量级神经网络。

视觉引导的番茄采摘机械臂定位与轨迹控制研究

番茄产量大,成熟期不一,并且果实的形状、大小和颜色存在差异,因此使得自动化采摘尤为困难。对番茄采摘机械臂的视觉定位和轨迹控制进行研究,采用基于位置伺服的采摘方案。机械臂具有5个自由度,末端装有一个机械夹爪用于摘取,后端固定深度相机用于获取深度信息。建立针孔相机模型,映射像素平面到真实物理世界。采用张正友标定法进行相机标定得到相机内参,通过最小化重投影误差的迭代方法,解决透视n点投影(perspective-n-point,PnP)问题,确定相机在世界坐标系下的位姿。将番茄在基座坐标系下的位置写入MoveIt接口,并结合开放运动规划库和轨迹逆运动学算法,生成一条到达目标点的平滑轨迹。实验表明,该系统各个部分运行良好,视觉系统能够成功对番茄进行定位,采摘系统解算出到达该位置的轨迹,末端执行器完成抓取任务。

液压驱动型机器人实现自动打磨的联合仿真研究

在大型铸件打磨领域,铸件尺寸与磨削量都较大。液压驱动型机器人因其具有驱动力大、抗冲击能力强等优点在该领域已被成功应用。但由于控制精度低,目前只能进行粗磨。据此,提出基于某种机械结构的液压机器人自动打磨方案,并用Matlab/Simulink软件与AMESim软件联合仿真出自动打磨过程中油缸与液压马达的运动情况。仿真实验结果表明:该方案可实现高精度自动打磨。

坑道钻机用机械臂结构设计及运动学研究

为减少煤矿坑道钻机施工人员劳动强度,保障作业安全,设计了多自由度机械臂,分析了该机械臂的主要结构和工作原理,得到了各部件的基本运动参数,研究了抓手体的位姿、速度与各部件运动学参数之间的关系,利用Matlab软件仿真得到了抓手体的作业范围,同时对比研究了采用依次驱动和同步驱动方式下抓手体的运动轨迹。结果表明:采用同步驱动方式能够使抓手体的运行速度和加速度曲线更平滑,运行工况更趋于平稳,此时抓手体运动的速度和加速度最大值仅分别为347 mm/s、55 mm/s2,能够有效降低抓手体的速度和加速度峰值以及减少波动次数。研究结果为多自由度机械臂在坑道钻机的现场施工使用提供了理论基础。

充气式指腹膨胀特性研究

掌握充气式指腹与物体的接触特性,对于推动气动机械手指进行无损抓持规划和精细化操作的研究具有重要意义.而充气式指腹进行接触之前,需要先充气膨胀,因此需要对其膨胀特性进行研究.设计了指腹模型的三维结构;确定指腹材料为超弹性材料硅胶,本构模型为Yeoh-3rd,对不同厚度的硅胶试样进行了60组单轴拉伸实验,通过最小二乘法拟合得到不同厚度硅胶的模型参数;建立了指腹膨胀有限元模型,完成了材料定义、网格划分、边界条件初始值的建立和求解器参数的配置,对膨胀模型进行有限元计算,结果表明指腹厚度为0.6 mm,充气速度W,膨胀高度为5、6、7 mm和8 mm时,腔体压力分别为29.2、42.4、55.5 kPa和68.1 kPa.

海珍品采捕双机械手协调运动轨迹规划研究

为替代传统的人工、机械采捕方式,实现海珍品的自动化、精准化采捕,设计了一种水下采捕双机械手,主机械手具有抓取功能,副机械手完成收集任务,双手协调作业完成采捕作业。所设计的主、副机械手关节均采用独立电机驱动,保证了采捕机械手的灵活性,建立了双机械手三维实体模型。基于D-H法建立了双机械手运动学模型,并验证了模型的正确性。通过MATLAB与ADAMS联合仿真平台得出了双机械手无碰撞路径,并进行了仿真验证。结果表明,双机械手运动路径能够有效地进行空间避障和自避障,水下采捕双机械手可为渔业装备技术人员提供参考。

基于改进RRT算法的六自由度机械臂路径规划

针对快速扩展随机树(RRT)算法路径代价大、采样过程慢的问题,提出1种改进的RRT算法对六自由度机械臂进行路径规划。结合RRT*和RRT-connect算法的优点,应用目标采样的思想加强算法向目标点搜索的趋向性,引入贪婪思想提高算法效率,结合五次B样条插值对路径进行平滑优化,缩短规划路径的时间及长度;利用Python中的matplotlib功能包统计RRT与改进的RRT算法规划所需时长、采样点数与路径长度,且在ROS平台中利用动态规划库进行算法配置,验证改进算法的路径规划效果。结果表明:相比传统RRT算法,采用所提改进算法对六自由度机械臂进行路径规划,在平均路径长度上缩短了29.5%、在规划路径时间上缩短了8.5%,路径规划成功率提高至96.7%,验证了该算法在实际应用中的可行性。

柔性气动康复手套研究进展

柔性气动康复手套利用气体驱动柔性致动器带动手套实现对人手部肌肉的辅助运动,帮助手部受伤的患者进行康复锻炼和完成日常生活的手指动作,在康复工程领域有巨大的应用价值。本文回顾了近10年来具有代表性的柔性气动康复手套,分析了相关研究的关键技术,对比了性能指标,并对其未来的发展做出展望。