擦玻璃机器人负压吸附特性研究

针对负压吸附式擦玻璃机器人(WCR),提出在泄漏条件下的负压腔(NPC)流体模型建立方法,并进行仿真分析和实验验证。对擦玻璃机器人进行静力学分析,得到机器人安全吸附在玻璃表面的负压值;由于负压腔与玻璃之间存在气隙,建立泄漏条件下的负压腔流体模型,将负压系统简化为RC等效电路,负压响应特性为惯性环节。最后对负压腔流体模型进行计算流体力学仿真,通过实验测定负压腔的压力分布,验证了负压腔流体模型的准确性。通过提出一种负压系统分析方法,为采用负压吸附方式的擦玻璃机器人提供了设计依据。

一种鲁棒的机械臂动力学参数辨识方法

针对机械臂动力学参数在传统辨识方法下存在辨识精度不高且易受异常数据点影响的问题,提出一种鲁棒的机械臂动力学参数辨识方法。首先,采用牛顿-欧拉法建立机械臂动力学方程,推导得到机械臂动力学线性化重组模型,确定需要辨识的惯性参数最小集合;其次,设计激励轨迹,采用遗传算法优化激励轨迹参数;再次,采用Tent混沌映射对传统粒子群优化算法(PSO)的初始种群位置进行改进,自适应惯性权重和学习因子,同时设计残差权重策略来剔除辨识过程中的异常数据点;最后,采集数据进行参数辨识试验。辨识结果表明:所提方法增强了对异常数据点的鲁棒性,有效提高了辨识精度,与随机权重粒子群算法(RWPSO)相比,文中所提改进粒子群优化算法(IPSO)的残差均方根(RMS)平均减小了10.0643%,相关系数ρ平均增大了0.8273%。

人机安全交互技术研究进展及发展趋势

人机共融作为未来生活、智能工厂等方面焦点问题,承载着新型工业体系构建以及衡量国家科技创新水平的重担。聚焦人机安全交互关键技术,围绕共融机器人结构设计、柔顺控制、环境感知、行为学习及决策等层面全面总结了当前研究进展,系统梳理了热点难点问题,归纳了现阶段人机安全交互实现方法,并对未来发展航向做出了展望。研究旨在通过抛砖引玉,加深共性关键技术理解,促进相关学科领域全面发展。

基于参数与非参数模型结合的双臂机器人协作定位精度提升方法

双臂协作机器人系统具有效率高、负载大、协同能力强等优点,但双臂作业性能及质量不但受单臂定位精度的影响,而且受双臂协作定位精度的影响,因此,本文提出了一种基于参数与非参数模型相结合的运动学标定方法。首先,基于MDH(modified Denavit-Hartenberg)方法建立机器人运动学模型和参数误差模型,去除模型中的耦合参数并基于迭代最小二乘法辨识几何参数误差;其次,针对传统的非几何误差补偿方法只能在标定坐标系建立关节位置与末端位置误差之间的映射关系的问题,提出一种改进的非几何误差补偿方法补偿机器人本体非几何误差;再次,基于距离误差辨识双臂基坐标系转换矩阵的参数,补偿双臂几何误差与非几何误差;最后,通过实验验证方法的正确性和有效性。结果表明所提出方法将UR10和UR5机器人的平均定位误差减小至0.1709 mm和0.0509 mm。双臂平均协作定位误差减小至0.1676 mm,与基于参数模型的方法相比协作定位精度提升了27.7%,验证了该方法的优越性。