基于改进近端策略优化算法的移动机械臂抓取实验设计

针对在训练移动机械臂时,近端策略优化算法的学习困难和易陷入局部最优问题,引入了6种可行的改进方法,包括优势值标准化、状态标准化、奖励缩放、策略熵、梯度裁剪和标准差限制,并且使用这些方法在数据采集和训练的各个阶段对近端策略优化算法的步骤进行了调整,完成了对算法稳定性和学习效率的优化,并针对每个改进点设计了相关的实验。实验结果表明,在训练移动机械臂夹取物体的任务上,6个改进方法对近端策略优化算法均有不同程度的提升。改进后的PPO算法使移动机械臂的奖励曲线获得很大改善,能够迅速收敛到理想的结果。

基于路径模仿和SAC强化学习的机械臂路径规划算法

在机械臂路径规划算法的训练过程中,由于动作空间和状态空间巨大导致奖励稀疏,机械臂路径规划训练效率低,面对海量的状态数和动作数较难评估状态价值和动作价值。针对上述问题,提出一种基于SAC(Soft Actor-Critic)强化学习的机械臂路径规划算法。通过将示教路径融入奖励函数使机械臂在强化学习过程中对示教路径进行模仿以提高学习效率,并采用SAC算法使机械臂路径规划算法的训练更快、稳定性更好。基于所提算法和深度确定性策略梯度(DDPG)算法分别规划10条路径,所提算法和DDPG算法规划的路径与参考路径的平均距离分别是0.8 cm和1.9 cm。实验结果表明,路径模仿机制能提高训练效率,所提算法比DDPG算法能更好地探索环境,使得规划路径更加合理。

面向智能制造仿真实验的产线数字孪生建模

针对智能制造领域人才培养中,实践教学存在的成本高、安全保证难等问题,该研究构建了智能制造仿真实验系统。首先,以智能产线为基础、车间信息化平台为桥梁,融合产线数字孪生技术,构建了面向智能制造仿真实验的数字孪生系统框架;其次,对系统中包含的产线物理实体模型、数据采集及车间信息化平台、数字孪生产线的多维度模型及智能制造仿真实验平台展开了详细阐述;最后设计产线生产调度优化实验,验证了该数字孪生仿真实验系统的有效性。

单电机线驱动多指柔性外骨骼机械手设计

为使外骨骼机械手的作用更加柔顺、灵活、轻量和低成本,设计了一款基于柔索传递驱动的外骨骼手,整手有10条驱动线,只采用了1台伺服电机做动力源(单驱),通过传动结构和电磁线圈的通断产生的止停作用,使单一动力源的运动输出能合理分配给5根手指的驱动线,并实时控制每根手指上的两条驱动线,生成符合要求的行程运动,缩减了外骨骼手动力装置的体积和重量,降低了生产成本。

体感交互式智能型机械臂实验教学平台开发

针对传统机械臂成本高、操作难度大及人机交互受限等弊端,设计了一种以体感交互技术为媒介,兼具通用性强且便于携带的体感机械臂实验教学平台。该平台以ARM+人体姿态传感器+5个舵机+通信模块为核心,构建了五自由度智能机械臂架构;系统分为控制端和执行端,控制端通过人体姿态传感器采集并解析人体手臂姿态信息,执行端根据控制端采集到的信息驱动舵机完成机械臂跟随人体手臂姿态的对应操作。该教学平台已应用于“机器人课程设计”实验教学中,能满足学生综合运用传感器检测技术、嵌入式系统开发等实验需求。

六自由度机械手轨迹位置跟踪控制策略研究

针对六自由度机器人轨迹的位置控制,设计了带有滑动扰动观测器的滑模控制方法(SMCSPO)和积分滑模控制(ISMC)两种不同的控制方法。SMCSPO对由非线性、参数不确定性和外部干扰组成的扰动具有较强的鲁棒性,但不易辨识系统参数。ISMC在多自由度机器人的位置控制方面,不需要推导多自由度机器人的运动方程或进行系统辨识,能够通过控制输入的开关增益实现了扰动的补偿。与SMCSPO相比,ISMC具有较高的轨迹位置跟踪精度。两种控制方法均在MATLAB/Simulink中进行了模拟仿真,结果表明ISMC的跟踪误差均小于SMCSPO的跟踪误差,且具有较好的收敛速度。

基于多特征融合图像分割的焊缝检测焊接系统

针对工业生产中焊缝检测系统存在易受光照影响、依赖人工和碰撞事故风险高等问题,开发了一套基于多特征融合分割算法的自动化焊缝检测系统;系统采用激光深度相机获取焊缝深度图像,结合多特征融合与斜矩包络线拟合的图像分割算法解决了表面不平整导致的分割难题;通过标定算法,确保了焊缝位置坐标和宽度的准确获取;提出了基于定向包围盒(OBB)的避障检测算法,防止焊接过程中的碰撞;利用机械臂建立了测试系统;经实验测试该系统在检测焊缝宽度和定位方面有效,平均误差分别为0.3029 mm和0.3393 mm,达到工业应用标准;该系统优化了焊接路径和碰撞检测,有效提升了焊接质量与生产效率。

6DOF机械臂运动学分析与轨迹规划仿真

为改善6DOF机械臂DOBOT CR3在运动过程中出现的关节抖动、运动轨迹偏差的问题,提出在关节空间采用7次多项式插值算法对机械臂的运动轨迹进行规划。首先采用标准DH(Denavit Hartenberg)参数法建立6DOF机械臂仿真模型并进行正逆运动学分析解出其存在的八组逆解。其次使用蒙特卡罗法画出机械臂的空间点云图,给出机械臂的工作空间范围。最后基于MATLAB对7次多项式插值算法进行运动轨迹规划实验并对常用多项式插值算法进行对比分析。结果表面,经7次多项式插值算法所规划的运动轨迹在空间中平滑连续、无突变,很好满足了实际生产需求。

面向工业机器人多目标处理的变异蜂群路径寻优算法

针对工业机器人多目标处理路径寻优问题,将问题中的路径点代入运动学模型计算,提出了考虑路径点间机器人运动轨迹优化的路径寻优算法。算法在人工蜂群算法的基础上,采用了兼顾局部与全局的离散化解空间搜索方案,并引入了动态变异邻域搜索策略,在大规模问题中能取得较好的求解效果。为验证该算法的性能,结合生产实例数据进行仿真测试,与其他启发式算法作性能对比,结果证明了算法在大规模问题上具备高质量解与高求解效率的优势。

双指柔顺夹持手结构设计及其力感知

针对机械手抓取形状多样化的目标件和调整夹持力大小的问题,设计了一种具有力感知的复合驱动双指柔顺夹持手。首先基于人手指关节双指贴合抓取原理,分析不规则目标件外形轮廓抓取特征,提出一种复合驱动的双指柔顺夹持手结构;其次根据柔顺夹持手驱动特点和夹取力的控制要求,采用气缸与步进电机相结合的混合驱动方式,并结合夹持手力传感器反馈,实现对不规则形状目标件的包络贴合抓取;最后对所设计的复合驱动双指夹持手进行了样机研制和力感知柔性抓取验证,测试结果实现夹持手指根节角度调整范围为-15°~15°,夹持手接触力传感器测试误差5%左右。该夹持手结构为精准夹取形状多样性的目标件提供了可靠的技术支撑,也为多指夹持手机构设计和夹持力感知研究提供了理论借鉴。

机械臂运动学和动力学的李群表述

D-H参数法已经被广泛应用到机械手运动建模及分析中,但其所描述的运动都是围绕着x轴和z轴,而不能反映出y轴的运动。为了解决这个问题,采用旋量理论的方法,用旋量来表述出将机械臂的位置和姿态,并进一步分析机械臂的运动学和动力学。相较于传统的D-H法计算运动学正解,旋量理论是从整体上对机械臂的运动进行表述,且不需要中间参考系,几何意义清晰。利用Paden-Kahan子问题分析肘机械臂的逆运动学问题,计算出其运动学逆解,并利用旋量理论和李群-李代数,通过Newton-Euler法建立了高效的递归动力学模型。最后对于用旋量理论求出的肘机械臂运动学逆解进行仿真验证,并计算出其工作空间,结果表明用旋量理论的方法更加简洁、精确、高效。

基于PatMax视觉引导的机械臂末端轨迹规划与控制

该文旨在介绍一种基于PatMax视觉引导的机械臂末端轨迹规划与控制方法。该系统主要是利用了美国Cognex公司旗下的VisionPro机器视觉开发软件,开发环境为C#语言环境,主要完成了视觉定位系统硬件设计、3D相机的预处理采集及校准和图像定位等核心工作。首先利用了视觉传感器来采集目标物体的姿态和位置信息,并采用PatMax算法对目标物体进行识别和定位。不同于传统方法,该方法采用了2D到3D的图像数据转换成点云数据,从而实现了无需人工示教。该方法具有高精度和稳定性,并且可以实现机械臂末端轨迹规划和控制。通过PatMax算法,该系统可以达到2 mm图像定位精度。该精度下的机械臂轨迹规划和控制在实际工业,特别是机器人领域中有着重要的应用价值。

基于EMC的AGV机械手的机箱结构设计研究

随着电子科学技术的快速发展,电子机箱面临着复杂的电磁场工作环境,为保证电子元器件在电磁场环境下稳定运行,电磁兼容(EMC)技术成为解决这一问题的措施,电磁兼容的重点是屏蔽结构设计,本文介绍了基于电磁兼容技术的电子机箱屏蔽结构的设计原则与流程,并以AGV机械手内部电子器件受到电磁干扰为例,设计一款电子机箱,通过试验验证了在在50-200MHz频段扫描时,屏蔽效能达到40dB及以上,通过本例可成为其他机箱的屏蔽结构设计的借鉴,具有重要的参考意义。

基于树莓派的移动搬运机械臂设计与仿真

基于树莓派4B在ROS开发平台设计了一种面向物流的移动机械臂抓取系统,以SolidWorks为建模工具创建回转体物料模型,实现物料抓取搬运功能。通过MATLAB实现机械臂建模,在ROS中进行模型功能配置,利用笛卡尔空间轨迹规划完成机械臂移动规划,通过MoveIt!的API接口编程完成机械臂抓取。实验结果表明,该模型能够自主导航规划路径,实现目标物体的精准识别和抓取。

基于支持向量机的纹理特征识别方法研究

触觉能力是使人类能够与外界环境进行交互的一项非常重要的能力,为了模仿该能力并且使其能够应用在仿生学研究中,本文采用薄膜式压力传感器,搭建了并列式触觉传感阵列,使用多通路信号采集方法,研究薄膜式触觉传感器在接触不同麻将牌面时的纹理识别情况。在此基础上,本文基于Labview编写了薄膜触觉传感器的多通路数据采集程序,通过对所采集的数据进行拟合处理,验证了以麻将牌面为对象的特征分类识别方法。最后,采用支持向量机分类算法,以实验平台采集的数据为训练样本,建立了特征分类模型和特征识别模型,并对不同核函数对模型的性能影响进行了探究。

物理赋能的助航灯具清洗数字孪生构建

机场助航灯具清洗设备工作时需要远程实时监测设备状态和清洗质量。数字孪生通过虚拟平台映射清洗设备的工作情况,而目前虚拟环境的建立仍大量依赖于数据驱动,自身缺乏感知进化和虚拟仿真的能力,且对被执行件的关注较少。针对以上问题,提出基于多物理引擎的数字孪生模型。该系统利用CoppeliaSim构建数据和脚本双驱动的虚拟空间,融合了虚拟传感和视觉检测,并通过BlueZero实现实时通信。为解决通信延迟造成的数据流阶梯跳跃的问题,提出一种基于改进均值滤波的运动同步性增强算法,内嵌在Qt建立的数据集成子系统中。实验结果表明:经运动增强后,所提系统的虚实同步误差为74 ms,满足同步性要求;清洗机械臂关节角度跟踪的均方误差为0.827°,末端空间位置跟踪误差不超过2.775 mm,满足跟踪精度要求;所提模型能够动态呈现灯具被清洗时的污斑状况,证明了所提模型的合理性,满足助航灯具清洗过程的应用需求。

一种多指标综合最优的抗冲击轨迹规划方法

为提高机械臂作业效率以及抗冲击能力,提出了一种综合最优轨迹规划方法。首先通过建立3-5-3多项式曲线数学模型构造出端点运动参数可控的关节运动轨迹;然后考虑关节位置、速度、加速度等约束条件,通过加权系数法定义目标函数,使机械臂的动作时间、冲击和灵巧度达到综合最优,在目标函数的设计中采用动态加权方法来处理关节速度与冲击之间的矛盾;最后,针对标准粒子群算法,利用拉丁超立方抽样函数均匀化种群,并提出随机惯性权重更新策略,得到改进粒子群算法,利用该算法对目标函数进行优化,得到综合最优运动轨迹。进行了仿真和样机实验,实验结果证明所提方法具有可行性。

用于钣金孔加工的视觉检测与自动打磨系统

为了解决钣金零件加工中的孔边缘质量检测和毛刺去除自动化的问题,研究了如何利用机器视觉技术对钣金件的冲孔质量进行快速检测的方法,以及视觉引导电动打磨头对毛刺边缘自动打磨的解决方案。首先,通过采集有加工缺陷的钣金孔数字图像,利用OpenCV视觉软件库设计了图像处理检测算法,实现了对钣金孔的中心点定位和边缘毛刺检测;其次,研究了冲孔毛刺边缘的视觉引导自动打磨方法,对机械手进行了视觉标定和网络通讯测试,实现了机械手的引导和自动打磨运动路径的控制;再次,利用C#设计的上位机控制软件对图像处理、通讯控制和视觉引导自动打磨等功能进行了集成;最后,以六轴工业机械手为核心,搭载视觉检测装置和自动打磨装置,完成了系统搭建。经过试验测试,系统的毛刺检出率和打磨合格率分别达到了85.7%和100%,初步具备了进行工业生产的能力,并且系统具有轻量智能化和高度集成化的特点,可以广泛地应用在各类钣金零件的加工质量检测和边缘自动打磨等生产场景。

基于改进多目标平衡优化器算法的点焊机器人路径规划

点焊机器人在工业领域内被广泛应用,合理的焊接顺序可以提高生产效率。为了实现点焊机器人的路径最优规划,针对点焊路径和工作时间建立多目标问题模型,提出一种融合改进快速非支配排序的多目标平衡优化器算法(DMONEO)。加入快速非支配排序,并采用生存评分策略替代拥挤度因子,可以更好地保持种群的多样性,防止DMONEO过早收敛。TSPLIB基准实验结果表明,DMONEO算法相比于其他算法性能表现更好。最后在实际点焊机器人的路径规划应用中进行仿真实验并与其他算法对比,结果表明提出的算法得到的优化效果更好,耗时更短。

基于RRT的机械臂路径规划改进算法

针对快速随机树(Rapidly-exploring Random Trees,RRT)算法在复杂环境下规划效率低的问题,提出一种基于RRT的机械臂路径规划改进算法。首先,在初始采样时应用角度约束采样策略限制采样区域,提升采样质量。然后,在扩展节点时融合人工势场法的思想,设定动态步长加快算法的收敛,提升算法在障碍物空间的探索效率,当算法陷入局部极小值时,采用节点拒绝策略快速脱离。最后,将规划路径进行简化处理,并利用B样条曲线平滑拐点提高路径质量。仿真结果表明,改进算法相比传统RRT算法,扩展更具导向性,收敛速度更快,可以有效避免局部极小值。