基于位姿变化的钻铆机器人刚度优化

钻铆机器人广泛应用于航空薄壁件加工装配中,当末端配备重载执行器进行钻铆作业时,因受到自身重力和横向切削力的影响会导致末端变形,加工质量变差,工业机器人这种弱刚性限制了其在精密加工领域的发展。以工业机器人自动钻铆系统为研究对象,建立运动学模型;选择合适的试验进行关节刚度辨识;在刚度模型基础上定义关节刚度性能指标;并通过粒子群优化算法寻找工业机器人作业时刚度最大位姿,确定所处位姿的关节角参数。通过选择合适的加工位姿提升工业机器人的刚度性能,保证孔位加工质量,提高生产效率,也可避免危险事故的发生。通过以上研究,可以求得符合钻铆工况下刚度最优的机器人工作位姿,并在假设实验中,验证了该姿态优化方法的可行性和有效性。

输电线巡检机器人位姿变化的柔性关节控制策略

为降低输电线巡检机器人的柔性关节输出速度的波动程度,采用极点配置方法设计柔性关节伺服驱动系统控制器参数.该参数的选择随机器人位姿变化而变化,从而使机器人柔性关节伺服驱动系统能够获得平稳的输出速度.首先建立了机器人柔性关节伺服驱动系统动力学方程,并求得电机转速到电机电磁转矩的传递函数;接下来将PI控制策略应用于柔性关节伺服控制,求得控制系统闭环传递函数;然后采用相同阻尼系数的极点配置策略设计控制器参数;最后开展了巡检机器人越障情况下变位姿工况的柔性关节控制实验,结果说明可通过适当选择极点配置参数使柔性关节获得良好的输出速度.

双臂巡检机器人位姿变化下沿悬链线行走能力分析

为解决双臂巡检机器人沿输电线行走过程中存在的行走轮受力不均,易打滑脱线等问题,提出一种移动关节主动调节方法.分别建立了传统的双臂巡检机器人、带柔索双臂巡检机器人和带移动关节双臂巡检机器人行走轮受力模型,对比分析发现:机器人在最佳位姿状态下,受力情况最好,不易发生打滑问题.建立了巡检机器人关节变化的动力学模型并设计主动控制器,对机器人行走越障和沿线行走两种工况进行了仿真模拟.所设计的控制器能够协助机器人完成大坡度巡航与行走越障工作,并能够有效抑制关节振荡问题,缩短响应时间.最后开展了机器人行走越障与不同坡度行走实验,表明所设计的控制器能够辅助机器人完成巡检任务,有效抑制了行走打滑问题.

基于ADAMS仿真的悬臂式掘进机截割过程机身位姿变化分析

基于ADAMS仿真对掘进机截割过程中机身位姿变化进行分析。利用Solid Works建立掘进机整机三维实体模型,然后导入ADAMS中建立虚拟样机模型,对截割头施加载荷进行仿真,得到掘进机截割过程中机身位姿变化规律。悬臂式掘进机截割过程机身位姿变化规律能够为掘进机机身位姿纠偏和自适应截割提供重要的理论依据。

一种利用同名像点位姿变化建立某型器物量测系统误差补偿新方法

运动误差可由位姿变化反映,基于此提出了一种利用同名像点位姿变化建立某型器物量测系统误差补偿新方法。该方法首先在位置1处观测,通过控制器主动做定量位姿变化到位置2,结合位置1处外方位元素与坐标转换原理得到位置2处外方位元素初始值,进而利用条件共线方程解得位置2处标定板角点拟合像素坐标;然后在位置2处观测,并将标定板中同名像点像素坐标作为观测值,与拟合值作差可列出误差方程式,迭代求解误差改正数;最后利用获得的多组误差数据,通过非线性最小二乘拟合获得运动误差补偿模型。实验表明,利用该方法检测运动误差无需测量仪器参与,操作便捷,代价成本低;此外,补偿模型所需参数较少,补偿后误差减小至亚毫米级。

模型位姿变化对荧光油膜测厚精度的影响

基于紫外诱导荧光的油膜厚度测量方法已被广泛应用于风洞油流实验,但在动态风洞实验中,承载荧光油膜的模型的位姿变化将会影响油膜厚度测量的精度。在紫外激发光源一次照明与油膜直接成像场景中,对模型位姿变化带来的成像荧光强度误差进行了理论及实验分析。研究了当被测模型发生平移和倾斜时,模型表面的辐照特性、接收荧光强度及成像接收荧光强度的变化,并利用成像荧光强度误差来表征油膜厚度测量精度。分析结果表明,当模型平移时,油膜厚度测量误差与平移距离有关,平移距离越大,误差越大。当模型小角度(-4°~4°)倾斜时,油膜厚度测量的相对误差小于1%。

基于双目立体视觉的月球车三维定位算法

为了满足月球车自主导航的需要,提出了1种基于双目立体视觉的月球车三维定位算法。建立了基于双目立体视觉的月球车三维定位系统框架图,并对框架中主要模块进行了分析;研究了图像预处理、特征点提取、特征点的立体匹配、三维重建和特征点的跟踪匹配算法等图像处理环节,以获得月球车运动前后相匹配的环境特征点,并提出了1种鲁棒的月球车位姿变化估计算法。通过实际场地试验验证了算法的有效性。

基于毛笔建模的机器人书法系统

针对机器人书法系统存在仅考虑毛笔笔直状态下机器人书写的问题,提出了一种新的机器人书法系统,可使机器人能够在倾斜状态下书写汉字。该系统首先分析毛笔足迹,建立一种适合用于机器人毛笔书写的基于线性回归算法的笔触模型;然后使用遗传算法从笔画图像获得轨迹信息,加入了起笔、行笔、收笔规则,生成虚拟笔画图像;最后采用B样条算法实现机器人路径规划,坐标变换完成姿态计算,从而进行实际书写。机器人书法系统提取了3种笔画特征作为评价指标,实验结果表明:机器人毛笔书法系统可以得到较好的书写效果。