大型重载无动力船舶的助力搬运机器人系统

传统重载无动力船舶的助力搬运机器人搬运速率较差,对此设计船舶搬运机器人系统。利用六轴垂直多关节技术,设计助理搬运机器人整体结构,利用相机小孔成像模型,根据搬运目标通过相机中心点投射到平面的成像,完善搬运机器人视觉定位,最后利用坐标定位算法,将助力搬运机器人关节坐标转化为圆柱坐标,实现助理搬运机人高速率搬运。实验证明,设计的助力搬运机人和传统搬运机器人相比,单位时间内搬运的货品重量多1.7 t,固定重量货品搬运时间缩短1.25 min,可以有效提高对大型重载无动力船舶货品的搬运速率。

基于神经网络的助力搬运装置自适应控制方法研究

为提高助力搬运装置在建筑工地等复杂路况下的适用性,通过对国内外助力系统及其控制方法发展现状的调查和分析,提出一种智能助力控制系统。首先建立控制模型,在智能控制的研究中发现BP神经网络能够对输入信息进行识别并分类处理,且计算较简单,容易实现,但BP神经网络隐含层节点数难以确定、易陷入局部最小值,因此,采用遗传算法对BP神经网络进行优化(GA-BP),并设计具体实现方法。采集平坦、斜坡两种路况的数据,通过人工赋予理想输出数据,将其一部分作为训练数据,对GA-BP神经网络及BP神经网络进行对比训练,另一部分作为验证数据,检验两种网络的训练结果。使用MATLAB进行数据仿真分析,验证GA-BP神经网络控制方法的可行性。试验结果表明:这种控制方法能够有效地解决助力搬运装置在复杂路况下的自适应控制问题。

搬运助力外骨骼机器人运动学建模与仿真分析

为辅助工作人员高效轻便地完成搬运工作,设计一款结构合理与运动灵活的搬运助力外骨骼机器人。利用D-H参数法分别建立了外骨骼机器人下肢和上肢的运动学模型,对其进行正逆运动学求解。利用Pro/E软件建立搬运助力外骨骼的三维实体装配模型,并将其导入ADAMS中构建虚拟样机模型进行运动学仿真。仿真结果表明,下肢外骨骼能够满足人体运动,符合人体行走特征,上肢外骨骼符合人体搬运托举物体的特征。