一种多抓取模式夹持器的设计与实验

设计了一种具有多种抓取模式的广义夹持器,使其能够抓取各种薄板零件。该夹持器集成了两组由紧凑型力传递机构驱动的手指;采用D-H法建立了夹持器空间多连杆机构的运动学模型;以最大化工作空间、机械增益和结构刚度为目标进行多目标优化,得到3组夹持器结构参数,并通过Adams软件构建虚拟样机,将优化过程的结果与虚拟样机的结果进行比较,验证了所提出的优化方法可以获得更大的工作空间和更大的机械增益;最后,根据优化后的参数,试制夹持器模型,并通过3种不同的抓取方式实验验证了该结构进行板材抓取的可行性。

面向任务和基于几何特征的机器人多指手抓取模式规划

针对机器人多指手自身的特点,通过分析人手的抓取特性,对其可能具有的抓取模式进行分类。考虑被抓取物体的几何特征和任务要求,采用基函数为高斯核函数的RBF神经网络来表示被抓物体的样本特征和抓取模式之间的复杂非线性映射。将抓取模式分为10类,对于新的被抓物体,利用训练好的神经网络自动生成抓取模式,并利用VC++/OpenGL建立了可视化仿真平台,进行了抓取模式分类仿真实验,结果表明对于新的物体,机器人可以选择适当的抓取模式进行抓取。

机器人多指手预抓取模式聚类分析

提出一种基于计算机视觉的,以及改进的模糊C均值聚类算法的机器人多指手预抓取模式分类方法。根据人手抓取分类学,将抓取手势分为13类。选取若干具有代表性的不规则形状物体,先经视觉系统采集物体图像,然后运用数字图像处理方法提取物体的姿态、大小、形状和表面粗糙度等特征,最后利用改进后的模糊C均值聚类算法对待抓取物体进行聚类分析。实验结果表明:对比人类抓取策略,该方法具有理想的预抓取模式分类效果。

基于支持向量机的机器人多指手预抓取模式分类

机器人多指手的抓持分类是抓持规划的一个主要问题。提出了一种基于支持向量机和二叉树聚类的分类方法来实现机器人多指手的抓持模式分类。根据多指手预抓取物体的几何特征,对机器人多指手的预抓取模式进行识别与分类,仿真结果表明该方法能快速而有效地实现机器人多指手的抓取模式分类。

多抓取模式线驱变刚度软体机械手研究

本文设计了一种由人手指结构启发的多抓取模式线驱变刚度软体机械手,通过改变关节刚度调整手指的抓取模式,以抓取不同形状和重量的物体,并对手指运动学模型及变刚度机理进行分析,实验结果表明,手指弹簧长度调节后刚度可提升2.5倍,显著提高了对物体的夹持力。该变刚度软体机械手具有包络抓取和指节抓取模式,可灵活抓取矩形、圆形及三角形等不同形状物体。

基于抓取模式识别的欠驱动灵巧手抓取方法

针对桌面上单个物体场景的抓取任务,提出一种基于抓取模式识别的欠驱动灵巧手自主抓取方法.受人类抓取策略启发,基于四种典型抓取模式建立物体的抓取模式数据集,并通过深度学习预测物体的抓取模式和抓取区域,利用图像处理获得抓取角度,从而简化欠驱动灵巧手的抓取规划.深度学习算法在测试集中的识别准确率达98.70%,对未知物体的识别准确率达82.70%,具有较好的泛化能力.当执行自主抓取时,深度学习方法的不准确性通过欠驱动手的自适应性得到了一定的补偿.通过UR3e机械臂搭载欠驱动灵巧手对24个物体进行抓取实验,在120次抓取中平均成功率为90.80%.实验结果表明所提方法能适应不同形状大小的物体,具备抓取实用性.

主被动复合驱动自适应指爪机构的抓取模式分析

为了满足空间在轨服务任务的多样化需求,基于主被动复合驱动思想提出一种自适应末端操作器——二指连杆欠驱动指爪机构,并对其抓取模式进行定量分析。首先,在描述指爪机构运动学关系的基础上,根据虚功原理建立机构的静力平衡方程。在此基础上,对其进行静力学分析可知,机构平衡状态下与目标物的接触力不仅取决于机构的几何尺寸,还与接触点位置有关;而机构的抓取模式取决于约束空间内系统的受力情况,因此该指爪能够根据不同形状目标物与机构接触点位置的不同,自适应地选择抓取模式,包括平行抓取、包络抓取等。最后,通过实验样机对不同形状物体进行抓取实验,验证了指爪机构抓取目标的自适应性,为后续的机构设计和控制应用奠定理论和技术基础。

基于粗糙集和模糊神经网络的抓取模式选择

机器人抓取模式选择主要是利用人的抓取经验来进行的,具有一定的不确定性和模糊性。本文根据这一特点,以研制的形状自适应手爪抓取模式分类为基础,在综合考虑抓取任务和物体特征的同时。采用模糊的输入方式,同时在保持分类能力不变的前提下,采用粗糙集理论从训练样本中提取和精简规则来构建模糊神经网络。利用神经网络良好的分类特性来选择合适的抓取模式,减少了网络输入,简化了网络拓扑结构,缩短了训练时间,提高了抓取的自动化水平。最后通过抓取实验验证了抓取模式选择的正确性。

一种力增强型软体抓取器的设计

随着软体抓取器的研究不断深入,提高其承载能力一直是亟待解决的问题。为此提出一种简单实用的方案,即在软体驱动器的指尖处嵌入磁铁片,通过抓取器指尖之间的磁力增加抓取力。介绍了软体抓取器的结构设计及其制作方法;进行了抓取的力学建模,尤其对指尖贴合时的拉力建模进行了详细分析,得到了理论承载力的大小;对抓取器模型进行了有限元仿真,分析了气压大小与承载力的关系;对理论建模和有限元仿真分析的结果进行对比,二者承载力较无磁铁片嵌入的抓取器分别增加了20.72 N与16.34 N,表明该方案是可行的。该方案为开发出高载荷的软体抓取器提供了新的设计思路。

多模式绳牵引刚柔结合夹持器设计与分析

为了解决夹持器难以稳定夹持轮廓复杂的易损异形物体的问题,以提高夹持器的自适应性和保护抓取能力,设计了一种包括绳索驱动系统和柔性铰链结构的绳牵引刚柔结合夹持器。通过设计夹持器的绳索路径实现多种抓取模式之间的相互转换。在载荷平衡方程的基础上对两种抓取模式进行静力学建模,得到输入力与输出夹持力之间的力学模型,并通过数值仿真和物理试验验证力学模型的正确性与夹持器的抓取性能。最后,分别对不同几何形状和不同刚度的抓取目标进行抓取试验,验证了夹持器自适应保护抓取的能力。

多模式抓取欠驱动手的机构设计与力学分析

针对机器人末端执行器机械手多功能化的需求,提出了一种多模式抓取欠驱动手。该机械手基于欠驱动理论,解决了传统复合欠驱动手存在的结构复杂、控制元件多、适应能力不强等缺点。介绍了多模式抓取欠驱动机械手的结构组成和运动过程,建立了欠驱动手的数学模型;根据几何关系对机械手进行运动分析与适应性分析,并求得机械手抓取的参数范围;在不同的抓取模式下,分别对机械手进行受力分析,利用虚功原理,计算出理论输出力。虚拟样机仿真实验表明,该机械手无需安装受力传感器及复杂的控制系统,可实现平夹和包络两种抓取模式,验证了设计的可行性。

多模式抓取变刚度机械手设计

对多模式抓取变刚度欠驱动机械手结构进行分析研究,通过电机驱动改变绳索长度实现变刚度性能。将两组绳索分别贯穿于机械手平行四边形机构以配合弹簧控制机械手的抓取动作,同时控制内部绳索以增加机械手的包络能力。该机械手相邻平行四边形框架手指内侧的铰接点采用同轴连接,外侧铰接点可以做相对运动,由此实现该机械手稳定抓取。

采用神经网络算法的多指机械手织物抓取规划

针对纺织服装行业织物自主抓取环节依靠人工操作而导致的生产效率低的问题,利用机械手进行织物抓取。设计了多指机械手,通过描述手指各连杆之间的变换关系对其进行运动学分析;采用RBF(径向基函数)神经网络方法对其抓取模式进行规划,通过识别织物的几何特征并根据抓取的任务要求进行自主抓取;在抓取运动过程中,采用关节空间轨迹规划和笛卡尔空间轨迹规划相结合的方式,保证机械手各手指能够稳定和准确地到达抓取点;最后利用Mat Lab/Robotics Toolbox对多指机械手和抓取规划进行建模仿真。结果表明,所设计的机械手各个关节参数设置合理,机械手织物抓取规划满足要求。

基于欠驱动机构的仿人机器人手爪设计

通过研究人手的生理结构特点,模仿人手结构,设计出仿人机器人手爪。整个手爪设计有拇指、食指、中指和小指,每个手指有三个关节。采用欠驱动连杆机构设计出结构紧凑的三关节手指机构以实现包络抓取和精确捏取。设计出高度集成的大功率小体积的驱动和传动机构并通过一个电机调整拇指机构的位置,以形成多种抓取模式。最后介绍了该手爪的控制以及抓取实验。

多功能气动柔性三指机械手设计与实验

基于自主研制的气动柔性关节设计一种多功能三指机械手,通过放置于手指连接件的回转气缸可以调节柔性手指的位置,以适应不同形状和尺寸物体的抓取。利用ADAMS进行机械手的运动和抓取仿真,并进行柔性手指静力学实验、机械手位姿和抓取实验。仿真和实验结果表明:该机械手具有抓、握和勾3种抓握模式,可以灵活地抓取不同尺寸的球形、方形、三角形和圆柱形等物体。气动柔性手指最大弯曲角度为275°,最大夹持力为5.5 N;该机械手抓取物体最大直径为250 mm,质量为1 kg。

欠驱动指爪机构的被动弹性元件参数优化设计

欠驱动指爪机构具有抓取不同目标物的自适应性,可满足操作任务的多样化需求。其欠驱动特性使得被动弹性元件的参数对抓取性能的稳定性和自适应能力有很大影响。若弹簧刚度选择过小,欠驱动指爪的稳定性会降低;若弹簧刚度选择过大,指爪的自适应能力会下降。因此,本文基于抓取状态平面法,对欠驱动指爪的被动弹性元件参数进行优化设计。首先,在欠驱动指爪静力学分析的基础上,建立弹簧刚度与驱动力的平衡方程。然后,通过对不同抓取模式拓扑转换的定量分析,获得欠驱动指爪与目标物之间不同的接触状态;同时为了保证稳定抓取,考虑了不同抓取模式下指爪弹性元件刚度与驱动力矩的参数匹配关系。在此基础上,基于抓取状态平面法建立被动弹性元件刚度与机构稳定区域关系的解析表达,并基于稳定区域面积最大化的思想,进行弹簧刚度的最优设计。最后,基于不同的抓取状态模型对弹簧刚度进行了优化设计,为后续欠驱动指爪机构设计和控制应用奠定理论和技术基础。