多关节欠驱动机器人手爪包络抓取稳定性分析与仿真

研究了欠驱动手爪包络抓取稳定性。定义了抓取构形,推导了关节数和抓取构形之间的关系,采用抓取构形之间的转移难度作为表征抓取稳定性测度指标,给出了抓取不稳的主要原因以及影响包络抓取稳定性的主要因素。通过仿真对抓取不同形状物体时的稳定性,及影响稳定性的主要因素进行了对比分析和验证。结果表明:理论分析和仿真研究结果是一致的,欠驱动手爪包络抓取时存在多种抓取构形是影响抓取稳定性的直接原因,稳定抓取取决于物体形状和初始的抓取姿态,其中物体凸边的线接触的长度是决定抓取稳定的最重要的因素,物体越是接近圆形稳定性越差,当物体和抓取构形比较吻合时,并且都是以线接触相互作用,抓取稳定性最好。

基于抓取稳定性的手指接触力规划算法

在手指指端与物体构成有摩擦固定点接触模型的前提下,通过对三指灵巧手抓取内力与抓取稳定性关系的分析,构建指端接触力的规划算法。在接触点摩擦锥内将指端接触力分解为操作力和抓取内力,分析抓取内力对于接触稳定性的作用和内力汇交点与汇交多边形的相互位置,建立抓取内力与抓取稳定性之间的关系,通过合理规划内力汇交点的位置获得较高的抓取稳定性。通过使内力汇交点到汇交多边形各条边的最短距离达到最大,建立基于抓取稳定性的内力汇交点优化模型和指端接触力的规划算法。该算法将抓取布局规划和接触力分配融为一个统一的过程,可以有效提高抓取的规划效率,有利于抓取的在线规划。结合抓取实例说明了算法的有效性。

综合重力的部分形封闭抓取稳定研究

稳定抓取物体是机器人研究中的重要研究方向。在部分形封闭理论分析的基础上,将重力作为接触力,给出了力封闭与刚体平衡方程间的关系,得到了相对较弱的稳定抓取条件。

欠驱动多指机械手优化设计与抓取稳定性分析

针对欠驱动机械手多模式抓取问题,提出了一种手指可拆卸、具有复合抓取功能的欠驱动机械手。为了研究欠驱动手的抓取性能,分别研制了一种弹簧自适应3指节手指机构和一种双四连杆3指节手指机构,两种手指机构均使用四连杆机构的运动原理。手指的性质对欠驱动机械手的抓取稳定性影响很大,对欠驱动机械手单个手指的属性进行分析,分析了关节接触点位置及接触力对抓取稳定性的影响,提出了接触力及力矩平衡的研究分析方法,探讨了影响抓取稳定性的因素。

连杆型欠驱动机械手指设计及抓取稳定性分析

针对欠驱动机械手爪的抓取稳定性问题,提出并设计了一种新型连杆机械手指;该机械手指通过多连杆的联动组合,尽可能的提升抓取过程中手指与物体的接触面,以获得更好的抓取效果;并通过机械手指抓取过程中连杆对物体作用关系及抓取过程中手指接触力的变化对抓取稳定性展开分析;最后,将其搭载到机械手手掌上对其进行了抓取稳定性实验,实验结果表明该手指具有很好的抓取稳定性。

综合重力的稳定抓取分析及其应用

稳定抓取物体是机器人研究中的重要研究课题。本文借助部分力封闭理论,将重力作为接触力,给出了刚体平衡方程与部分力封闭间的关系,得到了相对较弱的物体稳定抓取条件。文中结论对控制机器人并行手爪稳定抓取移动物体有普遍意义。

带传动式仿人机械手抓取规划及稳定性分析

为提高仿人机械手抓取稳定性,根据目标物体的结构形状、尺寸大小及机械手位置姿态,合理规划仿人机械手与抓取目标间的抓取方式及接触点分布;通过分析手指与目标物体间接触类型的抓取状态力学模型,引入机械手抓取稳定性指标参数,建立机械手抓取数学模型,确定机械手抓取稳定性与抓取平面位置、手指与目标抓取物体接触点分布间的映射关系;通过仿真实验验证了:仿人机械手的抓取稳定性与机械手抓取平面离目标物体质心的距离有关,抓取平面越靠近目标物体质心,抓取稳定性越强,并在抓取平面与目标物体质心重合时达到最大,仿人机械手的抓取稳定性与抓取平面上手指和目标物体的接触点位置分布无关;该结论为后续仿人机械手的抓取控制规划提供了理论依据。

基于滑觉功能的机器人多指手稳定抓取方法

提出机器人多指手滑觉功能的一种实现方法和基于滑觉功能的机器人多指手力反馈控制方法.机器人多指手的滑觉功能是通过检测力觉传感器输出的变化而实现的,而通过将滑觉判断与力反馈控制相结合,并在力反馈控制系统中引入分级模糊控制的思想则可以使机器人多指手在实现滑觉功能的同时完成对物体的稳定抓取.

基于多模型和改进WOA算法的Delta机器人柔性夹持器抓取方法研究

[目的]解决Delta机器人柔性夹持器抓取方法存在的控制精度和适应性较差等问题。[方法]以Delta机器人柔性夹持器为研究对象,提出一种多模型和改进鲸鱼算法相结合的Delta机器人柔性夹持器抓取方法。建立稳定抓取优化模型,在抓持对象表面寻求最佳接触位置。建立无损抓取优化模型,在确保稳定抓起物体的前提下使接触力尽可能地小。结合粒子群算法和鲸鱼算法求解模型。通过试验验证了所提抓取方法的优越性。[结果]所提方法不仅具有良好的控制精度,还能够适应不同形状和大小的物体,具有较高的灵活性和适应性,抓取成功率>96%,抓取损伤率为0。[结论]所提方法有效提高了Delta机器人柔性夹持器抓取方法的性能,适用于果蔬和易碎物品的分拣工作。

3D视觉引导解决机器人抓取不稳定问题

工业机器人对于工厂提高生产效率、改善劳动条件和产品快速更新迭代起着十分重要的作用,但同时大多数机器人抓取方案存在缺陷,如机械手抓取稳定性差、要求料车排放位置的精度高等问题。本文介绍康耐视3D视觉引导方案帮助一汽-大众解决了最棘手的机器人抓取电池壳不稳定的成功案例。

仿人灵巧手的稳定抓取方法研究综述

作为引领新一轮科技革命和产业变革的重要抓手,人形机器人通过集成具有类人抓取能力的仿人灵巧手,有望在工业生产、家庭服务、反恐排爆等不同应用场景中辅助或代替人类进行精细、复杂的作业。针对不同应用场景下的仿人灵巧手稳定抓取方法研究展开综述,梳理不同结构仿人灵巧手稳定抓取构型的实现形式,总结仿人灵巧手基于外部传感/本体传感的接触状态分析与估计方法,归纳仿人灵巧手在与物体发生全局相对运动/局部相对运动下的抓取状态检测与识别方法,给出常用的仿人灵巧手稳定抓取控制策略。分析仿人灵巧手在接触、抓取过程中上述方法的应用优势及不足,讨论软体材料、动态场景等因素影响下仿人灵巧手稳定抓取方法研究面临的挑战,并展望了其研究趋势及在人形机器人上的应用。

自适应模糊控制的多指手抓取控制

为了实现果实的稳定抓取,结合果实的生长情况设计了一种新型的多指机械手。采用自适应模糊进行控制,并在模糊输入输出记法上做了改进,仿真结果与理论分析一致,验证了该方法的合理性和有效性。

面向纱管抓取的仿生末端执行器手指设计与分析

针对络筒工序纱管自动化上料时,纱管上料设备未端夹持不稳定、自适应不佳的问题,提出一种新颖的仿人肌腱欠驱动三指手的设计方案。首先,基于人手功能机制,设计手指的腱-轮布局与肌腱路径,构建末端执行器结构模型,并且通过关节弹簧的合理配置,使手指结构具备被动顺应性;其次,应用接触力学理论建立抓取刚度模型,评估指尖结构对抓取稳定性的影响,进而优选指尖结构参数;在此基础上,定量化分析指尖抓取合力中心点对抓取稳定性的影响,进一步验证手指布局的合理性;最后采用3D打印技术制作实物样机并进行试验。结果表明:指尖抓取细纱管、粗纱管、网球的平均成功率分别达到87.33%、91.67%、90.00%,能够完成包络抓取直径110 mm纱筒的任务,设计的仿生末端执行器能够实现纱管的稳定抓取。

多臂空间机器人稳定抓取力分配和柔顺控制策略

针对影响多臂抓取稳定性的接触力不平衡和接触振动问题,提出多臂空间机器人力分配和柔顺控制策略.首先,分析满足多臂稳定抓取的力学条件,基于摩擦锥约束设计抓取力安全系数,并将其引入力优化模型进行抓取力分配,实现目标物体稳定抓取条件下受力最小;然后,分析抓取过渡过程的振动成因,设计基于动能消耗的末端输出力控制策略实现快速振动抑制和柔顺抓取;最后,设计机械臂末端控制律切换策略,一旦在抓取过渡过程中发生接触脱离可引导其快速返回物体表面.仿真结果表明,所提出方法提升了稳定抓取安全裕度,显著降低了机械臂末端的振动幅值、持续时间和接触力,提升了空间机器人多臂抓取目标操作的稳定性和柔顺性.

基于模糊算法的采摘机器人执行系统优化

针对采摘机器人采摘效果差、自动化程度较低的问题,基于模糊算法对采摘机器人的执行系统进行优化。采摘机器人的执行系统主要由计算机、执行机构模块、动力元部件模块、传动装置模块和传感器模块等模块组成。为提高采摘机器人的抓取稳定性,针对末端执行器的控制系统进行了算法设计,包括力矩控制模型的设计和模糊控制算法的设计。为验证采摘机器人的性能,对其进行果实抓取稳定性和抓取损伤试验,结果表明:采摘机器人果实抓取稳定,且可实现无损坏采摘。

类人型五指手构型的优化设计

针对人手抓握多点接触的特点,提出了一种基于形封闭理论的五指手构型优化设计方法。根据抓握动作要求确定出五指手构型优化设计所需要的参数,并通过J判别函数方法判别多参数输入下五指手球形抓取和圆柱形抓取的形封闭性。引入范数域宽作为参数优化性能指标,采用区间迭代算法实现在满足形封闭前提下的五指手构型的可行区间最大化。以球形抓取为例,优化出了拇指指骨长度等5个重要参数的最佳设计结果。抓取仿真试验结果表明,优化后的参数范数域宽至少提高17%,显著提升了五指手稳定抓取的能力。

多机械臂煤矸石智能分拣机器人关键共性技术研究

依据我国煤矿智能绿色发展战略,深入分析了国内外智能拣矸系统的研究现状,指出研发适用于井下的多机械臂煤矸石智能分拣机器人是破解煤矸分拣难题的重要发展方向,凝练了直接影响和制约我国煤矸石智能分拣高质量发展的“煤矸石准确识别、精准跟踪和可靠抓取、多目标任务多机械臂协同分拣”三大关键共性技术难题,并给出了解决思路和方法。针对煤矿井下煤矸石被煤泥严重包裹识别难,提出了“X射线+视觉”煤矸石识别与匹配方法、基于点云数据的煤矸石抓取特征提取方法,实现目标矸石的快速识别和最优抓取特征提取;针对煤矸石形态各异、动态环境抓取难,提出了基于ORB+BEBLID特征的FLANN动态目标高效匹配方法、基于FDSST的动态目标精准跟踪方法、基于三环PID的机械臂同步跟踪轨迹规划方法,实现机械手对高速传输的动态矸石稳定抓取;针对煤矸石随机分布、障碍多、多机械臂任务分配难,提出了改进匈牙利算法的多机械臂动态空间协同分拣方法,确保系统收益的前提下实现多机械臂在动态空间中高效协同工作。现场工业性试验研究结果表明,针对三大关键共性技术所提出的方法能够有效破解煤矸石高效识别和抓取特征提取、机械臂动态目标同步跟踪稳定抓取、多机械臂高效协同分拣等难题,通过构建完整的多机械臂煤矸石智能分拣机器人系统,提高了煤矸石智能分拣系统的可靠性和分拣效率。

煤矸石智能分拣机器人研究进展与关键技术

煤矿井下矸石被煤泥包裹,煤矸石识别难、分拣难;井下工作空间狭小,设备布局难、煤矸石分流难,因此,需要研发高性能、高可靠的煤矸石智能分拣机器人。分析了煤矸石智能分拣机器人中煤矸石识别、机器人轨迹规划、多动态目标多机器人协同控制技术的研究现状。指出煤矸石分拣工作环境复杂,其质量和形状不规则且呈随机分布,因此,复杂环境下煤矸石识别与抓取特征提取、非结构环境下煤矸石稳定可靠抓取、多目标任务多机器人智能协同分拣是煤矸石分拣智能机器人的3大关键技术,提出要实现机器人智能分拣煤矸石,还应在适应于井下的煤矸石识别与抓取特征提取、动态目标精确定位和同步跟踪、机械臂在线轨迹规划和多机械臂智能协同控制等方法上进行深入研究。通过对上述3大关键技术的梳理,总结得出:煤矸石数据集构建与扩增、煤矸石识别与抓取特征提取是实现煤矸石高效识别的关键技术;动态煤矸石精准跟踪、机械臂同步跟踪动态目标轨迹规划和快速大质量目标稳定抓取是实现机械臂稳定抓取煤矸石的关键技术;多任务高效分配、防碰撞路径规划和智能协同控制是实现多机械臂高效智能协同分拣的关键技术。针对目前存在的共性问题,提出了解决方案:在识别方面,研究基于多模态深度学习的煤矸石识别与抓取特征提取方法,实现井下煤矸石快速识别;在轨迹规划方面,研究动态煤矸石精准定位和实时跟踪方法,实现机器人对动态煤矸石的自适应稳定抓取;在协同分拣方面,构建多层多机械臂协同控制模型,实现多机械臂复杂环境下高效智能协同分拣。

基于视觉感知和触觉先验知识学习的机器人稳定抓取

针对机器人抓取过程中需要实时评估抓取质量以动态调整抓取构型的问题,提出了基于触觉先验知识的机器人稳定抓取方法.首先,根据抓取过程中物体抵抗外界扰动的能力,提出了一种基于触觉信息的抓取质量评估方法.在此基础上,建立了视触觉联合数据集并学习触觉先验知识.其次,提出了融合视觉图像和触觉先验知识的稳定抓取构型生成方法.最后,在搭建的机器人抓取系统中对10种目标物体进行了实验验证.结果表明,相比传统的视觉方法,该方法的抓取稳定性提高了55%;针对已知物体和未知物体,稳定抓取成功率分别为86%和79%,体现了较好的泛化效果.

基于小波分析的阵列滑觉信号识别方法

机械手指尖能够更好地感知物体的运动状态信息,对实现类似于人手的稳定抓握至关重要。为了使指尖末端对物体的滑觉信息具有更好的感知能力,提出了一种基于离散小波变换的触滑觉信号识别方法。首先将触觉传感器25个触点的信息,采用相关系数法进行融合;然后将得到的信息进行小波变换,观察切向力信号和法向力信号在频域成分中的不同。最后,采用离散小波算法,通过多次试验,设定合适的小波系数,进行特征值提取,对切向力和法向力进行区分。实验结果表明,在以3 N大小的法向力作用下,分别对刺状球、光滑球、凸点球3种轮廓不同的物体施加干扰引起滑动,其设定的同一小波系数阈值±0.018仍能很好的区分压觉和滑觉信号。本识别方法可以为机械手实现稳定抓取提供依据和技术支撑。