达芬奇机器手臂清洗消毒及监测效果研究现状

达芬奇机器手臂结构复杂,存在多个可活动关节,且不能拆卸,清洗困难,清洗消毒质量存在风险。检索相关文献,对达芬奇机器手臂的清洗消毒现状及效果监测方式进行综述,为日常护理工作提供参考。

基于STM32的六自由度机器手臂的研究

本文介绍了一款适配于快递中转站的六自由度机器手臂系统,系统通过操纵PS2手柄控制机器手臂的底盘、腹部、胸部、颈部、合金爪子一共六个舵机,实现舵机六个自由度的旋转以及合金爪子开合程度的控制,该机器手臂可对质量小于800g、距离小于400cm的物体进行抓取和投放。经过多次实验验证,该控制系统可以自动、快速分拣物体,从而提高快递包裹的分拣效率和正确率。

五连杆机器手臂拦截问题的最优化控制研究

为了减少机器手臂的能耗,研究使用最优化技术控制机器手臂的能源最小化操作。使用Euler-Lagrange公式描述机器手臂的动力学方程,并用符号语言推导相应公式,最后使用直接配置非线性规划方法(DCNLP)对差分方程进行求解,将两点边值问题转化为一般的非线性规划问题,得到系统的最优解,相对于传统方法求解能耗最优化问题,DCNLP法表现出了鲁棒性好,寻优能力强的特点。在此基础上,使用快速傅立叶方法分析不同初始状态下机器手臂震动频率分布,以探索机器手臂操作对关节的最小损害方法。仿真结果表明随着速度不断加大,关节的角加速度和频率也逐步加大,关节损伤加大的可能性也增加。

应用DCNLP法求解五连杆机器手臂对接问题

为了使机器人在完成对接(Rendezvous)任务的同时让能耗达到最优,提出一种通过直接配置非线性规划法(DCNLP)来实现五连杆机器手臂能耗最优化的控制方法.使用Euler-Lagrange公式描述机器手臂的动力学方程,并借助符号运算推导相应公式;利用最优化控制的必要条件(Necessary Conditions)来规范最优指标,因是最优控制,求解过程必定遭遇"两端点边界值问题(Two-point Boundary-valued Problem)",本文引入DCNLP法将最优控制问题离散化为非线性规划问题;最后利用非线性规划法求得问题的最优解;仿真结果表明DCNLP对初值估计精度要求不高,鲁棒性好,寻优能力强.

基于DCNLP的机器手臂最优化控制及拉格朗日因子研究

为使机器手臂圆满地完成医疗搀扶等既定看护工作的同时能耗达到最低,针对机器手臂在医疗看护时的两个基本动作(拦截接住,对接捕获),描述并建立机器手臂的动力学方程,构建案例模型,并分别引入最优化控制技术,对最优控制问题进行离散并数字求解,得到系统的最优解;并基于上述工作基础,针对详述能耗J和各个限制方程微小异动之间关系的拉格朗日因子,深入探讨该两案例中的拉格朗日因子的不同表现。从案例结果分析,相对于传统方法求解能耗最优化问题,DCNLP法表现出了较好的鲁棒性,对初始值的估算要求较低,探讨的结果能对机器手臂如何更好地完成要求操作给出积极建议。

关节型机器手臂笛卡尔轨迹规划

为了消除机器手臂空间轨迹规划中采用一般插补法产生的尖角,且让机器手臂在非匀速运动状态下,能够具有连续的速度和加速度.结合空间直线插补和圆弧插补算法,提出一种新的圆弧连接均值直线插补法,并在此基础上进行二次插值,从而使得该算法在加速和减速时也可以获得很好的平滑性,在MATLAB环境下对算法进行了仿真.通过该算法以及对拟合度的调整可以获得最优规划路径.该算法在机器手臂轨迹规划当中具有较好的可行性.

基于变结构方法的机器手臂自适应控制

针对二自由度机器手臂的轨迹跟踪控制中出现的运动学模型参数可能发生改变以及外部状况变化和负荷变化等不确定因素,提出基于滑模变结构补偿方法的径向基神经网络自调节控制律,其中径向基神经网络抵偿了系统参数不确定性和外部扰动量,滑模变结构方法抵消了径向基神经网络的逼近误差,较好地消除了系统未知不确定性的影响。仿真结果表明,该控制律能保证轨迹跟踪误差的快速收敛性及对参数不确定性和外部扰动的鲁棒性。

基于原对偶神经网络的PUMA560机器手臂重复运动规划

用一种基于线性变分不等式的原对偶神经网络来解决PUMA560机器手臂在运动过程中出现的关节角偏差问题,使机器手臂的关节能够实现重复运动。该神经网络具有简单的分段线性动力学结构,较易硬件实现。它的网络输出全局指数收敛于最优解,能够在同一种形式下处理线性规划和二次规划问题,并且不要求对矩阵求逆,没有矩阵乘法或高阶的非线性项。本文最后给出基于PUMA560机器手臂的计算机模拟仿真,仿真结果验证了该方案的可行性与有效性。

基于Arduino的机器手臂控制

当前机械手臂得到广泛的应用,针对四自由度机械手臂系统进行了研究与设计,分析了机械手臂的机械结构及控制系统。舵机是传统的角度控制驱动器,在机器人领域得到了广泛应用。采用Arduino控制板进行舵机的控制,系统稳定性高,可靠性强,定位准确可以满足控制要求。

一种智能机器手臂的运动实现机制

基于智能机器手臂平台提出并实现了一种进行线性运动控制的方法。给出了系统的数学描述、原理设计、软件实现以及仿真、测试结果。重点讨论了机器手臂系统中对马达进行控制的速度滤波器、速度控制器以及加速度控制器。提出了一种数字FIR速度滤波器以及数字PID速度控制器的实现机制,分析了各控制系统的功能及结果。最后,对所实现的系统进行了不足性分析以及对将来可进行的改进做出了展望。

一种基于多源数据特征提取的分拣型机器手臂研究

在智能分拣应用中,机器手臂在对目标进行定位、跟踪及抓取之前,需要对目标进行识别,然而现有机械手臂在目标识别能力上存在不足,导致分拣效率和准确率不高。针对此问题,文中提出一种基于多源数据特征提取的分拣型机器手臂研制方案。该方案利用多传感器技术获得多源数据,接着将这些传感器节点采集的原始数据,通过无线传感器网络传输到本地处理节点。后者再完成数据融合和特征数据的提取,并将特征数据与特征数据库比对,从而获得目标类型。采用此方案能够提升机器手臂识别目标的能力,从而提高智能分拣效率和正确率。

五连杆机器手臂拦截问题的最优化控制策略

现阶段工业领域中已经开始广泛地应用机器手臂,而机器手臂轨迹的最优化控制一直以来也是研究的重要方向,目前轨迹的最优化控制主要包括了运动时间最优化与能耗最优化。文中在对五连杆机器手臂动力学研究方法、机器手臂轨迹最优化相关研究进行介绍的基础上,对基于D C N LP的五连杆机器手臂拦截问题的最优化控制进行了探讨,经仿真结果分析,该方法在机器手臂运动控制中可以提供高质量的解。

篮球投篮机器人手臂运动轨迹优化方法研究

篮球投篮机器人是对投篮动作进行规划和控制的机械装置,而手臂是机器人投篮过程中的关键部位。在投篮过程中,机器人手臂易发生非可抗振动,影响机器人投篮轨迹的参数起伏较大。提出了一种篮球投篮机器人手臂运动轨迹优化控制方法。该方法建立了篮球投篮机器人手臂的运动模型和反馈模型,获取投篮机器人在运动过程中的相关数据。以此为依据采用五次多项式插值方法,结合粒子群优化算法和迭代方法,优化控制篮球投篮机器人手臂运动轨迹。实验结果表明,所提方法能够有效优化控制机器人手臂运动轨迹,在运动过程中保持轨迹的角位移、角速度、角加速度和振动响应起伏稳定。

基于3D打印的机器人手臂无模快速铸造方法研究

随着制造技术的不断进步,传统的铸造方法非常繁琐且耗时,为此,提出了一种创新性的机器人手臂3D打印无模快速铸造方法。该方法将铸造与3D打印无模铸型制造工艺相结合,可获得精度高、质量高、轻巧的机器人手臂,有效提高机器人的负载能力和响应速度,同时,省去模具的制作环节,节约材料。

一种SCARA机器人小臂优化设计

以一种选择顺应性装配机器手臂(Selective Compliance Assembly Robot Arm,SCARA)为研究对象,利用仿真研究方法优化小臂结构。利用SolidWorks软件建立机器人三维结构模型,使用ANSYS软件对机器人进行模态分析,确定优化部件。利用遗传算法得到该机器人最优臂长,利用拓扑优化方法优化小臂结构。经分析,优化后的小臂强度、刚度和抗振性能明显增加,实现了对SCARA机器人重复定位精度和抑振能力的优化。

机器人手臂加工工艺的研究

针对某型号机器人手臂生产效率低以及垂直度、对称度和尺寸超差的问题,对该手臂结构进行了分析,采用V型槽和万向钉自适应相结合的定位方式,以及力矩可控的夹紧方式,为手臂零件设计了专用机床夹具。实际运用表明:该方法使机器人手臂的加工效率提高了40.5%,合格率提高到98%以上,满足了生产需求,为企业解决了一项技术难题,并提高了经济效益。

一种新型平面机器人设计及仿真分析

针对传统选择顺应性装配机器手臂(Selective Compliance Assembly Robot Arm,SCARA)机器人运动范围不足的缺点,提出一种新型平面机器人结构。首先,通过将SCARA机器人第三关节的丝杆传动结构移动到第一关节,实现机器人整体的上下平移运动,进而扩大机器人的运动空间。其次,在第一关节设置对称的支撑柱,以提升整机的刚度和运行的平稳性,保证机器人的定位精度。再次,通过设计关键部位的结构满足特殊结构的传动需求,根据结构设计和传动方案进行电机和减速机初步选型。最后,利用动力学仿真软件进行关节速度和力矩的仿真分析,验证机器人电机和减速机选型的合理性,为后续样机的生产制造提供参考。

移动装配机器人手臂的滑模鲁棒控制方法

为了克服外界干扰、未知负载等不确定性和电机动态特性对移动装配机器人手臂末端空间轨迹跟踪的影响,提出了一种基于扩张状态观测器的滑模鲁棒控制律。首先建立了包含不确定性和电机动态特性的数学模型,然后设计了扩张状态观测器来准确估计不确定性,在此基础上提出了滑模鲁棒控制律,最终实现了对移动装配机器人手臂末端空间轨迹跟踪的高精度控制。仿真结果表明,所设计的滑模鲁棒控制律具有更优的控制效果,移动装配机器人手臂末端空间轨迹的最大跟踪误差仅为0.5 cm,所设计的扩张状态观测器能够准确估计不确定性,最大估计误差仅为0.2 N·m,估计精度较高。移动装配机器人手臂空间固定坐标定位实验结果表明,在基于扩张状态观测器的滑模鲁棒控制律的作用下,移动装配机器人手臂末端空间轨迹的最大跟踪误差仅为0.24 cm,平均每次定位的运行时间仅为1.55 s,表现出了更优的快速性、准确性和工程实用性。

机器人手臂铸件铁型覆砂铸造工艺生产实践

目前,工业机器人在各个领域应用广泛,对机器人手臂铸件的质量要求也随之提高。本文根据机器人手臂的结构特征及技术要求,结合铁型覆砂铸造工艺特点,设计了机器人手臂铸件的铁型覆砂铸造工艺方案,并通过凝固模拟软件对工艺方案进行了优化。结果表明,机器人手臂铸件的铁型覆砂铸造工艺优化方案可行,实现了铸件的稳定高效清洁生产,铸件产品质量稳定,合格率达95%以上,表面粗糙度Ra达到12.5~25.0μm、尺寸精度为CT7级,降低了生产成本,可推广应用。

机器人手臂自动控制的优化设计与仿真

在机器人手臂的自动控制过程中,如果命令过于频繁或者控制速度较快,机器手臂的转动惯量会瞬间增大,转动惯量会对控制过程带来较大的干扰,传统的手臂控制方法以降低性能和要求来解决上述问题,存在较大的应用弊端。提出一种新的机器人手臂自动控制的设计方法。先分析机器人在操作空间末端效应器位置状态上所提供的启发式信息,组建机器人手臂控制的初始模型,依据机器人的手臂抓取运动规划对机器人手臂控制的初始前向变量进行修改,在给出只含有两手臂的机器人总动量方程式,并优化选取两个最重要的动量维度进行机器人手臂的动量控制,融合于分解动量控制方法建立机器人手臂分解动量控制矩阵,完成控制。仿真结果表明,上述机器人手臂自动控制的设计方法对机器人手臂自动控制的精确度高,为机器人手臂控制优化设计提供了参考。