基于K-PSO算法的机器人运动学参数标定方法

针对机器人运动中产生的误差的问题,提出了一种基于K-PSO算法的机器人运动学参数标定方法,该方法用于机器人参数标定中可对误差进行弥补,大大提高机器人的运动精度。K-PSO算法结合了K均值聚类和粒子群优化的思想,利用K均值聚类算法对机器人的运动学参数初始粒子进行分组,然后通过改进的粒子群优化算法对参数进行优化。实验结果表明,改进K-PSO方法能够有效地减少计算复杂度,并且具有更快的收敛速度和较高的参数估计精度,该方法对于机器人的精确控制和运动规划具有重要意义。

基于RANSAC算法的工业机器人运动学参数标定

为提升工业机器人末端绝对定位精度,文中提出一种基于RANSAC算法的运动学参数标定算法。首先采用D-H模型建立末端位置运动学误差模型;通过RANSAC算法对标定点集进行筛选,剔除误差较大的粗差点;最后采用抗差岭估计辨识运动学参数,减少测量扰动、粗差和法方程病态性等因素的影响。试验结果表明,机器人绝对定位精度的RMS误差由0.999 mm降低至0.229 mm,误差下降77.08%。相比于传统的标定算法,文中算法辨识运动学参数准确性更好,标定精度更高。

六自由度机械臂运动学参数辨识研究

为提升六自由度机械臂的绝对定位精度,提出了基于Modified-Denavit-Hartenberg(MD-H)方法的机械臂几何参数标定方法:在建立基于微分变换理论和MD-H建模方法的机械臂末端定位误差辨识模型的基础上,用最小二乘法求解去除冗余参数的误差辨识模型,得到机械臂几何参数误差,并通过修正运动学几何参数,实现了对机械臂末端绝对定位精度的补偿。对机械臂6组样本点实测结果表明:经过运动学参数辨识和补偿修正后,机械臂末端绝对定位精度得到显著提高,验证了该参数辨识方法的可操作性和有效性,为后续参数标定技术研究提供参考。

基于优化位姿集的工业机器人运动学参数辨识方法研究

针对在高端制造领域工业机器人绝对定位误差仍无法满足精度要求的问题,提出一种基于优化位姿集的机器人定位精度提升方法。首先,基于M-DH模型对待标定机器人Staubli TX60建立运动学模型,并基于位姿微分变换方法构建该机器人的运动学误差模型;其次,利用IOOPS算法优化筛选机器人的辨识位姿集;最后,提出一种基于PSO-LM优化算法的运动学参数辨识方法,并通过实验验证运动学参数辨识精度。实验结果表明:基于PSO-LM混合优化算法辨识后的TX60机器人的平均综合位置/姿态误差分别从(0.5777 mm,0.0039 rad)降低为(0.0816 mm,0.0014 rad)。该文提出的PSO-LM混合优化算法具有较好的辨识精度和收敛速度,并且基于优化辨识位姿集获取的运动学模型具有更好的泛化能力。

全身垂直律动疗法改善痉挛型脑性瘫痪患儿运动学参数的研究

目的:运用三维运动解析系统评价全身垂直律动疗法改善痉挛型脑瘫患儿运动学参数的效果。方法:对2018年1月至2019年1月同济大学附属养志康复医院收治的18例痉挛型脑瘫患儿(试验组),按照相同年龄、相同GMFCS分级,同期与上海交通大学附属上海儿童医学中心康复医学科收治痉挛型脑瘫患儿(对照组)进行1∶1配对,如果配对过程中有多名患儿符合配对条件,则选用简单随机法确定配对对象,总计36例样本。其中对照组进行常规康复训练,试验组在常规康复训练的基础上再进行全身垂直律动疗法干预。所有患儿每周均接受3次常规康复训练,包括PT、OT、ST、中医传统康复等,以及每天至少60min的居家训练,3个月为1个疗程,总计两个疗程;试验组在此基础上再进行全身垂直律动疗法干预,每周3次,每次25min,3个月为1个疗程,总计两个疗程。试验前后,采用三维运动解析系统对两组患儿步行时空参数(步长、步速、步频、步宽、支撑相%、摆动相%)及下肢各关节支撑相运动学参数进行分析,并对两组儿童进行物理治疗评定及66项粗大运动功能评估(gross motor function measure-66,GMFM-66),评估脑瘫患儿整体功能情况,分析其疗效差异。结果:两组患儿治疗前后物理治疗评定(伸膝—踝背屈角度、腘角角度、Ely试验、Thomas试验)、步行时空参数(步长、步宽)、运动学参数(支撑相时髋关节屈曲角度、支撑相时踝关节跖屈角度)及GMFM-66分数均有显著性差异(P<0.05)。其中试验组治疗后物理治疗评定(伸膝—踝背屈角度、腘角角度、Ely试验、Thomas试验)、步行时空参数(步长、步宽)、运动学参数(支撑相时踝关节跖屈角度、支撑相时髋关节屈曲角度)及GMFM-66分数指标均优于对照组,差异有显著性意义(P<0.05)。结论:相较于常规康复训练,全身垂直律动疗法结合常规康复训练可有效地缓解脑瘫患儿肌肉痉挛状态,改善痉挛型脑瘫患儿异常运动模式,改善其步长、步宽,改善髋、踝步行时运动学参数以及整体的粗大运动功能。

改进金豺狼算法的柔性关节机器人运动学参数辨识

为提高柔性关节机器人运动学参数辨识效果,首次将金豺狼优化算法(GJO)用于运动学参数辨识中,并针对GJO存在的不足,提出了高斯变异金豺狼优化算法(GMGJO)。GMGJO是在GJO的基础上,引入了高斯变异策略,增强了种群多样性和跳出局部最优能力,3个基准测试函数验证了GMGJO在寻优精度、寻优速度和寻优稳定性上比GJO更优。利用GMGJO进行了柔性关节机器人运动学参数辨识的仿真分析和实验验证,结果表明,GMGJO在收敛速度和辨识精度上较其余几种方法更具优势。

正常青年人步态运动学参数的研究

目的取得健康青年人步态的基本模式。方法以 2 8例健康青年男女为研究对象 ,采用基于数字视频和数字图像处理的运动分析系统测得人体步态的运动学参数。结果得到了正常青年人的步态运动学参数的平均值和标准差 ,并且比较了男女之间步态的差异 ,分析了步态参数与身高、体重的相关性。结论两性之间大多数步态参数的数值存在显著性差异。并且 ,除了个别参数之外 。

直线振动筛运动学参数的确定

通过分析直线振动筛的工作原理,阐述其运动学参数在不同工作状态下的确定原则,给出具体的计算公式,并给出实例进行了具体的参数计算,为今后直线振动筛的设计提供重要参考。

基于指数积公式的串联机构运动学参数辨识实验

将指数积公式引入基于关节运动轨迹的串联机构运动学参数辨识.利用坐标测量仪测量各关节的运动轨迹,处理测量数据,得到各关节的运动轨迹方程.根据指数积公式对移动副和转动副的定义,直接从关节运动轨迹方程得到实际的关节旋量和实际的关节变量计数当量,从而避免了繁琐的各连杆坐标系的构建过程和坐标变换矩阵的还原过程.该方法已用于数字化脑立体定向仪的运动学参数辨识.实验结果表明,方法有效并可用于一般串联机构运动学标定.

仿生机器鱼的运动学参数及实验研究

研究了尾鳍运动参数对推进速度的影响 ,进行了 2关节仿生机器鱼与单关节尾鳍摆动式水下推进器的对比实验 ,给出了实验结果。实验结果表明 2关节仿生机器鱼比单关节尾鳍摆动式水下推进器在相同实验条件下具有更高的推进速度。该仿生机器鱼可以实现对水下运动装置的推进 ,并且具有噪声低。

3自由度并联坐标测量机运动学参数标定与计算机仿真

首先对3自由度并联坐标测量机的组成结构及工作原理进行了介绍,然后针对该坐标测量机的运动特点,提出了一种基于逐次逼近算法的运动学参数标定方法,并利用该方法对所研究的并联坐标测量机的22个主要运动学参数进行了辨识,最后通过计算机仿真,对辨识结果进行了验证,从而为提高该坐标测量机的测量精度奠定了理论基础。

正常青年人步态时空和运动学参数的可靠性分析

目的:对正常青年人步态的时空及运动学参数进行可靠性分析,确定步态参数的最佳测试次数,为步态测试次数的标准化提供依据。方法:利用三维运动捕捉系统采集35例正常青年人的步态时空及运动学参数;利用组内相关系数(ICC)对步态参数进行可靠性分析。结果:重复测试4次,正常青年人时空各参数的ICC值均达到0.9以上;重复测试6次,正常青年人运动学各参数的ICC值均达到0.9以上。结论:1)正常青年人每次测试取一个步态周期、重复测试4次能使时空参数达到较高的可靠性;2)同样条件下,正常青年人需要重复测试6次能使运动学参数达到较高的可靠性;3)正常青年人的时空参数的可靠性高于运动学参数。

颈部端提手法对颈型颈椎病患者颈椎长度及角度影响的运动学参数分析

目的客观化描述颈部端提手法对颈椎长度及角度的影响,为端提手法操作的量化提供数据支撑。方法选择30例年龄在18~36周岁的男性颈型颈椎病患者,由同一位高年资推拿医师实施颈部端提手法操作,采用红外光点高速运动捕捉测试系统采集端提手法操作过程中,受试者颈椎长度及角度的变化情况。结果端提瞬间,受试者颈椎被提伸长度均值为10.39 mm;端提瞬间,受试者颈椎屈伸角度均值为5.81°,侧屈角度均值为2.92°,旋转角度均值为13.03°。结论受试者颈椎被端提瞬间的角度变化是一个包括屈伸、侧屈、旋转的复合过程;颈部端提手法是以解决颈椎矢状位、冠状位活动受限为主的整复类手法。

低速风洞绳牵引并联支撑系统的运动学参数标定

提出一种用两个倾角计且基于逐次逼近算法对风洞绳牵引并联支撑系统WDPSS-8的运动学参数进行标定的方法,利用该方法对WDPSS-8的49个主要运动学参数进行了辨识,通过计算机仿真对辨识结果进行了验证,从而为提高WDPSS-8的缩比模型的姿态角精度奠定了理论基础。

脑瘫患儿步态时空和运动学参数的可靠性分析

目的:对脑瘫患儿步态的时空及运动学参数进行可靠性分析,确定不同类型脑瘫患儿步态参数的最佳测试次数。方法:利用三维步态分析系统采集45例脑瘫患儿(26例偏瘫和19例双瘫)步态的时空及运动学参数,采集有效测试8次;利用组内相关系数(Intra-class correlation coefficients,ICC)对步态参数进行可靠性分析。结果:偏瘫患儿重复测试5次、双瘫重复4次可使各时空参数的ICC值均达到0.9以上;偏瘫患儿重复测试6次、双瘫重复5次可使运动学各参数的ICC值均达到0.9以上。结论:脑瘫患儿时空参数的可靠性高于运动学参数,双瘫患儿时空和运动学参数的可靠性均高于偏瘫患儿;偏瘫患儿重复测试6次、双瘫患儿重复测试5次能使其时空和运动学参数达到较高的可靠性。

颈部端提手法操作特征的动力学与运动学参数分析

目的通过对颈部端提手法的动力学与运动学参数进行客观化描述,为端提手法的规范操作提供数据支撑。方法选择30例年龄18~36周岁的男性颈型颈椎病患者,由1名高年资推拿医师实施颈部端提手法操作;采用测力台及红外光点高速运动捕捉测试系统,采集施术者在端提手法操作过程中的动力学与运动学参数。结果 (1)颈椎端提瞬间,施术者左右足力值差异具有统计学意义(P<0.05),施术者足底合力增加值与受试者足底合力减少值差异具有统计学意义(P<0.05)。(2)颈椎端提瞬间,施术者右肘关节合速度最大,其余依次是右肩、膝、腕关节;施术者右膝、肩、肘、腕关节合速度及合加速度比较,除膝、肩关节外(P>0.05),其余关节点两两比较,差异均有统计学意义(P<0.05)。结论 (1)端提瞬间,施术者双足整体发力,以右足发力为主;(2)合加速度是导致施术者增加力与受试者减少力之间进行转换的影响因素之一;(3)颈部端提手法是以肘部"端提"为主,膝、肩、肘、腕关节整体协调发力的手法;(4)端提操作前,施术者右肘、肩关节牢牢环绕固定受试者颈部,可实现整体发力。

医用机器人运动学参数最优化设计

提出了一种实用的医用机器人运动学参数误差的优化补偿方法.采用D-H方法建立起机器人连杆坐标系.在运动学分析和模型变换的基础上,运用数值优化技术建立了机器人运动学参数的误差方程,实现了运动学参数的优化设计,有效提高了机器人的重复定位精度.以仿真和实验验证的方式对优化结果进行了分析.

基于视觉的六自由度机械臂运动学参数辨识

提出一种新型低成本的基于单目视觉的机器人末端位姿测量方法,设计并实现了六自由度机械臂的运动学参数辨识。采用分级测量方法和标定板绝对编码方法,解决了当前视觉测量过程中测量范围小、测量精度受相机畸变影响大等问题;使用基于位置误差的运动学参数辨识模型和单目视觉测量系统,简化了机器人的标定过程。最后,通过实验验证了方案的实用性和有效性。

运动学参数对滚筒截割夹矸煤岩应力影响规律

由于夹矸煤岩赋存条件的复杂性及滚筒截割煤岩过程载荷的非线性,得到滚筒截割煤岩的应力信息非常困难,因此很难从可靠性方面对运动学参数进行匹配。以煤岩截割机理和有限元理论为基础,利用LS-DYNA建立螺旋滚筒截割夹矸煤岩的耦合模型,分别对不同工况进行截割过程的动态模拟,以获取煤岩体、滚筒截齿相关组件的最大应力信息。采用曲面拟合技术分析滚筒转速及牵引速度对煤岩体、滚筒截齿相关组件最大应力的影响规律,建立了相关零件应力关于滚筒转速及牵引速度的规律方程。以采煤机生产率、截割比能耗为目标建立了采煤机滚筒运动学参数的优化方程,并得到了滚筒转速与牵引速度的最佳匹配值,研究表明:当滚筒转速为61. 63 r/min,牵引速度为4. 776 m/min时,采煤机生产率可达190. 64 t/h,截割比能耗仅为0. 868 9 kW·h/m3。截齿合金头、齿体、齿座、叶片的应力分别为:1 339. 4,887. 5,454. 7,105. 2 MPa,岩石和煤体最大应力分别为:59. 15,8. 799 MPa。

倾斜柱塞式轴向柱塞泵运动学参数计算方法

运动学参数计算是柱塞泵分析与设计的基础,现有的倾斜柱塞式球面斜盘型轴向柱塞泵运动学参数计算由于采用线性化,在理论上是一种近似方法。针对这一不足,论文首先建立分析坐标系,介绍了现有算法及其不足,然后根据柱塞泵运动的几何关系,推导了该类型泵柱塞位移、速度与加速度计算公式,在理论上保证了计算方法的正确性。以某型航空发动机燃油柱塞泵为例进行仿真,计算结果表明:现有方法计算的最大位移误差为0.041%、速度误差为0.182%、加速度误差为2.67%;所推导的修正计算方法为现有算法的准确性评价提供了依据,可用于该类型轴向柱塞泵运动学参数分析与计算。