基于改进NURBS曲线插补算法的食品分拣机器人轨迹规划

目的:为了更好地规划食品分拣机器人的运动轨迹,降低其振动幅度,使食品分拣机器人能够高精度地完成任务。方法:以Delta并联机器人为基础,结合NURBS曲线插补算法和改进的遗传算法,提出了一种以最优运动时间为目标的食品分拣机器人路径规划方法。采用改进遗传算法来优化NURBS曲线。通过仿真对优化前后进行对比分析,验证了该优化方法的可行性。结果:与优化前相比,所提的优化方法可以在一定程度上降低食品分拣机器人的运动时间,从优化前的3230 ms降低到优化后的3070 ms。关节空间的机器人曲线也更加平滑,可以充分发挥并联机器人的性能。结论:该轨迹规划方法能有效提高食品分拣机器人的分拣稳定性和效率。

基于改进反演控制的食品分拣机器人末端执行器智能控制方法

目的:解决并联食品分拣机器人分拣过程中存在的末端执行器定位精度差、效率低等问题。方法:提出一种将模糊系统、模糊神经网络和反演控制算法相结合用于并联食品分拣机器人末端执行器的智能控制。建模信息由模糊系统逼近,未建模信息由模糊神经网络逼近和预测,反演控制完成控制输出,最后进行实验验证。结果:与传统控制方法相比,所提控制方法具有良好的末端执行器跟踪精度和控制效率,末端执行器误差小于0.3 mm,分选效率达到1.99个/s。结论:该控制方法可以实现准确、高效和稳定的位置跟踪。

食品分拣机器人动力学仿真

针对六自由度关节式食品分拣机器人的结构特点,运用拉格朗日法对所设计的机器人进行动力学分析。建立机器人的虚拟样机模型,并在ADAMS中对其进行刚体动力学仿真,得到各关节角度、角速度、角加速度、力矩以及功率曲线,发现该机器人具有较好的运动稳定性以及动态响应性,可为电机选型提供理论依据。采用SimDesigner,对所设计的机器人进行刚柔耦合动力学仿真,结果表明机械臂设计合理,可为食品分拣机器人的设计与改进提供指导。