苹果采摘机器人末端设计及运动仿真

苹果在我国农业生产中占有重要地位,不仅是最主要的经济果树之一,而且在产量、种植面积及出口量上均居世界第一。产量大、范围广、种植地形复杂、分布零散等因素造成了苹果采摘困难、不及时、损失大等一系列问题。为了实现苹果的时效化、无损化采摘,设计一种负压式五自由度采摘机器人,基于标准型D-H参数建模方法对机器人的正、逆运动学进行求解,并利用ADAMS软件并建立机械臂的虚拟样机,通过运动学与动力学仿真分析,最终获得末端吸口的运动位移、速度、加速度及各关节角速度、驱动力矩的变化曲线。通过分析变化曲线,验证了机器人满足工作要求,结构设计合理,运动过程平稳无振荡,同时也为后续的控制系统研究奠定了基础。

基于改进蚁群算法包装机器人轨迹规划研究

针对六轴包装机器人在货物抓取到放入过程,由于路径规划时间长计算出的路径不准确导致机械臂在包装过程中的平稳性和重复精度不精确的问题,提出一种利用人工势场法和蚁群算法相结合的轨迹规划方法。通过将蚁群算法状态转移函数中加入人工势场合力,增加蚁群算法的初始值。基于MATLAB用D-H参数建立机器人模型,对改进后的算法进行仿真验证,对传统蚁群算法和改进蚁群算法分别在二维环境和三维环境中进行仿真验证,最后在真实环境下进行实验验证。结果表明,相较于传统算法改进后的算法具有较高的精度和稳定性,在搜索路径耗时、迭代次数和收敛速度等方面能够提高两倍以上。

基于改进蚁群算法包装机器人轨迹规划分析

为了改善传统六轴包装机器人在抓取货物时会因路径规划时间漫长而导致测算出的路径精准度存在差异,从而降低货物包装环节机械臂的稳定性与重复精准率,该课题在研究中提出一种采用基于改进蚁群算法的机器人轨迹规划方法。采用D-H参数构建机器人模型,分别在二维与三维环境下对传统、改进蚁群算法进行仿真验证,最后将其转移到真实环境下进行检测验证。统计实验结果发现,与传统算法相比,改进蚁群算法的精准度与稳定性更好,在检索路径耗时、迭代次数和收敛速度等方面都具有明显的优势。