基于改进APF-RRT的6R机械臂避障路径规划

针对6R机械臂在复杂环境下进行避障路径规划时成功率低、效率低等问题,提出一种改进人工势场法(APF)与快速扩展随机树法(RRT)的融合算法。对于传统APF目标不可达问题,提出引入斥力调节因子优化斥力函数,使得机械臂靠近目标点时,障碍物对机械臂的斥力逐渐减小并顺利到达目标点;针对传统RRT算法随机性过强问题,提出目标导向策略进行优化,使得采样点有一定的概率向目标点扩展;当APF陷入局部最优时,采用改进RRT算法进行路径规划,当跳出局部最优时,切换为APF继续路径规划。仿真结果表明:改进APF-RRT算法能适应各种复杂环境,且相较于传统APF和RRT算法具有规划时间短、规划成功率高等优点,有效解决了APF目标不可达和局部最小值的问题。最后通过JAKA机器人实验平台进行实际环境实验,验证了改进APF-RRT融合算法的可行性。

液压驱动型六轴机械臂运动学研究

针对煤矿工作环境的复杂性和不确定性,提出一种新型6自由度液压驱动串联机械臂,使其具备结构轻量化、控制精准化、操作简易化等特点。首先,以6自由度串联机械臂为研究对象,建立其运动学模型,推导运动学正、逆解;其次,利用极值理论和蒙特卡洛算法求解末端夹爪的工作空间,证明所设计的串联机械臂有效性;最后,选取机械臂运行的典型轨迹,使用不同的插值策略对机械臂运行的角度、角速度和角加速度进行对比分析。结果表明:6自由度液压驱动机械臂末端夹爪在五次多项式插值策略下运行平稳且连续,没有出现突变现象,可减小整机运行的柔性冲击,提升整机的使用寿命。

改进粒子群算法在六轴机械臂关节空间轨迹规划中的应用

以xArm6机械臂为研究对象,提出了一种基于改进粒子群算法的时间最优3-5-3分段多项式插值的关节空间轨迹规划方法。该方法以机械臂运行时间最优为目标,在满足速度、加速度及变加速度的约束条件下,用引入了自适应惯性权重以及概率突跳特性的改进粒子群算法对各段插值时间进行优化。相比于传统粒子群算法,改进的粒子群算法迭代速度更快,同时不易陷入局部最优。仿真结果表明,机械臂运行平稳,且6个关节的位置、速度、加速度连续无突变,证明该方法有效可行。

一种基于DDPG算法的6轴机械臂控制研究

针对传统控制算法在复杂环境下,精度低、稳定性不足等问题,提出了一种基于深度确定策略梯度算法(deep deterministic policy gradient,DDPG)的控制算法,以更好地解决6轴机械臂在三维空间中的控制难题。在MuJoCo平台上建立仿真环境,引入所设计机械臂为测试对象,并采用DDPG算法、柔性动作-评估算法(soft actor-critic algorithms,SAC)和双延迟深度确定策略梯度算法(twin delayed deep deterministic policy gradient,TD3)对仿真环境下的机械臂进行了几组对比测试。研究表明:以DDPG算法为基础的机械臂控制方法能够有效地提高机械臂的控制精度,相对于SAC、TD3等算法稳定性较好。

基于嵌入式Linux平台的6R机械臂控制系统设计

针对现有6R机械臂控制系统存在的轨迹控制精度差、效率低等问题,设计了一种基于嵌入式Linux平台的6R机械臂控制系统。系统主控芯片选用STM32F103ZET6型单片机,模块之间连接采用RS485总线,其他重要硬件模块包括电源管理、数据通信及伺服电机控制等;主控制系统是基于嵌入式Linux交叉环境开发完成的,并选用了增量式数字PID控制算法优化实现对机械臂的控制。实验结果表明,系统位置发送的理论值和传感器返回的CAN值重叠度较高,具有更好的移动效率。

6-DOF机械臂运动学分析和验证

为了实现6-DOF机械臂末端的运动控制,利用改进D-H方法推导了机械臂的正运动学齐次变换矩阵,基于齐次变换矩阵,推导出了机械臂的四组运动学逆解,针对运动控制过程中逆解的选取问题,提出了一种基于机械臂初始角的逆解选取方法,并根据解的特性推导出了初始角的可选范围;通过matlab机器人工具箱仿真验证了机器人正逆解以及逆解选取方法的正确性,利用twincat3-机械臂控制系统进行实验,进一步验证了逆解选取方法的正确有效。

基于Kinect V2.0的6自由度机械臂控制系统的实现

机器人控制技术的不断发展,人与机器人之间的交互方式正朝着方便、快捷的方向发展。为了实现机器人控制的便捷性,采用自然用户界面(NUI)交互方式,设计了一种基于Kinect V2.0体感传感器的6自由度机械手臂控制系统;该控制系统以VS2015+Kinect SDK2.0为编程环境,编制控制程序;以Kinect V2.0骨骼数据控制6自由度机械手臂;使用人体肩、肘的旋转角度和抓手动作,分别来控制机械手臂的6个关节;通过串口通信方式,以Arduino为下位机硬件核心,验证了该方法的有效性。实验表明,此基于NUI交互方式的控制系统能有效且快捷地控制机械臂进行物体的抓取。

基于Adams的6R选矸机械臂关节速度规划

设计了一种6R选矸机械臂并提出了一种三次S形加减速控制算法来提高其运动平稳性。首先建立梯形、7段S曲线加减速控制算法,通过分析这2种算法对机器人运动平稳性的影响,提出了一种三次S形加减速控制算法。利用Adams对3种算法进行仿真分析,结果表明新型的S形加减速控制算法在提高6R选矸机械臂的运动平稳性方面更具优势并为6R选矸机械臂后续的运动控制分析和优化奠定了基础。

基于CAN总线的6自由度机械臂远程控制系统智能节点设计

采用了TI公司TMS320LF2407数字信号处理芯片和PHILIPS公司PCA82C250CAN协议接口芯片设计基于CAN总线技术的6自由度机械臂远程控制系统智能节点,硬件上使用了CPLD技术,提高了系统的集成化程度、可靠性和扩展性,增强了DSP访问外设的能力.软件上采用模块化的程序设计方法,提高了系统的实时性和软件效率.该智能节点已经顺利通过调试并成功用于蒸汽发生器一次侧检修机械臂实时远程控制系统中.

基于6自由度机械臂的景像匹配半实物仿真

为克服传统景像匹配半实物仿真系统的不足,提出了一种机载景像匹配半实物仿真系统实现方案.该方案采用6自由度机械臂的运动和屏幕投影运动模拟飞行器的运动状态,利用摄像机采集大屏幕模拟实时图获取过程,通过多线程控制和网络控制实现多个子系统的信息同步,利用高精度摄像机标定场实现系统的相对和绝对定位.该系统具有良好的扩展性,可缩短景像匹配系统的研发周期,降低研发成本.系统应用后,已节约试飞实验经费超过1 000万元人民币.

六自由度机械臂运动分析及轨迹规划

针对韩国现代公司生产6R机械臂,以该机械臂为研究目标,通过改进后的D-H法建立模型,获取机器人的几何参数,最终提出一种有效的正逆运动算法。通过MATLAB软件进行模拟仿真,可以准确地验证正逆运动算法的有效性,并且详细描述了机械臂在关节空间中的轨迹规划,最后利用蒙特卡洛法得到机械臂各个反射角度的工作空间图。

基于ROS的6自由度机械臂运动轨迹规划

针对多关节机械臂作业效率和安全性的运动规划问题,以开源机器人操作系统ROS为仿真平台进行了机械臂运动规划研究。利用Solidworks建立机械臂模型,经SW2URDF生成XML格式描述的机器人URDF文件。利用ROS Moveit!中的设置助手Moveit!Setup Assistant完成了运动规划相关文件的配置。在轨迹规划方面利用Moveit!框架下C++接口,在三维可视化平台Rviz中实现了笛卡尔空间直线与圆弧插补。在路径规划方面,采用快速扩展随机树(RRT/rapidly exploring random tree)和双向扩展平衡的连结型双树(RRTConnect)路径规划算法,完成了高维空间和复杂约束的无碰撞路径规划。仿真结果表明RRTConnect算法收敛速度快,搜索能力强,能够有效解决复杂环境下的路径规划问题,保证机器臂运动安全。

6自由度机械臂远程控制系统研究

机器人控制技术在全球范围内飞速发展,人与机器人之间的交互方式正朝着方便、直观的方向发展。通过体感表征操作人员的骨骼和腕部信息,可以为机器人的远程操控提供必要的控制信息。该文融合视觉和可穿戴体感,研究了交互式6自由度机械手臂控制系统,使用人体肩、肘的旋转角度和握拳动作,来分别控制机械手臂的6个关节和抓取;并构建了分布式远程操控实验平台,数据和指令通过无线方式进行传输。实验结果表明,采用融合视觉和可穿戴体感的交互式机器人能有效直观地控制机械臂进行物体抓取。

基于ROS的机械臂建模与运动规划

在Ubuntu16.04上利用ROS-Kinetic搭建多关节机械臂运动规划仿真平台.在SolidWorks中构建机器臂实体模型,并以STL格式写入URDF文件,通过MoveIt提供的相关APl接口配置机器人运动控制文件;基于快速搜索随机树及其改进的搜索随机树算法采用Matlab编程结合AABB边界箱碰撞检测及直接调用OMPL对算法库两种方式进行障碍物路径规划仿真对比,结果表明:OMPL库能简化规划过程以及改进的搜索随机树算法双向引导策略;利用MoveIt框架下的Python接口在Rviz界面实现了笛卡尔空间中机械臂的直线与圆弧插补,轨迹相对平滑.

基于向量范数的6-R机械臂逆解优选

提出一种对做PTP运动的6-R机械臂求出其所有关节空间逆解,并优选出相对于起始点行程最短的一组逆解的算法。首先通过D-H方法建立PUMA560的数学模型,然后采用解析法求关节逆解;其次通过计算起点与终点逆解向量之差的p范数来表示关节行程大小,取关节行程最小的一组解作为终点的最短行程逆解;最后采用MATLAB Robotics工具箱做PUMA560关节逆解仿真计算,验证所求行程最短逆解的正确性。结果表明:该算法所求的逆解结果正确,与数值迭代算法求解结果相比,计算结果更优,适合作为最少转角的机械臂逆解优选算法。

基于6自由度机械臂系统的路径规划算法

介绍了一种基于Internet的6自由度机械臂远程控制系统。对机械臂进行正运动学及逆运动学分析,提出了一种行之有效的路径规划算法,并对该算法进行了优化。该机械臂可实现一些操作人员难以实现的远程控制过程。

基于MATLAB的6R机械臂运动学的仿真研究

为了更好地控制液压机械臂在工业生产中作业,以6R液压机械臂为研究对象,运用改进D-H法对其进行建模,建立正运动学方程,通过空间几何法和数值解析法结合的方式得到机械臂各关节角度变量的8组解。通过MATLAB软件中的Robots Toolbox对机械臂建模,在关节空间内对其进行运动轨迹仿真,得到各关节轴的角位移、角速度和角加速度随时间变化的平滑曲线,仿真结果验证了所建立的运动学方程的正确性以及该机械臂参数的合理性。为后续液压机械臂的运动规划及实时控制提供了必要的理论基础和正确的运动学模型。

基于几何学的臂部相邻三关节轴线平行的6自由度机械臂逆运动学算法研究

提出了一种针对肩、肘和腕3个相邻回转关节轴线始终平行的6自由度串联机械臂逆运动学问题求解方法。该方法能够在求解的第一步利用结构约束下的机械臂腕、手与末端三者的空间几何关系,确定目标末端位姿对应的腕部空间位置;从而将一个描述机械臂末端位姿和机械臂6个关节角度关系的六元方程组求解问题,转化成为分别描述机械臂腕部位置与机械臂肩、腕部共3个关节角度之间关系,以及描述机械臂末端姿态与剩余机械臂腕部3个关节角度之间关系的两个三元方程组求解问题,显著降低了6自由度机械臂逆运动学问题的求解复杂度。以UR3机械臂为试验对象,试验结果表明,该算法能够根据机械臂末端姿态求解其各关节角度,与采用UR3配套控制算法相比,采用该算法的UR3机械臂末端线性定位精度达到毫米级、角度定位精度达到1°。

基于MOTOMAN-UP6的搬运机器人控制系统

针对智能制造对于搬运机器人的大量需求,开发了基于MOTOMAN-UP6六自由度通用机械臂的搬运机器人,并对机器人的控制方法进行研究。独立开发了双输出轴蜗轮蜗杆减速电机驱动的搬运手爪和手爪控制器,并通过I/O端口实现了手爪控制器与机械臂控制柜的有效连接。通过对MOTOMAN32的库函数进行二次开发,解决了在调用MOTOMAN32的控制指令时,出现的指令堆栈和死循环的问题。搬运箱体的实验验证了搬运机器人系统及控制方法的可行性。

基于ANSYS的6R机械臂静力学分析

随着我国智慧矿山建设的大力推广,机器人技术正在逐步应用于矿山领域。针对6R机械臂的作业安全性与可靠性问题,对其采用静力学分析的方法验证其结构设计的工作可靠性。通过使用CAD软件SolidWorks完成机械臂三维模型的建模并导入ANSYS workbench中,根据实际受力状况对其进行静力学分析,获得其在作业时各个组成部件上的应力变化规律和关键部件的变形情况。仿真结果表明,机械臂的结构设计可靠,为后续的结构优化、运动控制等奠定了基础。