基于AutoCAD的PUMA560机器人运动学正解分析

根据PUMA560的结构特点,构建了机器人的AutoCAD模型和D-H坐标系。采用机器人D-H坐标变换法,建立了PUMA560机器人运动学正解的数学模型。借助AutoCAD平台对工件中心位置和姿态进行测量,使得数学模型和CAD运动仿真得到了较全面的相互验证,对工业机器人运动性能研究具有积极意义。

RBF网络在PUMA560机器人运动学逆解中的应用

介绍了RBF网络及RBF网络基函数中心选取的重要性,将进化优选算法用于网络中心的选取。并利用D-H方法对PUMA560机器人进行研究,将正运动学推导结果作为训练样本。采用6个相同的12输入、单输出的RBF网络,实现PUMA560机器人运动学逆解计算,利用该方法大大减少了传统方法中的公式推导。计算结果表明,用RBF网络解决机器人运动学逆解问题精度高,收敛速度快。

基于图像的PUMA560机器人视觉伺服控制分析

为了较好地解决PUMA560机器人视觉伺服控制系统中的控制精度问题,提出一种基于图像的自适应视觉伺服控制策略.该控制策略以机器人运动学与动力方程、参数估计以及控制器的设计为基础.新型控制器能够在机器人运动的同时,在线估计雅可比矩阵和摄像机相对机器人末端的变换矩阵中的未知参数,并进行稳定性分析.仿真与试验结果表明,该新型控制器使系统具有较强的动态特性和稳态特性,可得到理想的控制效果.

基于图像的PUMA560机器人视觉伺服系统仿真

采用基于图像的视觉伺服方法,基于机器人仿真工具箱(Robotics Toolbox for Matlab),在Matlab/Simulink环境下,运用子系统建立了基于图像的六自由度PUMA560机器人视觉伺服仿真模型。通过仿真试验,其结果表明所构建的机器人视觉伺服系统对于静态的目标定位能够达到较快的响应和较高的精度。

基于MATLAB与ADAMS的PUMA560机器人逆运动仿真

应用D-H法建立PUMA560机器人的关节坐标系和杆件参数,并在MATLAB环境下,利用对Robotics Toolbox(机器人工具箱)的二次开发对输入模型进行逆运动仿真,将所得数据导入Adam s进行验证,取得良好效果。

基于MATLAB的PUMA560机器人运动学仿真

随着机器人技术的发展和应用,机器人在现代工业生产中扮演着越来越重要的角色。机器人诞生是科学技术与社会进步的必然结果,从根本上改变了原来传统的生产体系和生产方式。本文在MATLAB环境下,对PUMA560机器人进行参数设计,分析PUMA560机器人的运动,讨论机器人的正运动学、逆运动学、轨迹规划及仿真。

PUMA560型机器人逆运动学问题的解析解

利用ＰＵＭＡ５６０型机器人的齐次坐标变换矩阵，推导了其逆运动学问题的解析解，与常用的其它方法相比，该方法简单、明了、计算速度快，对ＰＵＭＡ５６０型机器人的运动规划具有实用价值。

PUMA机器人逆运动模拟退火粒子群求解方法

机器人逆运动问题随着运动关节的增多而越来越复杂,要建立逆运动通用的解析算法相当困难。提出利用模拟退火粒子群优化算法在解空间的搜索能力,直接从正向运动方程出发求解机器人关节变量的方法,讨论了目标函数的建立方式及算法实现步骤。实验分析该方法在位置和姿态方面的求解精度,并证实了算法的有效性。

PUMA机器人逆运动学求解新方法

本文分析了PUMA机器人位置结构和姿态结构的特点 ,根据末端执行器位置矢量和姿态转换矩阵 ,在考虑臂形标志的基础上建立逆运动学算法 ,在MATLAB5 3上建立仿真实验系统 ,验证该算法的有效性。

基于PUMA机器人的视觉伺服控制实验研究

为解决在视觉伺服过程中存在定位精度低、伺服速度慢的问题 ,给出了一个基于图像特征的机器人视觉伺服控制方法 ,实现了机器人“手 -眼”协调视觉伺服控制 .通过适当的选取图像特征 ,实现了摄像机工作空间运动目标跟踪的视觉伺服任务 ,并采用扩展卡尔曼滤波控制方法完成机器人视觉伺服控制 .同时通过抓取目标物体进行计算机仿真及模拟实验 ,给出了实验数据 .经过比较可以看出 。

基于MATLAB的PUMA机器人运动仿真研究

机器人运动学是机器人学的一个重要分支,是实现机器人运动控制的基础。论文以D-H坐标系理论为基础对PUMA560机器人进行了参数设计,利用MATLAB机器人工具箱,对机器人的正运动学、逆运动学、轨迹规划进行了仿真。Matlab仿真结果说明了所设计的参数的正确性,能够达到预定的目标。

PUMA机器人运动学逆解新算法

6R串联机器人的逆解求解复杂,使用传统的D-H算法求解该问题计算量大且无法避免奇异点.将PUMA机器人的逆运动学的求解分为位置求解和姿态求解两个过程.首先使用D-H方法进行位置求解得到关节角1 2 3?,?,?,然后使用单位四元数的方法求解出4 5 6?,?,?.最后,在PUMA机器上进行验证,新的方法能够正确求解出所有解析解.对比新方法、D-H方法和倍四元数的方法,新方法较D-H方法速度提高了15%左右.

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Internet机器人视觉伺服系统仿真实现

为利用视觉伺服技术实现机器人的网络遥操作,基于所给出的仿真模型,在Robotics Toolbox for Matlab工具箱的基础上,通过Matlab数据引擎技术,实现了基于Internet机器人视觉伺服系统的仿真。为增强系统的实时性,仿真中采用了数据的同步收发和时延缓冲策略。通过给出图像特征点的方式,操作者能够利用Internet实现对虚拟的Puma560机器人进行实时遥操作。

基于C/S模型机器人控制器的LabVIEW实现

该文在LabVIEW工具平台上用G编程语言搭建了机器人网络控制系统,并以PUMA560机器人为例,详细介绍了各部分的实现过程,阐明了这种方法的可行性及实用性强的特点。通过该方法可充分利用已有的网络资源、简单的G语言编程方便地建立机器人的网络控制。

基于遗传算法的工业机器人时间最优轨迹规划及仿真研究

“中国制造2025”战略的提出,给工业自动化的发展与应用带来了更加广阔的空间。工业机器人作为智能化工业生产的重要组成部分之一,其作业质量与工作效率,直接影响到我国工业现代化的实现速度。本文以工业机器人的轨迹规划作为研究方向,首先概述了工业机器人技术发展状况和应用前景;然后详细分析了遗传算法的工作原理与工业机器人轨迹规划时间最优问题;并以PUMA560工业机器人作为课题的研究对象,通过数学遗传算法函数规划的方式,探究工业机器人时间轨迹规划的最优计算方法;最后利用MATLAB实现程序代码编程、优化与仿真,建立规范化的最优轨迹方案。仿真结果证明,PUMA560工业机器人能够在特定遗传算法下高效完成工业制造任务。

基于前置坐标系的PUMA机器人运动学方程的研究

机器人运动学研究的主要内容是机器人各连杆间的位移关系、速度关系和加速度关系。由机器人关节坐标系推导其末端位姿的过程称为机器人的正向运动学；已知机器人的末端位姿求其各关节坐标系之间的关系，称为机器人的逆向运动学。本文中，笔者只讨论正向运动学。为了进行机器人的位姿分析，

基于工作空间的PUMA机器人臂长参数优化

本文以PUMA机器人为例,提出一种基于工作空间的机器人臂长优化方法。首先分析PUMA机器人的运动学,基于运动学通过数值法和图解法相结合的方法得到工作空间的包络曲线,然后采用解析法建立基于工作空间的臂长优化模型,最后采用遗传算法求解。结果表明:上述方法能够实现基于工作空间的机器人臂长参数优化,比试凑法和影响系数法得到更优的结果。

Puma推陪练机器人

运动品牌Puma最近发布了一款名为“BeatBot”的田径专用训练机器人，它的外形非常像多了四个轮子的鞋盒，拥有9个红外线传感器，通过Arduino板驱动小车轮，在车身装有LED灯和GoPro摄像头。这个机器人由NASA工程师、3名麻省理工大学学生联合Puma研发，据悉，它的奔跑速度可以媲美飞人博尔特的世界纪录，时速达到44．6km／h，主要作用是陪练时通过模拟运动员此前最佳成绩，以帮助其提升成绩。

机器人视觉伺服仿真研究

介绍了机器人视觉伺服系统的概念、历史背景及其分类方法。对机器人及机器人视觉伺服仿真软件进行了详细介绍。最后,在LabView中实现了Puma560机器人追踪静态物体以及机器人动态响应的仿真。