多模式绳牵引刚柔结合夹持器设计与分析

为了解决夹持器难以稳定夹持轮廓复杂的易损异形物体的问题,以提高夹持器的自适应性和保护抓取能力,设计了一种包括绳索驱动系统和柔性铰链结构的绳牵引刚柔结合夹持器。通过设计夹持器的绳索路径实现多种抓取模式之间的相互转换。在载荷平衡方程的基础上对两种抓取模式进行静力学建模,得到输入力与输出夹持力之间的力学模型,并通过数值仿真和物理试验验证力学模型的正确性与夹持器的抓取性能。最后,分别对不同几何形状和不同刚度的抓取目标进行抓取试验,验证了夹持器自适应保护抓取的能力。

变胞手爪攀爬机器人多姿态力学分析

为了同时满足在实际生产中对攀爬机器人越障能力和负载能力的高要求,设计了一种带变胞手爪的仿生攀爬机器人。变胞手爪在夹持过程中,手指在接触到管道之后进行限位,通过机构变胞,使各手指在一定角度内依次转动,能稳定抓取不同类型的管道。利用虚功原理建立了变胞手爪在夹紧管道时各手指与管道之间接触力和驱动力的静力学模型。根据理论计算结果,在ADAMS中对攀爬机器人在多种姿态下的攀爬运动特性进行了仿真分析,实现了攀爬机器人在不同管道上的攀爬。仿真结果表明,攀爬机器人在多姿态下具有可靠夹持能力和稳定运动能力,验证了攀爬机器人的结构设计和变胞手爪力学模型的正确性。

一种多抓取模式夹持器的设计与实验

设计了一种具有多种抓取模式的广义夹持器,使其能够抓取各种薄板零件。该夹持器集成了两组由紧凑型力传递机构驱动的手指;采用D-H法建立了夹持器空间多连杆机构的运动学模型;以最大化工作空间、机械增益和结构刚度为目标进行多目标优化,得到3组夹持器结构参数,并通过Adams软件构建虚拟样机,将优化过程的结果与虚拟样机的结果进行比较,验证了所提出的优化方法可以获得更大的工作空间和更大的机械增益;最后,根据优化后的参数,试制夹持器模型,并通过3种不同的抓取方式实验验证了该结构进行板材抓取的可行性。

国外手爪中多传感器数据融合技术的研究概况

近年来 ,多传感器数据融合技术已引起世界范围内的普遍关注 ,成为一个新兴的技术方向 ,并已成功地应用在军事系统、交通系统和智能机器人等研究领域。手爪是空间智能机器人的关键部件之一 ,它集成了视觉、触觉和力觉等多种传感器。为了能进行灵活和自适应的操作 ,机器人手爪必须要采用多传感器数据融合技术。该文介绍了机器人手爪中多传感器集成和数据融合技术的研究概况 ,对我国机器人的研究发展具有一定的借鉴意义。

手爪中多传感器数据融合技术的研究概况

多传感器数据融合技术是传感器技术、模式识别、神经网络、控制理论、人工智能和模糊理论等学科相交叉的一门新兴学科 ,它被美国列为 2 0世纪 90年代重点研究开发的 2 0项关键技术之一 ,已被广泛地应用于军事和非军事领域中。而在机器人手爪中应用多个传感器 ,采用数据融合技术进行传感器信息处理 ,是赋予机器人更高智能的关键之一。该文介绍了日本营救机器人手爪中的多传感器集成和数据融合技术及操作控制 ,美国早期的多传感器手爪系统和国内机器人手爪研究的主要情况 ,对我国机器人的研究发展具有一定的借鉴意义。

基于BP网络的机器人多传感器手爪特征级数据融合

机器人手爪上装有多种传感器。为了保证手爪能安全、可靠地抓取工件,必须对这些传感器的数据进行融合。本文介绍手爪上传感器的配置情况,进行手爪抓取工件实验,将BP神经元网络应用于传感器的特征级融合,得到手爪抓取工件的准确信息。

一种单电机驱动多指多关节机械手的设计

为了使机械手灵巧、稳妥地抓取物体,设计了一种新型结构的单电机驱动4指12关节机械手爪.该手爪由电机驱动一根十字连杆,其端部分别连接4个手指的第1动力连杆;每个手指有3个指节,由2个平行四边形的指节结构确保手指末端做平移运动;每个手指的第2动力连杆具有延伸滑槽,当第2动力连杆运动时,经过特别设计的滑槽在固定支点滑动,可使手指末端匀速运动.该新型的单电机驱动手爪设计方案实现了机械手控制简单、抓握可靠的目的.

板料柔性拉形工艺装备的设计与实验研究

针对传统拉形工艺材料利用率低的问题,提出一种采用多点拉形模具与离散夹钳拉形机相互配合的柔性拉形方法。介绍了板料柔性拉形技术的原理与特点,阐述了多点拉形模具与离散夹钳柔性拉形机的结构组成和工作原理,并采用自行研制的板料柔性拉形设备进行了工艺实验。实验结果表明:多点拉形模具与离散夹钳拉形机结构合理,能够实现板料的柔性拉形,并且拉形件的成形质量良好,成形误差能够满足生产要求。

虚拟遥操作系统中灵巧手动作控制研究

介绍了在机械灵巧手虚拟遥操作系统中,关于采用立体视觉方法检测计算操作人员手势姿态及手指各关节参数方面的研究。多指灵巧机械手“复制”操作人员手的动作姿态,目的是进行不规则形状物体的抓取方法及可选择性抓取动作的直接控制研究。

平面阻尼型欠驱动夹持器的多模式参数优化设计

欠驱动夹持器具有良好的自适应特性,广泛应用于机器人领域。针对欠驱动夹持器工作模式较多而导致参数优化困难的问题,以典型的平面阻尼型欠驱动夹持器为研究对象,提出一种夹持器多模式参数优化设计方法。所研究的夹持器有2种工作模式,分别为两点夹持与包络夹持。首先,对夹持器各工作模式进行静力学分析,建立输出夹持力与输入扭矩的解析关系,并引入外部约束法解决包络夹持静平衡位置较难确定的问题;然后,对各工作模式进行夹持力优化,以获得最优结构参数,并分析优化方向的共性;最后,通过ADAMS仿真验证了优化结果的正确性。结果表明:2种工作模式的优化方向相同且优化效果明显。本研究为多工作模式欠驱动夹持器的优化设计提供了参考方法。

用于判别连接状态的机器人手爪多传感器数据融合

舱外移动机器人在空间站工作时 ,其手爪与工件及空间站的安全连接至关重要。分别用BP神经网络和径向基函数神经网络 ,对机器人手爪上的力传感器、接近觉传感器和位移传感器的信息进行了融合 。

基于Kriging模型的微夹持器优化设计

为了综合平衡一种新型微夹持器的张合量、夹持力灵敏度与快速响应,提出一种Kriging模型的优化方法。采用拉丁超立方抽样方法确定试验点,采用ANSYS计算各试验点对应的响应值。进行相关性分析以确定对性能影响较大的结构参数,并将其作为优化设计变量。采用Kriging理论建立能反映性能指标与设计变量之间关系的非线性模型,并建立多目标优化模型。比较分析优化前与优化后的各性能指标可知,放大倍数增大了7.4%,固有频率增大了16.46%,输出刚度增大了9.84%,最大应力减小了5.75%,说明所提出的性能优化方法有效。

基于多层径向基神经网络的机器人手爪腕力测量

机器人手爪腕部所受的力的量化对于机器人的安全操作是非常重要的。为了获取手指上力传感器的输出变化,首先对机器人进行标定实验,得到了机器人在行走和操作工件时腕部所受的多维力的信息。分析了利用经典的BP网络、RBF网络方法对机器人手爪腕力测量的缺陷,设计了一种新的神经网络-3R神经网络,对机器人手爪的8个指力传感器数据进行数据融合。结果显示,该方法能大大提高手爪腕部所受的力的估测精度,从而为机器人的安全操作提供了决策依据。

自动穿鞋带机的机械夹爪多目标优化设计

为满足灵活穿鞋带过程中无空间干涉及较大的拉扯力需求,夹鞋带的机械夹爪需刚度足够且结构尽可能小巧,为此,文中用有限元分析软件ANSYS Workbench对夹爪和连接件进行了静力分析,获取了夹爪和连接件的受力和变形情况。为尽可能避免机械手与鞋面、夹具之间的干涉,运用优化模块Design Exploration,对夹爪和连接件进行了多目标优化,在夹爪与连接件满足许用应力和最大位移变形的要求下,缩小了夹爪和连接件的结构尺寸。机械手静力分析表明:机械手满足许用应力和最大位移变形的要求。

欠驱动多指机械手抓取能力分析与优化研究

给出两种模块化欠驱动手指的优化设计方法,分析了采用曲柄滑块以及四连杆机构可实现欠驱动,并减少驱动电动机数。采用D-H参数法建立手指运动学模型,并对模型采用正运动学求解。借助于ADAMS仿真软件对机械手建模并进行运动学仿真,研究并分析了欠驱动手爪在不同抓取模式下的运动特性及抓取能力,验证了欠驱动手爪抓取的多样性。最后,在精确建立运动学模型的前提下,以中心滑盘连接手指处所受应力最小为目标,对基指节内推杆的长度及摆动的角度进行参数优化,有效地增强了欠驱动手爪抓取的实用性和可靠性。

基于完备抓取构型和多阶段网络的软体手抓取

视觉引导的软体手抓取依赖视觉输出正确的抓取位置、抓取角度和抓取深度,为此提出了面向多手指软体手的完备抓取构型数学模型和多任务损失函数,设计了基于"锚点"旋转框的两阶段深度学习网络,实现了从图像到软体多手指抓取指令的直接映射.通过公开数据库和自建数据库分析了网络模型的性能表现.研究结果表明:多任务损失函数和基于"锚点"旋转框的两阶段网络模型有效提高了多输出抓取检测的准确率和机器人抓取的成功率.最后,构建了机器人软体手抓取系统,抓取实验结果表明:所提方法对视觉定位误差具有一定的抓取稳健性,可成功抓取不同种类的水果,能够达到96%的抓取成功率,对水果皮的抓取也具有很好的泛化能力.

微装配机器人:关键技术、发展与应用

微装配机器人是机器人研究和应用领域的一个重要方向和热点,有重要理论意义和应用前景。本文对微装配机器人的关键技术进行了详细介绍,包括微操作系统的基本概念、微装配机器人的工作原理、尺度效应、多尺度交叉、微夹持器技术、显微视觉与显微视觉伺服等。对国内外微装配机器人研究和发展现状进行了综述,最后对微装配机器人的应用范围和发展前景进行了展望。

汽车灯组五金插座机器人自动化生产线的设计与调试

随着中国制造业的发展,机器人在制造业中的重要性越来越凸显。以奔驰汽车灯组五金插座的机器人自动化生产线为案例,通过1台工业机器人实现奔驰汽车灯组五金插座的注塑机取件插模的自动化生产。研究了机器人多功能复合手爪的构成及设计要点。设计了注塑机的交互信号、系统的工作流程、机器人程序。分析了该系统各设备的问题、原因、解决方案。为注塑机取件插模自动化系统提供了设计思路和改造方案。

基于多稳态柔性机构跨尺度微夹钳研究

为了解决传统微夹钳在夹持时存在精度较低、行程较小、不能跨尺度(um-mm)夹持物体的问题,提出了一种基于多稳态柔性机构跨尺度微夹钳结构。将多稳态结构与传统放大机构相结合,微夹钳左侧采用杠杆机构和平行四边形机构,右侧采用三个不同双稳态串联实现八稳态,最后由平行四边形机构保证微夹钳末端输出为单纯平行移动。首先,介绍微夹钳总体结构设计;接着,利用理论计算推导出了放大机构的位移放大比和多稳态特性;最后,运用有限元方法对模型进行分析,证实了微夹钳的性能及其安全性。该微夹钳有效夹持的位移范围大、放大倍率高、结构紧凑、能实现μm-mm的跨尺度平行夹持。

气动软体手爪的失蜡铸造及试验分析

气动软体手爪作为软体机械手的执行单元,目前多为中空结构,主要由硅胶、凝胶、软聚合物等易变形、高弹性的材料构成。气动软体手爪的制造工艺通常采用分层制造的方法,需要粘接成型,容易产生粘接缺陷,从而影响强度、气密性、寿命等。传统的失蜡制造工艺虽然可以使气动软体手爪一体成型,但仍有因液体硅胶流动性差而出现蜡芯偏转与倾斜的问题。本工艺研究依据扩散理论,发现在铸造过程中硅胶的固液界面会发生互相渗透互溶的现象,因此采用失蜡法加多步浇注的方式,既能使复杂的制造工艺得到简化,降低模具的设计难度,又避免粘接,提高了气动软体手爪的密封性。设计了一种多腔体气动网格式软体手爪,并优化了模具。对软体手爪的弯曲变形进行仿真分析并进行试验,验证了制造工艺的可行性。