基于六维线性插值的六自由度机械臂逆运动学方程求解方法

针对一般结构的六自由度(DOF)机械臂逆运动学方程求解困难的问题,提出六维线性插值理论。首先,从大量的经验数据中搜索7个相邻的非线性相关的节点组成超体;然后,利用这7个节点得到六元一次线性预测函数;最后,使用预测函数进行插值和反插值运算预测位姿和关节角。使用Matlab仿真按照正运动学方程产生100万组经验数据,并对目标位姿进行反向插值,迭代预测6个关节角。实验结果表明,相比径向基网络(RBFN)、六维线性反插值法,所提方法能够更快、更准地逼近目标位姿。所提方法是基于数据的算法,避免了复杂的理论,可以满足机器人日常应用的要求。

一种二自由度球型手腕的设计及控制分析

该文提出一种新的基于伞齿传动的二自由度球型手腕。使用三个伞齿并利用伞齿的传动特性,设计了一款两侧伞齿同向转动用于实现俯仰运动,反向转动用于实现左右摆动的二自由度球型手腕。该球型手腕具有俯仰、摆动两个自由度。通过立体几何法分析了该球型手腕的运动空间并通过齿轮传动关系分析了电机转速和球型手腕运动角速度之间的关系。使用Solidworks Motion验证了该球型手腕的运动特性并使用Matlab处理数据,呈现实验结果。实验结果表明,设计的二自由度球型手腕运动范围大,集成度高,且控制简单方便。

一种基于蜂巢气动网络的软体夹持器抓取策略研究

提出一种新的基于蜂巢气动网络的软体夹持器,并进行抓取策略的研究.基于软体机器人具有无限自由度的特性,可以实现夹持器和物体表面极好的贴合.结合蜂巢气动网络的运动特性和抓取特性,针对每个备选抓取点进行抓取过程模拟,以确定其最终抓取形态.对于每个备选抓取点的最终抓取形态,提取出判定点进行相对形封闭性判定以确定可行解集合.对于每个可行解方案,通过计算适用于蜂巢气动网络的软体夹持器的评价函数以获取最优值,得到对应的最佳抓取方案.实验结果表明,该软体夹持器及其抓取策略大幅提高了对常见几何形状物体的抓取成功率.