面向冗余机器人实时控制的逆运动学求解有效方法

针对7自由度冗余机器人实时运动控制,对机器人逆运动学提出了一种新的求解方法.采用位姿分解方式,使7自由度冗余机器人逆运动学简化为4自由度位置逆运动学求解.在梯度投影法得到位置优化解的基础上,利用机器人封闭解公式求得一组优化解.通过对7自由度机器人仿真分析,表明了该方法的有效性.     

面向冗余机器人实时控制的逆运动学求解有效方法

针对-自由度冗余机器人实时运动控制,对机器人逆运动学提出了一种新的求解方法.采用位姿分解方式,使-自由度冗余机器人逆运动学简化为,自由度位置逆运动学求解.在梯度投影法得到位置优化解的基础上,利用机器人封闭解公式求得一组优化解.通过对-自由度机器人仿真分析,表明了该方法的有效性.

     

基于Paden-kahan子问题的冗余度机器人运动学求解

针对7DOF机器人的逆运动学求解问题,提出了一种可提高运动控制精度的混合算法.这种算法使用 旋量理论来描述机器人的运动.它首先求出对运动学性能指标进行优化的速度级逆解;然后固定一个特殊关节,将 问题转化为非冗余度机器人的运动控制,应用Paden-Kahan子问题法得到逆运动学封闭解.通过仿真实例,证实了 这种混合算法的有效性.     

冗余自由度超声检测机器人的逆运动学分析

针对一类冗余自由度超声检测机器人的传统逆运动学求解算法耗时长且准确度低的问题,提出了一种基于集合划分和解析解法相结合的逆运动学求解算法。首先采用De-navit-Hartenberg方法建立检测机器人的运动学方程;其次,利用解析解法求出机器人逆解的解析表达式,并提出三种自由度分配方案;最后,选择合适的自由度分配方案,据此对超声波探头位姿集合作划分,结合逆解解析式求出运动学逆解。实际应用中,借助十一轴超声波检测机器人,利用该算法对具有复杂外形的飞机螺旋桨叶片进行检测。结果表明,与传统的纯数值解法相比,该算法能够快速得到精确的运动学逆解。     

改进末端跟随运动的超冗余蛇形臂机器人运动学逆解

针对超冗余蛇形臂机器人运动学逆解中计算量大、超关节极限和位形偏移量大的问题,提出了一种改进末端跟随运动的逆解算法．在末端跟随法中引入蛇形臂弯曲角度的约束,调整关节位置的更新方式,使关节在蛇形臂轴线上运动．通过依次更新关节的空间位置,将超冗余多节蛇形臂的运动学逆解转化为2自由度单节蛇形臂的运动学逆解．仿真分析了蛇形臂机器人在基座移动和基座固定条件下的轨迹跟踪效果,对比了同一目标位置下不同方法的性能．结果表明,改进后的算法能保证蛇形臂的弯曲角度不超过给定范围,关节的运动量从末端到基座依次减小,机器人的运动更协调;与基于雅可比矩阵的数值法和现有启发式方法相比,该方法运算量降低,机器人整体位形偏移量减小,能用于蛇形臂机器人的实时控制．     

用于丝驱动连续体机器人的实用运动学研究

针对单段及多段连续体机器人运动学问题,提出分段常曲率与粒子群算法相结合的完整正逆运动学分析方法.以双段丝驱动连续体机器人为研究对象,首先设计含平移段的机器人样机;然后利用分段常曲率方法建立驱动空间与关节空间的相互映射,根据齐次变换得到关节空间至工作空间的正映射关系;最后利用线性递减权重粒子群算法实现工作空间至关节空间的逆映射.对双段连续体机器人的运动学进行仿真及逆运动学求解耗时测试,并在研制样机上进行了实验验证.仿真结果说明了所提运动学研究方法的合理性及逆运动学求解的快速性,实验结果显示位置平均误差小于双段连续体机器人本体长度的6.22％,验证了所提运动学的有效性.     

结合MPGA-RBFNN的一般机器人逆运动学求解

针对一般机器人逆运动学求解过程中存在的求解速度慢、精度低的问题，将多种群遗传算法（multiple population genetic algorithm，MPGA）引入径向基函数神经网络（radial basis functions neural network，RBFNN），提出一种适用于一般机器人的高精度MPGA-RBFNN算法。该算法采用3层结构的RBFNN进行一般机器人逆运动学求解，结合一般机器人的正运动学模型，采用MPGA优化RBFNN的网络结构和连接权值的方法，同时应用混合编码和演化的方式，实现了从机器人工作空间位姿到关节角度的非线性映射，从而避免了复杂的公式推导并提高了求解速度。采用6R一般机器人作为实验平台进行实验，实验结果表明:MPGA-RBFNN算法不仅提高了一般机器人在逆运动学中的求解速度，而且MPGA-RBFNN算法的训练成功率和逆解的计算准确率也得到了提高。     

6R机器人实时逆运动学算法研究

提出一套解决各类6R机器人逆运动学问题的实时算法. 一般算法通过矢量计算和16阶矩阵分解得到一般6R机器人的最多16组逆运动学解. 封闭解法直接提取运动学等式求出关节变量的解析解. 组合算法将封闭解法或一般算法的结果作为初始值, 采用牛顿-拉夫森方法迭代出逆运动学精确解, 适用于所有接近满足封闭解条件或一般算法条件的6R机器人. 求解实验结果表明, 整套算法最大算法时间约为2.03 ms, 为任意几何结构的6R机器人应用于强实时系统提供了逆运动学解决方案.     

冗余驱动仿壁虎机器人运动学分析与仿真

研究仿壁虎机器人处于多足吸附支撑状态时,出现冗余驱动问题,机器人驱动难度较大,为协调机器人各关节运动和姿态控制,讨论了一种冗余驱动的仿壁虎四足机器人的自然约束条件,推导了机器人三足吸附状态时冗余驱动变量与独立驱动变量的位置和速度关系,建立了机器人机体正运动学方程,同时建立了机器人的逆运动学方程,用来验证正运动学方程的正确性.机器人正运动学方程是一个高次方程,有16组解,数字仿真结果表明只有一组解满足实际模型要求.逆运动学分析结果及仿真结果验证了正运动学的正确性.     

基于扩展雅可比矩阵的冗余液压驱动四足机器人运动控制

针对冗余液压驱动四足机器人运动学逆解问题,提出一种基于扩展雅可比矩阵的冗余液压驱动四足机器人运动控制方法.该方法既能解决冗余自由度带来的逆解多解问题,还能使机器人足端入地角度满足摩擦锥要求避免足端滑动.首先,规划机器人足端轨迹得到机器人足端速度,在分析机器人足端入地角度对机器人运动性能影响的基础上,结合机器人腿部结构几何关系,建立扩展雅可比矩阵,确立机器人关节角度速度和足端速度的映射关系,即得到机器人关节角度的解.然后,在对角步态下,通过仿真对传统的梯度投影法和提出的扩展雅可比矩阵法进行对比,理论分析及仿真表明传统的梯度投影法存在误差累积,且在实时性上不如扩展雅可比矩阵法.最后,实验验证了基于扩展雅可比矩阵逆运动学分析方法的可行性和有效性.     

仿人机器人7DOF腿部的运动分析与仿真

传统的6自由度腿部逆运动学求解可以得到唯一解,仿人机器人7自由度腿部由于冗余自由度的存在,其逆运动学求解比6自由度腿部更难.本文采用D-H方法对现有的仿人机器人7自由度的下肢进行运动学建模与分析,用位姿分离法求解步行运动中的逆运动学解,在LMS Virtual.Lab仿真平台上仿真,为解决机器人的动力学问题做必要的准备.     

基于改进天牛须算法的电力攀爬机器人运动学逆解算法

为了提高电力系统的自动化水平,减轻电力工人在检修高压输电系统时的劳动强度,同时保障电力工人人身安全,提出并设计一种可以攀爬电力铁塔的六自由度关节式机器人,针对该构型进行运动学分析和求解.为解决传统的解析法用于机械臂逆运动学求解过程中存在操作繁琐和奇异点无法逆运算等问题,提出一种基于改进天牛须算法的电力攀爬机器人运动学逆解算法.首先,对电力攀爬机器人进行DH建模,得到正运动学方程;然后,使用正运动学方程和目标位姿建立代价函数,采用改进天牛须算法对代价函数优化;最后,使用Matlab实现此算法进行仿真验证.实验结果表明,与传统的天牛须算法、改进遗传算法以及改进粒子群算法相比,所提出算法具有较好的收敛性,求解精度较高.     

基于解析法和遗传算法的机械手运动学逆解

研究优化机械手轨迹规划问题,机械手运动时要具有稳定性避障性能。针对平面3自由度冗余机械手优化控制问题,建立机械手的结构模型。提出用解析法和遗传算法相结合满足具有计算量小和适应性强的特点。在给定机械手末端执行器的运动轨迹,按着机械手冗余自由度,运动轨迹上每个点对应的关节角有无穷多个解。而通过算法可以找到一组最优的关节角,可得到优化机械手运动过程中柔顺性和避障点。仿真结果表明,该算法可以快速收敛到全局最优解,可用于计算冗余机械手运动学逆解,并可实现机器人的轨迹规划和避障优化控制。     

一个智能化的机器人仿真系统

本文介绍一个智能化的机器人仿真系统的设计与实现,包括机器人运动学及其逆问题,轨迹规划、工作空间几何描述,碰撞和干涉测试,图形生成和处理以及动画技术等内容.系统中将人工智能技术用于机器人运动学及其逆问题解的公式推导,采用图形集合运算完成图形输人并提出一种三维图形快速生成和处理的算法,能适用机器人实时图形仿真.该系统使用 Turbo-Pascal 语言在 IBM-PC 机上实现.     

仿人机器人手臂抓取运动规划广义逆RRT算法

针对高维空间冗余仿人机器人手臂抓取对象运动规划时所面临的目标位形未知、抓取空间受限、位形空间存在大量障碍物等难题,提出了一种广义逆快速探索随机树法(RRT)避碰运动方法.首先,提出分层子维空间运动规划概念模型,建立了仿人机器人上肢手臂运动学和逆运动学模型;其次,提出一种加权最小范数广义逆RRT规划算法;最后,通过计算机三维仿真,采用基于有向包围盒法开发的碰撞检测算法,验证了该算法的有效性.     

基于牛顿-拉夫逊迭代法的6自由度机器人逆解算法

为解决一般6自由度旋转关节机器人逆运动学问题,提出了一种用牛顿一拉夫逊迭代法逐次逼近目标位姿的逆解算法.根据正运动学方程建立雅克比矩阵,采用基于豪斯霍尔德的SVD分解求其伪逆来避免雅克比矩阵的奇异性问题,通过建立迭代规则并逐次迭代找到最优的逆运动学单解,实际应用时无需再建立多解取优策略.本算法具有较好的局部快速收敛性,能够达到较好的精度和速度,并在基于ARM9的嵌人式系统上实现了此算法.相应的测试表明:算法实时性能够满足系统要求,可应用于机器人实时控制系统.     

基于DTC-MOPSO算法的焊接机器人路径规划

点焊机器人在汽车白车身焊接中的应用大大提高了企业的生产效率,本文从焊接路径长度和能量两方面进行焊接机器人多目标路径规划．为了很好地解决这个问题,本文对一种新型多目标粒子群算法（三态协调搜索多目标粒子群优化算法）进行改进,得到适合于求解离散多目标优化问题的离散化三态协调搜索多目标粒子群算法（DTC-MOPSO）．通过和两个经典的优化算法比较,DTC-MOPSO算法在分散性和收敛性方面都有很好的优化性能．最后运用Matlab机器人工具箱对机器人的运动学、逆运动学以及逆动力学进行分析以求解机器人的路径长度和能耗,并将改进的算法应用于焊接机器人路径规划中,结果显示规划后的路径明显优于另外两种算法.     

基于旋转子矩阵正交的6R机器人运动学逆解研究

以机器人运动学方程为基础,基于变换矩阵中旋转子矩阵正交的特性,提出一种6R机器人运动学逆解算法.通过矢量运算,得到含有4个未知变量的4个常系数非线性方程,辅以其它方程,最终得到8组封闭解.通过对钱江一号焊接机器人的实例求解,验证了该算法解决逆解问题仅需0.087 ms,比传统的反变换法具有更优的实时性能;平面工况的运动仿真验证了该算法的有效性.该算法可应用于6R机器人的强实时在线控制系统.     

仿人机器人轻型高刚性手臂设计及运动学分析

重点研究了7自由度轻型高刚性作业型仿人机器人手臂的机构设计和运动学分析方法.首先使用动力学仿真、有限元分析与实验测试相结合的方法,设计了仿人机器人手臂,该机械臂结构紧凑、质量轻、刚度高.同时,提出结合查询数据库和逆运动学计算去模仿人类手臂姿态,从而获得逆运动学最优解的方法.该方法不仅解决了冗余自由度带来的逆运动学多解问...     

基于扩展雅可比矩阵的冗余度机器人多性能准则优化研究

本文基于扩展雅可比矩阵求冗余机器人逆解的算法,提出了将多个附加作业性能函数作归一化处理后,根据优先权的高低进行加权求和,从而利用其冗余性完成多性能准则优化的一种新方法.并且对所研制的七自由度冗余手臂避奇异及避关节极限的的双重性能进行了优化仿真分析,根据分析结果,所优化的手臂关节向与关节极限相反的方向运动,并且雅可比矩阵的条件数得到了降低,从而证实了此种算法对单个冗余自由度优化多个性能准则的有效性.