机器人操作臂动力学参数的动静态辨识方法研究

针对机器人惯性参数辨识的问题,提出了一种机械臂动力学参数的动静态混合辨识方法。在静态辨识中,通过变换机械臂的构型构造多维矩阵,利用机器人基座六维力传感器采集的三维力及力矩值,采用最小二乘法求解机械臂各连杆质量与质心坐标的乘积,为动态辨识过程消去待辨识参数的二次方项,降低辨识的复杂度。利用静态辨识结果,基于牛顿-欧拉算法推导参数解耦形式的机械臂动力学方程。在动态辨识中,规划各关节按照特定的组合方式运动,根据采集的各关节的力矩、速度及加速度值,采用伪逆法辨识各连杆的惯性张量以及质心坐标,继而完成动力学参数的全辨识,算法的参数辨识误差低于0.7%。最后,通过仿真实验验证了该辨识算法的正确性与可行性。     

机器人基座六维力传感器重力补偿研究

机器人基座六维力传感器常受到安装精度和机器人重力影响而出现测量误差。为了解决这一问题,在利用 D-H 法建立机器人位姿模型的基础上,推导出基于最小二乘法的基座六维力传感器静态重力补偿算法。针对算法中需要采集大量机器人位姿数据的问题,采用正交实验法确定样本空间以减少位姿采集量。最后以六自由度协作机器人为例,利用 6 因素 5 水平的正交实验表获取机器人典型位姿,搭建数据采集平台,实现补偿算法所需数据的采集,求解该机器人的基座六维力传感器静态重力补偿矩阵。实验表明,该补偿算法能够有效得到基座六维力传感器测得的误差值。     

基于快速动力学辨识的机器人力/位混合控制碰撞检测研究

针对机器人力/位混合控制时发生异常碰撞所导致的安全问题,提出一种基于快速动力学辨识的碰撞检测方案。首先,建立机器人快速动力学的辨识模型,基于拉格朗日法整理出机器人关节重力矩的最简三角函数回归矩阵,运用连续摩擦模型建模关节摩擦力;然后,采用最小二乘法分别辨识出机器人关节的重力矩最简参数集和连续摩擦模型参数集;最后,为验证提出方法的有效性,设计并完成机器人快速动力学辨识和碰撞检测实验。结果表明:提出的方法能够快速有效地辨识机器人的动力学参数,可实时检测机器人位置控制方向上4 N·m,力控制方向8 N·m以上的异常碰撞,有效保障操作人员和设备的安全,具有一定的工程参考价值。     

基于6维力/力矩传感器的并联机器人惯性参数辨识方法

提出了基于6维力/力矩传感器的并联机器人惯性参数辨识新方法,这种方法不需要了解关节摩擦和驱动器动力学特性的精确模型,推导了一般并联机器人的惯性参数辨识模型,分析了并联机器人的基惯性参数,提出了并联机器人惯性参数辨识轨迹的选择原则,并给出了两种新型空间并联机器人的分析实例。     

基于时间最优的工业机器人关节空间轨迹规划

以六自由度工业机器人为研究对象，为解决运行轨迹不平滑而导致机械冲击，提高机器人的运行效率和平衡性，提出一种基于二次抛物线加速度连续的关节空间时间最优轨迹规划算法。首先，基于匀加速-匀减速运行方式，根据电机最大速度和最大加速度参数，推导出运行位移、速度和加速度以及最小运行时间的计算公式；其次，基于梯形运行方式，引入速度同步系数和加速度同步系数两个参数，用来解决各关节运行同步的问题；然后，基于二次抛物线运行方式，推算出位移、速度和加速度关于时间的表达式，并给出算法设计流程图；最后，使用MALAB进行算法仿真验证。结果表明，该算法保证了加速度、速度和位移的连续，实现各关节同步运行和时间最优，确保机器人平滑高效地运行。     

柔性关节机器人参数分步辨识策略研究

针对具有柔性关节的机器人,建立包含重力补偿的机器人动力学模型.对模型线性化处理与提取最小参数集,确定激励轨迹方程形式,并从矩阵秩和条件数两个方面对各辨识矩阵的观测矩阵进行分析,提出相应的参数分步辨识策略,进而确定各参数的辨识顺序以及提高辨识精度的方法.该策略对线性方程组形式的参数辨识具有普适性.通过对二自由度机器人模型条件数的计算,验证了策略的有效性.     

柔性关节机器人参数分步辨识策略研究

针对具有柔性关节的机器人,建立包含重力补偿的机器人动力学模型.对模型线性化处理与提取最小参数集,确定激励轨迹方程形式,并从矩阵秩和条件数两个方面对各辨识矩阵的观测矩阵进行分析,提出相应的参数分步辨识策略,进而确定各参数的辨识顺序以及提高辨识精度的方法.该策略对线性方程组形式的参数辨识具有普适性.通过对二自由度机器人模型条件数的计算,验证了策略的有效性.     

基于迭代优化和神经网络补偿的超冗余机械臂半参数动力学模型辨识

为了实现超冗余机械臂动力学模型的精确辨识,提出了一种基于迭代优化和神经网络补偿的半参数动力学模型辨识方法。首先,介绍了超冗余机械臂的动力学模型和最小参数集,建立了关节非线性摩擦模型,使用遗传算法优化回归矩阵条件数生成激励轨迹。然后建立了机械臂动力学模型物理可行性约束,基于迭代优化方法设计了两层循环网络对超冗余机械臂的惯性参数和关节摩擦模型进行辨识。最后,利用数据集训练BP神经网络,得到超冗余机械臂半参数动力学模型,并与多种算法进行了比较分析。实验结果表明：相较于传统的最小二乘算法和加权最小二乘算法,通过使用本文提出的辨识算法,关节辨识力矩残差均方根（Root Mean Square, RMS）之和分别提高了32.81%和23.76%,半参数动力学模型相比于全参数动力学模型力矩残差均方根之和提高了23.56%,辨识结果验证了辨识方法的有效性和优越性。     

动力学参数辨识的SCARA机器人PTP加速度优化

针对SCARA机器人高速运动时驱动力矩超限对减速机造成损伤的问题,提出一种基于动力学参数辨识的PTP加速度优化方法。通过对粘滞+库伦摩擦模型进行改进得到更好的表征高速运动时的摩擦模型,并由激励轨迹最小二乘法完成SCARA机器人改进后动力学模型参数辨识。进一步通过改进的动力学模型对SCARA机器人的PTP运动进行力矩预测,选取合适的迭代步长通过寻优算法得到最优的PTP加速度。ADAMS仿真和力矩预测实验表明,改进后的SCARA机器人动力学模型具有更高的力矩预测精度,加速度寻优算法平均耗时8 ms满足工程实时性要求,所得最优加速度在保证运行效率不降低的同时使得多点位PTP运动峰值转矩从112.2 N·m降低到了84.19 N·m,有效的提高减速机的使用寿命。     

凿岩机器人钻臂动力学参数分步理论辨识方法

凿岩机器人钻臂具有多冗余自由度耦合关节,且结构尺寸庞大,难以准确获取其动力学参数。为此,提出一种分步理论辨识法辨识钻臂动力学参数。推导出钻臂的牛顿-欧拉方程,并建立其动力学模型,采用5阶傅立叶级数规划钻臂各关节运动的激励轨迹,将钻臂3维Pro/E模型导入ADAMS中,根据各关节在激励轨迹下的驱动力(或力矩),从推进器关节开始沿机身方向进行递推,对各关节的动力学参数进行分步辨识。仿真结果表明,分步理论辨识法具有较高的辨识精度,提高了钻臂末端(钎头)定位控制的精度和稳定性。     

基于传感器的操作臂惯性参数在线识别神经网络模型

机器人惯性参数识别是机器人精确建模以及机器人控制和仿真的关键问题之一。机器人腕力传感器的接入将影响机器人系统的动力学特性 ,同时腕力传感器的输出也真实地反映了机器人的力作用和机器人末端的动力学特性。本文基于腕力传感器的输出信号 ,对在线识别机器人操作臂末端的惯性参数的方法进行了分析和研究 ,并建立了惯性参数在线识别的神经网络模型 ,网络学习后其权值即为辨识的惯性参数。     

基于预测误差法的加速度传感器动态模型参数辨识

加速度传感器动态模型对研究与分析加速度传感器的动态特性与动态误差补偿具有重要作用。针对加速度传感器动态模型的参数辨识,提出了一种基于预测误差法的加速度传感器动态模型参数辨识方法,该方法将加速度传感器的状态空间模型转化为线性带外生输入的自回归滑动平均(ARMAX)模型,获得其最优一步预测输出的表达式,并通过求解加速度传感器最优一步预测输出极小化误差准则函数,实现加速度传感器动态模型参数的最优辨识。实验结果表明,该方法有效地实现了加速度传感器动态模型的参数辨识,所得加速度传感器动态模型具有较高的精度,能描述加速度传感器的动态特性。     

基于改进自适应遗传算法的固定结合面动态特性参数优化识别

针对固定结合面传统建模方法精度较低和结合面的动态特性参数难以确定的问题,改进了基于弹簧阻尼单元的建模方法,提出了基于实验模态分析和改进自适应遗传算法的固定结合面动态特性参数的优化识别方法。该方法以有限元计算的理论固有频率和阻尼比与其对应实验模态分析结果的相对误差最小为目标函数,使用改进的自适应遗传算法优化识别固定结合面的刚度和阻尼参数。以自行设计制作的固定结合面模型为研究对象进行了建模、实验、参数识别等分析,分析结果表明：所提出的方法是正确的、有效的,参数识别误差在5%以内,达到了较高的识别精度。     

基于遗传神经网络的机器人腕力传感器动态建模与补偿方法

介绍用于MotomamV3X机器人上的新型多维腕力传感器,比较遗传算法与人工神经网络的特点,将遗传算法的交叉和变异操作进行改进,提出一种融合改进遗传算法(Genetic algorithm, GA)的函数连接型人工神经网络(Functional link artificial neural network, FLANN),并将其用于所介绍的新型机器人腕力传感器动态建模与动态性能补偿中。介绍动态建模与动态补偿原理及改进遗传神经网络算法,给出该传感器的动态模型和动态补偿模型。该方法利用腕力传感器的动态标定数据,采用改进遗传神经网络搜索和优化模型参数,保留了遗传算法的全局搜索能力和FLANN结构简单,鲁棒性好,且具备自学习能力的特点,克服了FLANN容易陷入局部极小的缺陷,具有快的网络训练速度及高的动态建模精度。理论分析和试验结果都证实了所提出的动态建模与动态补偿方法的有效性。     

APPROACH TO IMPROVEMENT OF ROBOT TRAJECTORY ACCURACY BY DYNAMIC COMPENSATION

Some dynamic factors, such as inertial forces and friction, may affect the robot trajectory accuracy. But these effects are not taken into account in robot motion control schemes. Dynamic control methods, on the other hand, require the dynamic model of robot and the implementation of new type controller. A method to improve robot trajectory accuracy by dynamic compensation in robot motion control system is proposed. The dynamic compensation is applied as an additional velocity feedforward and a multilayer neural network is employed to realize the robot inverse dynamics. The complicated dynamic parameter identification problem becomes a learning process of neural network connecting weights under supervision. The finite Fourier series is used to activate each actuator of robot joints for obtaining training samples. Robot control system, consisting of an industrial computer and a digital motion controller, is implemented. The system is of open architecture with velocity feedforward function. The proposed m     

Research on parallel load sharing principle of piezoelectric six-dimensional heavy force/torque sensor

In working process of huge heavy-load manipulators, such as the free forging machine, hydraulic die-forging press, forging manipulator, heavy grasping manipulator, large displacement manipulator, measurement of six-dimensional heavy force/torque and real-time force feedback of the operation interface are basis to realize coordinate operation control and force compliance control. It is also an effective way to raise the control accuracy and achieve highly efficient manufacturing. Facing to solve dynamic measurement problem on six-dimensional time-varying heavy load in extremely manufacturing process, the novel principle of parallel load sharing on six-dimensional heavy force/torque is put forward. The measuring principle of six-dimensional force sensor is analyzed, and the spatial model is built and decoupled. The load sharing ratios are analyzed and calculated in vertical and horizontal directions. The mapping relationship between six-dimensional heavy force/torque value to be measured and output force value is built. The finite element model of parallel piezoelectric six-dimensional heavy force/torque sensor is set up, and its static characteristics are analyzed by ANSYS software. The main parameters, which affect load sharing ratio, are analyzed. The experiments for load sharing with different diameters of parallel axis are designed. The results show that the six-dimensional heavy force/torque sensor has good linearity. Non-linearity errors are less than 1%. The parallel axis makes good effect of load sharing. The larger the diameter is, the better the load sharing effect is. The results of experiments are in accordance with the FEM analysis. The sensor has advantages of large measuring range, good linearity, high inherent frequency, and high rigidity. It can be widely used in extreme environments for real-time accurate measurement of six-dimensional time-varying huge loads on manipulators.     

Research on the parallel load sharing principle of a novel self-decoupled piezoelectric six-dimensional force sensor

This paper presents a novel integrated piezoelectric six-dimensional force sensor which can realize dynamic measurement of multi-dimensional space load. Firstly, the composition of the sensor, the spatial layout of force-sensitive components, and measurement principle are analyzed and designed. There is no interference of piezoelectric six-dimensional force sensor in theoretical analysis. Based on the principle of actual work and deformation compatibility coherence, this paper deduces the parallel load sharing principle of the piezoelectric six-dimensional force sensor. The main effect factors which affect the load sharing ratio are obtained. The finite element model of the piezoelectric six-dimensional force sensor is established. In order to verify the load sharing principle of the sensor, a load sharing test device of piezoelectric force sensor is designed and fabricated. The load sharing experimental platform is set up. The experimental results are in accordance with the theoretical analysis and simulation results. The experiments show that the multi-dimensional and heavy force measurement can be realized by the parallel arrangement of the load sharing ring and the force sensitive element in the novel integrated piezoelectric six-dimensional force sensor. The ideal load sharing effect of the sensor can be achieved by appropriate size parameters. This paper has an important guide for the design of the force measuring device according to the load sharing mode.     

基于粒子滤波的壁面爬行机器人位姿跟踪研究

为提高壁面爬行机器人的智能化水平,提出一种利用粒子滤波算法进行机器人位姿跟踪的方法。所述方法在机器人身上安装了发声器,将机器人位姿跟踪问题转换为声源跟踪问题处理。设计了一个声阵列传感器,采用可控波束形成定位技术观测机器人位姿,利用里程计描述机器人的位姿变换动态模型,并最终建立了基于贝叶斯估计的粒子滤波位姿跟踪算法。搭建了实验平台进行现场实验,结果表明该方法可行并有实际应用价值。     

主从式机器人系统中力反馈的实现

设计了一套适用于医疗和装备维修的主从式机器人系统,并对其力反馈实现进行了研究。采用六维力传感器获得了从端的受力情况,并对获得的力信息进行了滤波、离线坐标系标定和重力补偿等处理,提高了力反馈信息的准确性和抗干扰能力。为进一步减小主从位置误差对系统的影响,在力反馈中实时附加一个与主从位置误差反向的作用力,并将其与传感器获得的力信息进行线性融合。实验结果表明,该方法可以提高系统的力反馈性能,满足主从式机器人系统对力反馈的要求。