五连杆式人机合作机器人运动学及动力学研究

人机合作机器人(Cobot)是被动的能直接与人合作的机器人.根据差动轮系的不完全约束特性,提出了基于差动轮系的五连杆式人机合作机器人模型.根据差动机构与关节、差动机构与差动机构之间的耦合关系,建立了串联式Cobot的运动学模型和动力学模型.对串联式五连杆Cobot模型样机进行了实验研究.实验结果表明,该五连杆式Cobot能够跟踪理想直线,具有不完全约束特性,如果进一步完善,它可以被应用在大型零件的装配生产线、外科手术以及一些需要人机合作的场合.     

深度区域网络方法的细粒度图像分类

目的 在细粒度视觉识别中,难点是对处于相同层级的大类,区分其具有微小差异的子类,为实现准确的分类精度,通常要求具有专业知识,所以细粒度图像分类为计算机视觉的研究提出更高的要求。为了方便普通人在不具备专业知识和专业技能的情况下能够区分物种细粒度类别,进而提出一种基于深度区域网络的卷积神经网络结构。方法 该结构基于深度区域网络,首先,进行深度特征提取任务,使用VGG16层网络和残差101层网络两种结构作为特征提取网络,用于提取深层共享特征,产生特征映射。其次,使用区域建议网络结构,在特征映射上进行卷积,产生目标区域;同时使用兴趣区域（RoI）池化层对特征映射进行最大值池化,实现网络共享。之后将池化后的目标区域输入到区域卷积网络中进行细粒度类别预测和目标边界回归,最终输出网络预测类别及回归边框点坐标。同时还进行了局部遮挡实验,检测局部遮挡部位对于分类正确性的影响,分析局部信息对于鸟类分类的影响情况。结果 该模型针对CUB_200_2011鸟类数据库进行实验,该数据库包含200种细粒度鸟类类别,11 788幅鸟类图片。经过训练及测试,实现VGG16+R-CNN （RPN）和Res101+R-CNN （RPN）两种结构验证正确率分别为90.88%和91.72%,两种结构Top-5验证正确率都超过98%。本文模拟现实环境遮挡情况进行鸟类局部特征遮挡实验,检测分类效果。结论 基于深度区域网络的卷积神经网络模型,提高了细粒度鸟类图像的分类性能,在细粒度鸟类图像的分类上,具有分类精度高、泛化能力好和鲁棒性强的优势,实验发现头部信息对于细粒度鸟类分类识别非常重要。     

基于差动机构的五连杆式人机合作机器人的动力学分析

介绍了一种基于差动机构的新型CVT连续变速传动机构, 通过CVT之间的不同耦合方法,构成了并联式和串联式人机合作机器人.分析了基于差动机构的人机合作机器人的工作原理,建立了差动机构的动力学模型.以五连杆式人机合作机器人为研究对象,分别建立了串联式和并联式人机合作机器人的动力学模型.􀁱 􀁽     

基于速度约束的五杆式人机合作机器人控制策略研究

提出了基于速度约束的机器人控制策略,该控制策略根据操作者的操作力、机器人轨迹偏差和当前速度,计算出控制量,实现对机器人末端轨迹的虚拟约束控制。对机器人利用该控制策略跟踪直线和圆弧两种轨迹的效果进行了仿真,结果表明该控制策略可以实现人机合作机器人对轨迹虚拟约束控制的要求。
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平面五杆机器人位置精度分析及仿真

并联机器人是一种新型的机器人,与串联机器人相比具有许多优点。平面五杆机器人是典型的两自由度平面并联机构。利用D-H法对平面五杆机器人的位置正解进行了分析,并应用解析法对其位置精度进行了探讨。利用Matlab对位置精度进行了仿真分析。     

基于Matlab的五杆式人机合作机器人动力学仿真研究

人机合作机器人是一种新型的机器人,它通过和操作者合作共同完成作业任务.操作者提供驱动机器人运动的力,机器人控制其末端的轨迹,使其沿着期望轨迹运动.利用Matlab软件中的SimMechanics和Simulink工具对一种五杆式人机合作机器人自由模式和约束模式的动力学特性进行了仿真研究,分析了约束系统的性能对人机合作机器人工作性能的影响.     

基于Simulink的合作机器人机构建模及仿真

为了研究拿作机器人（Cbot）的特性，根据Cobot机构的组成，建立了不完全约束关节机构的模型,利用Simulink和机构仿真工具SimMechanics建立了Cobot机构的仿真模型。并对Cobot跟踪给定轨迹进行了仿真分析。仿真结果表明，该仿真模型能够跟踪给定的轨迹,并具有被动的约束特性，满足人机合作的要求。本研究的这种Cobot模型可以应用在物料搬运和零件的装配等需要人机合作的场合。     

步进电机控制系统的设计

研究通过"IPC+运动控制卡"的方式来对机械臂末端的步进电机进行控制。工控机作为上位机,通过Visual C++调用动态链接库;运动控制卡根据机械臂的运动情况发送方向和脉冲信号,实现对步进电机的开环控制,从而实现机械臂末端手爪的抓取与释放。     

足尺人造板力学性能自动检测样机控制系统研究

为了快速检测足尺人造板的力学性能,自行研制了检测样机,该样机的控制系统采用PC＋NI运动控制卡的结构。硬件主要由PC机、NI运动控制卡、电机、接近开关、传感器等组成,系统软件使用图形化编程语言Labview为开发平台,对多轴运动控制系统进行开发。重点阐述了控制原理、如何提高系统的稳定性及抗干扰性。结果表明,该系统人机界面友好,开发周期短,易于操作,具有很好的稳定性和抗干扰性。