制孔机器人在制孔过程中的振动抑制研究

Aiming at tlie problem of vibration suppression of tlie hole making robot in the process of making holes,a typical example of a two-joint hole drilling robot to study the control algoritlim was took. The effect of tlie feed direction drilling force on the system of tlie hole making robot was only considered. The mechanism of vibration in the process of making holes was analyzed. Finally the fuzzy compensation inhibit vibration control algorithm was put forwarded. According to the Lagrange equation,the dynamic model of the hole robot was established,and the drilling force model was established according to the theory of oblique cutting model. Then the simulation was carried out by the Matlab/ Simulink platform under a particular position. After a fuzzy controller was used to compensate the dynamic change of the end effector of the hole making robot in the process of the axial drilling force to each joint in advance,the defection of each joint in the hole making process was obviously weakened. The results indicate that the stiffness of the system can be enhanced by adding the vibration suppression algorithm with fuzzy compensation,which further ensures the quality of the hole. [ABSTRACT FROM AUTHOR]     

基于解耦的柔性关节机械臂振动抑制方法研究

针对多自由度柔性关节机器人手臂残余振动抑制问题,对双杆机械臂关节耦合及振动抑制方法进行了研究,提出了基于解耦的柔性关节振动抑制控制算法。首先,根据拉格朗日方法建立了系统的动力学模型。然后,分析了关节间存在的相互作用力及关节间的相互耦合对机械臂振动抑制的影响。利用模糊补偿控制方法对二自由度柔性关节机械臂进行了模糊解耦,并在解耦的基础上引入零振荡整形器(ZV整形器)对解耦后的各个单关节进行进一步控制,以抑制各臂杆由于关节刚度不足导致的残余振动。最后,通过数值算例进行了仿真,验证了该算法的有效性。研究结果表明,加入解耦环节之后,两杆的相互干扰明显减弱,耦合度明显降低,使该非线性系统近似成为线性系统,再通过零振荡整形器对各关节运动加以优化,使得机械臂的残余振动得到了有效的抑制。     

基于局部特征的位姿求解算法北大核心

为提高点云数据配准精度,更准确获取目标物体位姿信息,提出一种基于局部特征的多源数据匹配位姿求解方法。首先,通过3D深度相机获取模型三维点云数据,并根据梯度阈值算法从大量点云数据中得到物体表面梯度值;其次,使用L+边界提取算法提取物体边缘轮廓特征信息,再遍历实体大量点云数据求解二维轮廓特征值,从而对输出的轮廓特征数据建立特征数据库;最后,对获取的点云数据特征进行数据处理,通过Hu矩匹配算法找到相对应的数据源后再由F-ICP匹配算法获取模型位姿。结果表明基于局部特征的多源数据匹配算法可以有效对点云数据进行位姿计算,匹配精度得到提升。     

基于解耦的工业机器人模糊PID抑振研究

该文针对工业机器人在定位过程中由于关节柔性产生的振动抑制问题，对六自由度的工业机器人进行研究，提出了基于解耦的柔性关节模糊PID抑振控制算法。首先，建立了工业机器人系统的动力学模型；然后，根据连杆之间的耦合关系设计了变参数模糊控制器，降低各连杆之间的耦合程度，并在解耦的基础上加入模糊PID控制器，对解耦后的各个关节进一步抑振；最后，通过Simulink仿真验证该算法的有效性。研究结果表明，变参数模糊解耦比定参数模糊解耦的效果更好，解耦之后的转台、大臂和小臂之间可以近似看成线性系统，再进行模糊PID控制，其抑振的效果相比传统PID控制器来说更为理想。