UR5机器人焊接轨迹规划及运动学分析

为了研究UR5机器人焊接运动轨迹情况,采用D-H法对UR5机器人建立UR5机器人坐标系,并对机器人的正、逆运动学分别进行分析求解。首先,利用三维软件CATIA建立UR5机器人运动学模型;其次,采用Denavit-Hartenberg分析原理对机器人末端执行器进行轨迹规划,并将得到的角速度、角加速度和角度各关节曲线曲率变化轨迹导入MATLAB软件和ADAMS软件;最后,进行联合仿真,验证了UR5焊接机器人工作时的稳定性,为进一步优化焊接轨迹打下了基础。     

基于DENSO机器人的地插打磨时间最优轨迹规划

高档装饰用地插多采用铜或不锈钢材质,其外观要求光亮圆滑。为实现DENSO机器人在执行打磨作业过程中运动高效、平滑且连续,对比分析了匀加速匀减速、三次多项式、五次多项式三种插值方法,对机器人手臂末端轨迹进行任务空间轨迹规划。通过对DENSO机器人逆运动学求解,将任务空间轨迹转换到关节空间。运用MATLAB建模仿真得到机器人各关节的角位移、角速度及角加速度曲线图,结果表明用五次多项式插值法规划后的各关节角位移、角速度及角加速度曲线更加平滑且无突变,机器人运动性能优于另外两种方法。根据角加速度曲线波动范围及最大允许角加速度的限制,对各段轨迹运动时间进行了重新分配,得出在满足DENSO机器人运动平稳和物理约束的条件下所需的最短时间。最后通过整机实验与对比,实现了DENSO机器人对地插打磨作业的时间最优轨迹规划,为进一步提高机器人工作效率奠定了理论基础。     

高空作业车的时间最优轨迹规划

为解决高空作业车臂架运动的稳定性及作业时高效性的问题,以某型号折臂式高空作业车为研究对象,应用机器人学理论,建立高空作业车运动学模型。针对作业时臂架连接之间的关节角加速度存在突变的问题,在关节空间内采用3-5-3多项式插值方法进行轨迹规划,保证在运动过程中的角加速度连续性。并在满足最大关节角速度、角加速度约束条件下,使用粒子群算法算对各关节轨迹进行优化,得到基于时间最优的工作轨迹,避免各关节在运行中产生较大冲击,同时也提高了作业效率。     

破拆机器人拆除窑衬的时间最优轨迹规划

为提高破拆机器人拆除窑衬的工作效率,用4-3-4分段多项式进行轨迹规划,建立时间最短的优化目标,在运动学约束条件下,采用改进鲸鱼优化算法优化各关节的运动时间。混沌映射初始化种群和非线性收敛因子相结合的鲸鱼优化算法寻优能力较强,可以降低算法陷入局部最优的概率。仿真结果表明：各关节的角速度和角加速度曲线连续无突变,且满足运动学约束条件,能较好地发挥破拆机器人的运动学性能。本研究对破拆机器人拆除窑衬实现时间最优轨迹规划具有一定参考意义。     

机器人的运动轨迹研究与仿真

为研究六自由度机器人的运动学问题,以MZ07六自由度机器人为研究对象,应用D-H法对机器人建立关节坐标系并确定杆件参数,从而建立机器人的运动学模型。在MATLAB环境中,对机器人进行正、逆运动求解,在关节空间里,通过多项式插值对各个关节进行轨迹规划,并完成各关节的角度位置、角速度和角加速度的变化轨迹图像。通过仿真结果,可以得到多项式插值可以使机器人各个关节运动时位置、速度以及加速度的变化情况,且变化曲线光滑、连续,并在MATLAB三维图中直观看到机器人手臂的位姿状态,从而验证了机器人结构参数的正确性,以及多项式插值能够保证达到期望轨迹。同时MATLAB仿真为机器人的运动学问题、结构设计等方面提供了研究平台。     

一种机械臂分段插值轨迹规划方法

针对工业机械臂在运动过程中的角速度与角加速度突变引起的机械系统冲击问题,结合五次B样条曲线和五次多项式的高阶连续性,提出了一种新的分段插值轨迹规划算法即"B-5-B算法"。通过SOLIDWORKS建立样机模型,利用Adams进行虚拟样机的运动学仿真,得到关节的角位移、角速度、角加速度以及关节力矩图。通过与"3-5-3算法"所得到的图进行比较,表明了该算法提高了工业机械臂的角速度和角加速度曲线的平滑性,并降低了机械系统的冲击力,同时由于B样条具有局部支撑性,为轨迹优化提供了一种新的方法,也为机械臂实物验证做了充分的理论支撑。     

基于时间最优的机械臂关节空间轨迹规划算法

为了提高机械臂的作业效率和运动平稳性,提出了一种新的基于时间最优的轨迹规划算法。通过逆运动学求出与任务轨迹对应的关节位置序列,利用三次样条插值进行轨迹规划,从而使关节角速度、角加速度曲线光滑连续。通过自适应遗传算法对运动轨迹进行时间最短优化,并利用罚函数解决运动学约束问题。仿真结果表明该轨迹规划算法有效、可行,能够很好得减少机械臂完成工作任务所需的运动时间。     

四自由度机器人抓取运动目标建模与轨迹规划

为减少四自由度机器人运动过程中的抖动,提高轨迹规划的精度,提出采用七次多项式对四自由度机器人抓取运动目标过程中各个关节进行轨迹规划的方法。首先,对机器人各连杆之间的变换关系进行运动学分析,利用Matlab中的Robotics工具箱建立运动学模型,并验证逆解的正确性。针对五次多项式插值规划的轨迹精度不高的问题,采用七次多项式规划算法对PTP(point to point)的运动路径进行规划,在Matlab平台仿真实现机器人轨迹规划。仿真结果表明,在抓取运动目标过程中各关节位移、速度及角加速度随时间变化曲线连续没有突变,使机器人平稳的实现了对运动目标的抓取,降低了硬件开发成本。     

基于多约束的机器人关节空间轨迹规划

当机器人进行快速运动且运动时间确定时,由于受到驱动机构性能等因素的制约,机器人进行运动轨迹规划时需要考虑角加速度约束、角速度约束和角度约束等多个约束条件。通过对运动约束进行分析,提出基于梯形速度曲线的多约束条件下机器人关节空间轨迹规划方法。根据无约束条件下规划出的最小加速度运动轨迹,在角加速度满足约束的情况下对其进行优化,获得满足角速度约束和角度约束的最小角加速度运动轨迹。对加速度达到最大时的轨迹也无法满足约束条件的情况进行讨论。该轨迹规划方法兼顾机器人的运动平稳性与约束要求,并且能够充分发挥机器人关节的驱动性能。仿真结果表明了该方法的可行性。     

motoman up50机器人的轨迹规划及仿真研究

以motoman up50机器人为研究对象,在MATLAB环境下,利用Robotics Toolbox工具箱对motoman up50机器人进行了三维建模。在其正、逆运动学分析的基础上对轨迹规划的问题进行仿真研究,仿真实验结果显示采用七次多项式进行关节轨迹规划时可以得到平滑的关节角速度、角加速度曲线,保证了机器人的作业精度,对motoman up50机器人的教学及轨迹规划的研究具有重要的意义。