无力传感器的机械手爪力控制研究

针对当前基于被动力控制机械手爪的结构复杂问题,以及基于力传感器主动力控制机械手爪的安装局限问题,提出了一种无力传感器的机械手爪力控制方法。运用闭链结构机械手爪的静力学二元性概念计算驱动关节力矩。基于广义动量,设计驱动关节干扰力矩观测器估计干扰力矩。利用虚位移原理,建立驱动关节干扰力矩和夹持力的关系,通过仿真验证了估计夹持力的正确性;控制仿真采用速度和力控制切换的方式,实现了低振荡且仅仅一次碰撞的无力传感器的机械手爪力控制。     

门架式机械手在低压电流互感器自动检定系统中的应用

介绍了一种已在低压电流互感器自动检定系统中成功应用的门架式机械手。该机械手采用PL C作为控制系统,利用伺服电机控制器和气动电磁阀分别控制机械手运动电缸和重载型平行气爪,实现了机械手直角坐标运动、腕部电缸旋转和气爪的张开和闭合,能够完成互感器抓取和搬运的动作。现场应用证明其可靠性高,运行平稳精准,能够满足低压电流互感器自动检定系统的使用要求。     

基于机器视觉的边缘缺陷检测实验装置开发

针对目前自动化课程教学内容的需求,把机器控制与图像视觉相结合,开发一套继电器外壳边缘缺陷检测的实验装置.该实验装置把机电传动控制、气动控制、机械手控制、以及图像处理技术等理论知识有机融合,其主要结构包含机器视觉与机械运动控制两大部分,整个装置可完成电机的控制、各类传感器的数据检测、机械手的运动路径规划与定点投放、图像的...     

基于多感知的空间机械手爪控制研究

对融合了视觉、滑觉、角位移等多种传感器的欠驱动空间机械手爪,研究其对不同形状、质地的物体实现自适应抓取控制。通过传感器反馈控制机械手运动、抓取力,提高机械手的自主能力。在抓取模式选择中,采用基于专家系统的抓取规划,根据物体不同的形状、尺寸选择不同的抓取模式;在抓取力控制中,通过由PVDF制作的滑觉传感器反馈,采用基于滑觉信号的模糊控制方法,对不同质地的物体选择不同的控制参数。通过实验研究验证基于多感知的控制方法对各种物体可以进行可靠的抓取。     

一种单电机驱动多指多关节机械手的设计

为了使机械手灵巧、稳妥地抓取物体,设计了一种新型结构的单电机驱动4 指12 关节机械手爪．该手 爪由电机驱动一根十字连杆,其端部分别连接4 个手指的第1 动力连杆;每个手指有3 个指节,由2 个平行四边形 的指节结构确保手指末端做平移运动;每个手指的第2 动力连杆具有延伸滑槽,当第2 动力连杆运动时,经过特别 设计的滑槽在固定支点滑动,可使手指末端匀速运动．该新型的单电机驱动手爪设计方案实现了机械手控制简单、 抓握可靠的目的．     

HI—1三感觉机械手的研究

本文对机器人的接近觉、接触觉、滑觉进行了研究,设计并制作了能装于机械手爪上的小型组合传感器.传感器组成的系统在一简易的机械手上完成了抓鸡蛋、纸盒、玻璃瓶、铁块等多种操作.     

“可编程序控制器及其应用”讲座：第十九讲 可编程序控制器的应用实例

本讲通过讲述两个应用实例,总结以前所讲述的内容。一、自动装卸控制本例适用于电镀生产线、自动装卸机和自动生产线上的机械手控制等。 1.动作说明图1表示自动装卸机返复不断地将物品自A点搬运到B点的动作示意图,图2是一个周期的动作流程。控制回路中设置有抓爪张开和闭合电路,有装卸机上升限位、下降限位和左行限位、右行限位开关,延时控制电路等. 假定起始抓爪处在B点位置,起动以后装卸机上升,碰到上限开关后开始右行,碰到右行限位开关后再下降,降到下限位置后抓爪闭合并抓取被运物品。为了保证抓取牢靠,延时5秒钟后再开始上升,提升到上限位置后左行,碰到左行限位开关后开始下降,降到下限位置后把抓爪张开,放下被运物品,延迟5秒钟后又重     

基于数据手套的仿人机械手控制系统

为了以自然、直观的方式控制仿人机械手,提高仿人机械手的操作性能,设计和实现了基于数据手套的仿人机械手控制系统.提出了从14-传感器数据手套到仿真虚拟手和五指型仿人机械手的关节角度映射方案.设计了实时仿真控制和在线控制两类控制模式,提出的借助仿真虚拟手可及时展示控制效果,解决了在线控制仿人机械手时运动时延带来的控制不直观的问题.实验结果证明了基于数据手套的仿人机械手控制系统的正确性和实用性.     

用分级神经网络学习机器人的动力学特点

给出了解决机器人控制问题一种神经网络方法.使用一个分级神经网络(NN)结构学习刚体机器人动力学特点.对于一般类别的机械手,使用前训练一系列的三层前馈网络模块,然后把这些基函数实时地用于第四层.使用线性控制原理,辅以非线性补偿控制机械手,使学得的机械手动力学知识创建一个在整个工程中高速控制机械手的控制器.模拟结果表明控制器的性能得到了大大提高.     

基于视觉识别的机械手无抖振定位控制

采用当前方法对机械手进行定位控制时,定位控制所用的时间较长,控制结果与预期结果之间的误差较大,存在定位控制效率低和控制精准度低的问题。将视觉识别技术应用到机械手定位控制中,提出基于视觉识别的机械手无抖振定位控制方法,对采集得到的机械手图像做DCT变化处理,将机械手图像变换到频率域中,采用高斯同态滤波去除机械手图像中存在的噪声,将高斯模型作为分割模型对去噪后的机械手图像做分割处理,得到机械手的轮廓区域。结合Softmax分类器和稀疏自编码网络对机械手进行无抖振定位控制,采用贪婪训练算法根据顺序对网络进行训练,将训练得到的特征点输入Softmax分类器中对机械手进行微调,实现机械手的无抖振定位控制。仿真结果表明,所提方法的控制效率高、控制精准度高。