用球面向量法解机械手逆运动学问题

本文首先介绍球面向量理论。在以点O为原点的所有右手坐标系的集合与以O为中心的单位球面上的所有球面向量的集合之间存在一一对应的关系。从而坐标系的旋转变换等价于球面向量在单位球面上的运动。通过解球面向量三角形即可达到研究坐标系旋转变换的目的。球面向量法是与“旋转矩阵法”和“旋转向量法” (即,四元数法)完全不同的一种新方法,不仅可以用来建立机械手运动学方程,而且特别适用于解逆运动学问题。本文介绍了如何用球面向量法解机械手运动学问题,并给出了几种适于常见机械手的具体解法。     

基于遗传算法的机器人运动学逆解

在分析以往逆解方法的基础上，提出了用遗传算法求解机器人运动学逆解的方法，给出了用于优化求解的适合度函数，并提出用二次编码法提高解的精度．计算机模拟证明：该方法能快速收敛于全局最优解，能给出机器人的可能解，并能计算冗余度机器人的逆解．     

基于RBF网络的机械手运动学逆解

通过对RBF网络学习算法的分析,并在此基础上对最近邻聚类算法进行改进,以提高训练速度;并针对最近邻聚类算法整体拟舍效果不十分理想.对网络的输出进行修正,提高了求解精度.采用所提出的改进算法训练RBF网络,建立机械手逆运动学模型.仿真结果表明了该算法的有效性.     

实时解析法在NAO模型运动学求逆解中的应用

为了提高RoboCup3D仿真平台中球员在运动过程中的精确性和稳定性,提出一种针对仿人机器人NAO模型的运动学实时求逆解方法。首先,分析了NAO模型的下肢拓扑结构,并且建立了其前向运动学模型;然后,通过实时的逆运动学解析法推导出机器人下肢关节各个关节角的求解方程;最后,通过编码实现该算法。实验结果验证了该方法的求解数值稳定性和在线实施的可行性,提升了RoboCup3D仿真球队的整体竞技水平。     

基于ANFIS的机械手运动学逆解的求取

提出一种基于自适应神经模糊推理系统（ANFIS）求取机械手运动学逆解的方法。本文以SCARA（Selective Compliance Assembly Robot Arm）型四自由度机械手为研究对象,研究SCARA机械手末端执行器笛卡儿空间坐标与机械手关节空间关节变量之间的对应关系。首先根据笛卡儿运动轨迹选取起点、终点和中间点,并求得与之对应的关节变量值序列。然后利用插值方法求得关节空间的角度变化曲线,最后在关节曲线上随机选取样本点,进而利用得到的数据训练并验证自适应神经模糊推理系统求解逆解的正确性和精确性。与传统基于BP神经网络求取运动学逆解的方法进行仿真对比分析,结果表明ANFIS在运动学逆解的求取精度和运算时间上均优于BP神经网络。     

基于类电磁和改进DFP算法的机械手逆运动学计算

提出一种用于计算机械手逆运动学问题的新方法. 首先, 在关节变量取值范围内随机生成一组初始解, 并根据吸引-排斥机制迭代的搜索问题的近似最优解; 其次, 提出一种改进DFP算法进一步搜索问题的更精确解. 改进DFP算法以第一阶段求得的近似解为起始搜索点, 每步的搜索步长在区间[0, 1]内随机确定, 从而避免了传统DFP算法搜索步长难以计算的问题. 最后, 通过10个测试函数和PUMA560机器人逆运动学问题验证了算法的有效性.     

冗余机械臂逆运动学求解方法研究进展

随着科学技术的发展,冗余机械臂凭借其多自由度的特性获得学者的广泛关注.其中包括执行指定任务时,需要将任务路径转换为关节空间轨迹,进行逆运动学求解,求取非线性函数的连续逆映射.该求解过程尤为重要且非常复杂,国内外学者对此开展了大量研究.这里将冗余机械臂逆运动学求解方法进行分类,归纳整理出各类求解方法,分别概述解析法、数值解法、智能算法以及对应子方法的基本原理、对比及研究现状.最后,指出逆运动学求解方法面临的核心问题以及发展趋势.     

基于遗传算法的机械臂逆运动学问题解决方案

提出应用遗传算法求解机械臂的逆运动学问题,将种群定义于机械臂的关节角轨迹层面,利用连续性函数实现算法的初始化算子,交叉算子和变异算子。算法仅使用表现型数据表示方式,克服了传统遗传算法在数据的基因型和表现型之间频繁地进行编码和解码操作。通过和传统遗传算法进行对比分析,验证了所提出的方法能够避免传统遗传算法求解逆运动学问题时存在的多重切换点现象,能够获得更平滑的关节角轨迹,缩短了算法的收敛时间,生成的笛卡尔轨迹具有更高的精度。     

一类不满足Pieper准则的机器人逆运动学解析解获取方法

当机器人构型不满足Pieper准则的时候,传统的运动学建模方法通常无法求出机器人逆运动学解析解.针对不满足Pieper准则的机器人构型,基于相邻关节轴换位前后正运动学结果不变的准则,提出一种全新的运动学建模方法——相邻关节轴建立顺序换位法,并给出了适用该方法的机器人构型条件.以一种不满足Pieper准则的微创腹腔手术机器人为例,应用该方法求解出其精确的解析解,并通过Matlab Simulink仿真验证了该方法的正确性.     

一种基于优化算法的机械手运动学逆解

本文给出一种基于优化算法的机械手运动学逆解的方法,这种优化方法基于信赖域 方法,,具有超线性的收敛速率．这种方法不仅具有牛顿方法的快速收敛性,又具有理想的 总体收敛性．这种方法较CCD&BFS有明显的优点,可以在一般的PC机上实现实时求解. 在P I I400上仅需不到10ms就可以求得最优解．     

一种求解冗余机械臂逆运动学的优化方法

基于加权最小范数法,推导出一种避免计算雅可比矩阵伪逆的优化方法.首先对加权雅可比矩阵的6维非奇异子矩阵求逆,得到逆运动学的特解和齐次解.然后用特解减去齐次解沿特解方向的分量得到运动学逆解.通过一个7自由度冗余机械臂的算例和仿真证明了方法在保证求解精度、降低求解难度以及避免关节极限方面的有效性     

具有冗余自由度的移动操作臂逆运动学分析

针对一类具有冗余自由度的移动操作臂,提出了一种逆运动学求解策略,它将操作臂末端的自由度在移动机器人与操作臂各关节间进行了合理分配,并根据该自由度分配方案对移动操作臂系统引入了两个约束条件,在尽量保障了操作臂末端工作空间完整性的同时,极大地方便了逆运动学的求解。最后对加入约束前后的移动操作臂工作空间大小进行了对比分析,并通过实验对所得到的逆运动学求解结果进行了验证。在实验中,利用固定在移动机器人上的CCD摄像机对目标物体进行定位,然后根据目标物体的位姿信息,通过逆运动学分析的结果控制移动操作臂实现了对目标物体的抓取操作。     

空间冗余机械臂路径规划方法研究

针对空间站遥操作7DOF冗余机械臂路径规划的安全性、可靠性问题,提出了基于臂型角逆运动学的优化A*路径规划算法.本文根据臂型角参数化完善了逆运动学方法,得到了32组完备逆解集,增加了路径规划时逆解选择的灵活性;通过臂型角搜索和最小奇异值优化A*路径规划算法,提高机械臂避障、避奇异能力,机械臂操作的灵活性和路径的安全可靠性;同时根据路径优化策略,有效平滑了路径,减少了机械臂的磨损.仿真结果说明了该方法的有效性.     

一种仿人机械臂的运动学逆解的几何求解方法

运用几何方法求解一种具有7个旋转自由度的仿人机械臂的运动学逆解,并运用特定的寻优指标,搜索与指定末端位姿对应的关节角空间最优解.这种解法没有理论误差并且解算速度足够快,有利于在线实时控制机械臂的运动.     

自适应粒子群算法求冗余机械臂逆运动学解

以正向运动学方程为基础，冗余机械臂逆运动学解问题转换为等效最小值问题，提出一种自适应粒子群算法求解该问题。为了保持粒子群的活力，在算法内引入弹射操作。如果粒子满足设定自适应判别函数，粒子将按概率被从当前位置发射到较远区域。为了配合弹射操作，提出一种新的粒子优劣的判断机制，使得粒子可以被弹射飞出可行域。数值实验表明，算法具有较强的全局搜索能力和较快的搜索速度，是求解冗余机械臂逆运动学解的一种有效方法。     

机器人逆运动学求解的可视化算法

机器人逆运动学求解的可视化算法包含两部分，数值求解两个(或一个)非线性方程和4(或5)自由度机器人封闭解，实现了任意结构的6自由度机器人的逆运动学方程的求解，根据D-H参数表生成机器人三维模型实现机器人结构的可视化，有效地判断逆解的合理性，并为机器人学习提供了辅助工具。     

An Artificial Neural Network Approach for Inverse Kinematics Computation and Singularities Prevention of Redundant Manipulators

In this article an Artificial Neural Network (ANN) approach for fast inverse kinematics computation and effective singularities prevention of redundant robot manipulators is presented. The approach is based on establishing some characterizing matrices, representing some geometrical concepts, in order to yield a simple performance index and a null space vector for singularities avoidance/prevention and safe path generation. Here, this null space vector is computed using a properly trained ANN and included in the computation of the inverse kinematics being performed also by another properly trained ANN.     

基于雅可比转秩-RRT法的冗余机械手路径规划

针对核反应堆检修用机械手在末端任务给定的无碰撞路径规划问题进行研究.提出一种将雅可比转秩控制算法与快速搜索随机树法相结合的混合算法,通过选择距目标点工作空间距离最近的位姿点作为树的扩充节点,避免对逆运动学进行求解.利用雅可比转秩控制算法计算出最优扩充方向,采用二分梯度下降扩充方法对末端工具速度加以限制,避免关节速度发生突变.仿真结果表明该混合算法的快速性和有效性.     

基于遗传算法的飞行航路规划

飞行航路规划是一个大范围多目标多约束的三维规划问题。遗传算法是一种求解复杂问题的通用方法,该文在遗传算法中加入了飞行航路规划的相关知识来求解问题。首先,根据飞行航路规划中导航点属性复杂的特点,扩充导航点的模型,并在此基础上采用导航点链表形式的自由编码。第二,为加速规划的进程,同时保证充分的随机性和广泛性,初始群体构造采用端点启发初始化方法。第三,适应度函数由惩罚函数和代价函数组合计算,其中惩罚函数对应问题的约束条件,而代价函数对应问题的目标。第四,采用启发式交叉和启发式变异。最后,通过剖面优化操作实现高度维上的调整。仿真结果证明这是适于所研究问题的有效方法。     

机器人控制中的实用位置逆解算法研究

一般6R机器人的位置逆解具有非常重要的理论与实际意义.从数学角度分析,该问题可简化为求解多变元方程组。本文结合方程组的代数性质,运用一定的技巧,先将问题转化为求