仿生移动机器人并联机构运动学正解的鱼群算法求解

基于改进的人工鱼群算法,提出了并联机构运动学正解的求解方法。构建了仿生移动机器人处于支撑状态的并联机构模型,应用螺旋理论计算了该并联机构的空间机构自由度,构建了仿生移动机器人并联机构的运动学正解模型,利用鱼群算法对正解模型的约束方程组进行设计。对鱼群算法所用数学模型进行了构建,对改进后的人工鱼群行为进行了算法描述。仿真结果表明,该人工鱼群算法具有良好的寻优性能,满足仿生移动机器人并联机构正解模型的求解要求。     

基于PSO-Newton的并联机构位置正解研究

并联机构位置正解可以转化为非线性方程组问题,针对这类问题的复杂性和多解性,提出将共享适应度粒子群算法和Newton迭代法相结合的求解非线性方程组的新方法——PSO-Newton算法。该方法使用共享适应度机制引导算法寻找全部最优值,以全局最优值为初始点进行Newton迭代,极大提高了算法的收敛速度,变异算子的引入保证个体多样性有助于提高全局寻优性能。最后将该算法应用于2PR2SPS并联机器人机构位置正解问题,结果表明该算法效果良好,是一种快速求解并联机构位置正解的新算法。     

用于并联机构位置正解的座标法

提出了一种用于描述空间一般并联机构位姿的直角座标法 ,并建立了该机构的基于二次多项式的基本方程 ,同时通过消元获得了只含 10个未知变量的位置正解方程组。经数字实例验证该方法正确有效     

基于单开链单元的2T-2R并联机构位置正解

给出了一种2T-2R空间并联机构正运动学位置分析的新方法——序单开链法。该方法基于并联机构序单开链结构组成及耦合度算法原理，将机构分解为若干个有序单开链单元，又进一步划分为各基本运动链，计算出各基本运动链的耦合度。根据有序单开链单元之间的约束关系建立与机构拓扑结构相统一的机构位置分析数学模型，无需技巧性降维即可得到维数最少且恰等于机构耦合度的位置正解方程。通过一维搜索得到该机构位置正解的全部实数解。序单开链方法分析过程简明、物理意义明晰，且具有通用性。     

6-3型Stewart平台并联机构的运动学正解

针对6-3型Stewart平台并联机构运动学正解的问题,提出了一种新型的快速数值解法,该数值法能得到一个精确的惟一解。这种方法主要是利用了6-3型Stewart平台的运动学反解的一些特性,得到一个有关杆长的微变量与动平台的微变量之间的线性方程式。再通过叠加杆长的连续的微小变量,得到6-3型Stewart平台的运动学正解。最后以反解为已知条件,通过算例进行了验证。同时采用Mathematica符号软件来提高求解位姿的计算效率。     

6—3型Stewart平台并联机构的运动学正解

针对6—3型Stewart平台并联机构运动学正解的问题,提出了一种新型的快速数值解法,该数值法能得到一个精确的惟一解。该方法主要是利用了6—3型Stewart平台的运动学反解的一些特性,得到一个有关杆长的微变量与动平台的微变量之间的线性方程式。再通过叠加杆长的连续的微小变量,得到6—3型Stewart平台的运动学正解。最后以反解为已知条件,通过算例进行了验证。同时采用Mathematica符号软件来提高求解位姿的计算效率。     

求解并联机器人位置正解的通用方法

提出一种并联机构位置正解的通用方法.用赛登贝格(Seidenberg)算法首先对多项式方程组进行变元排序.借助多项式的伪除进行消元,同时多项式组不断分裂构成三角列,它们与原方程组具有相同的零点,不会出现增根.以6-SPS平台型并联机器人机构位置正解为例验证该算法的正确性,求得了机构全部位置解.计算过程采用了机械化程序,具有通用性.     

11-6合体型Stewart并联机构位置正解的半解析算法

针对6自由度并联机构的正运动学无全解析解或全解析解推导困难的现状,提出1种11-6台体型Stewart冗余并联机构,并构建了1种区别于传统全解析法和数值法的半解析算法。首先,通过构建虚拟支链,将11支链构型转换成具有低耦合度的12支链的并联机构,并基于特征点的尺度关系,推导出转换机构的全解析解;然后,运用Newton-Raphson法,数值求解了6个杆长协调方程,并分析了72种情况下迭代次数与初值偏差的关系,据此得到求解不同支链时的最优方程。     

基于拟Newton法的并联机构位置正解

基于Newton法的迭代搜索算法是求解并联机构位置正解的重要数值算法,但是在其每一步的迭代过程中都需要构造机构的Jacobian矩阵。在Newton法的基础上,将拟Newton法应用于并联机构的位置正解求解,该方法用当前的函数值代替Jacobian矩阵,能够减小每一迭代步的计算量。定义机构的虚工作空间,并分析6-RUS这一类并联机构虚工作空间受限的原因及迭代搜索算法在求解这一类机构位置正解时的局限性,提出将这一类机构的位置正解等效求解的方法。进一步分析耦合型少自由度机构虚工作空间受限的原因,采用虚设机构法和改进的Jacobian矩阵使迭代搜索算法能够适用于这一类机构。数值算例表明:相比于Newton法,拟Newton法的总迭代步数并没有明显增加,但由于每一迭代步的计算量少,计算效率明显提高,为并联机构位置正解在实时场合的应用提供了一定的理论指导;等效机构法能够扩大机构的虚工作空间,增加迭代搜索算法的适用范围。     

基于遗传算法和神经网络的六自由度并联平台位置正解

位置正解是并联平台机构应用的基础。提出了用GA +BP混合算法求六自由度并联平台位置正解的方法。首先用改进的Newton Raphson法对数学迭代模型进行求解运算 ,将所得的输入输出数据组作为训练样本 ,再用GA+BP混合算法对该模型进行了精确求解 ,仿真研究表明GA +BP混合算法运算速度快、计算精度高 ,用于求解并联平台机构的位置正解是一种比较理想的方法。     

基于ADAMS软件的3-RRC并联机器人运动学正解仿真分析

应用ADAMS软件建立3-RRC并联机器人模型,并进行运动学仿真,使用测量工具求得并联机器人位置逆解,使用样条曲线和样条函数通过仿真求得位置正解,借助于仿真软件求得运动学正解方法快速准确,为实际的样机调试和控制提供了有意义的借鉴。     

Motion Planning Algorithms of Redundant Manipulators Based on Self-motion Manifolds

The current motion planning approaches for redundant manipulators mainly includes two categories: improved gradient-projection method and some other efficiency numerical methods. The former is excessively sensitive to parameters, which makes adjustment difficult; and the latter treats the motion planning as general task by ignoring the particularity, which has good universal property but reduces the solving speed for on-line real-time planning. In this paper, a novel stepwise solution based on self-motion manifold is proposed for motion planning of redundant manipulators, namely, the chief tasks and secondary tasks are implemented step by step. Firstly, the posture tracking of end-effector is achieved accurately by employing the non-redundant joint. Secondly, the end-effector is set to keep stationary. Finally, self-motion of manipulator is realized via additional work on the gradient of redundant joint displacement. To verify this solution, experiments of round obstacle avoiding are carried out via the planar 3 degree-of-freedom manipulator. And the experimental results indicate that this motion planning algorithm can effectively achieve obstacle avoiding and posture tracking of the end-effector. Compared with traditional gradient projection method, this approach can accelerate the problem-solving process, and is more applicable to obstacle avoiding and other additional work in displacement level.     

6-SPS台体型并联机器人位姿正解的研究

从并联机器人的约束方程出发,通过引入中间变量和数学处理,得到以动平台姿态角为未知数的3维方程,结合方向余弦矩阵的特点,降低了方程的非线性程度。在最后的实例中,介绍了同伦算法的思想,采用Li-yorke提出的预估校正法跟踪同伦曲线,求得并联机器人正解方程的一批零点。     

基于3-UPS机构并联机床的运动学分析

结合并联机床的机构特点,采用矢量法建立了3-UPS并联机床机构运动学模型,运用求导法推导了3-UPS机构的一阶影响系数矩阵,分析了机构的奇异性和平稳性。     

应用基于运动螺旋的机器人正解映射求解FANUC机器人的逆运动学问题

提出了应用基于运动螺旋的开链机器人正解映射 ,求解闭链机器人 - FANU C机器人逆运动学问题的方法 ,该方法为求解一般机器人的逆运动学问题提供了参考     

一类3-3 Stewart平台的正向运动学闭式解

针对 Stewart平台机器人的结构特点 ,提出一种新的姿态描述 ,这种描述直观、简便 ;并对一类 3- 3RSR并行机器人进行几何分析 ,给出一种新的解法 ;应用 Mathe-m atica软件编程进行符号运算得到该类平台的闭式解 ,闭式解便于实现实时控制。同时用算例进行校验 ,结果表明计算速度快 ,为实时控制和实际应用创造了条件。     

基于影响系数的6-PUS并联机构逆向运动学分析

以一种6-PUS并联机构为研究对象,据其结构特点得到了运动学逆解及影响系数矩阵,建立了正确的运动学方程。利用MATLAB软件对机构运动学性能指标进行了理论计算与仿真分析,获得了相应的运动学性能指标图谱。通过算例证明了该性能图谱能为机构的设计和优化以及控制策略的选择提供理论依据。     

机器人逆运动学的模拟退火自适应遗传算法

对5自由度关节型机器人的运动特点进行分析,并建立该机构的运动模型.在基本遗传算法的基础上,针对求解串联机器人运动学逆解的特殊性,为了消除遗传算法易陷入局部最优或早熟问题,提出一种新颖的改进遗传算法,采用模拟退火和自适应策略,保证其收敛性并加快收敛速度.仿真结果表明,该算法求解精度高,收敛速度快,且稳定性好.     

一般6-6型平台并联机构位置正解代数消元法

提出一种求解一般6-6型平台并联机构位置正解的代数消元法.通过变量替换将9个约束方程中的6个转换为线性方程组,采用线性消元消去9个变量中的6个.基于计算机符号计算,运用计算机代数系统中的分次字典序Groebner基算法,推导出15个只含剩余3个变量最高次数为4次的多项式,应用推导出的多项式构造Sylvester结式,获得一般6-6型平台并联机构位置正解的一元高次方程,通过分析符号形式方程组变量的次数,得出该一元高次方程的次数为20次且该机构位置正解最多有40组解的结论.通过改变单项式的分次字典序,在理论上阐明存在多个不同的结式都可以获得该机构的位置正解.推导出的15个符号形式的多项式可直接用于求解一般6-6型平台并联机构位置正解,从而实现该问题的数学机械化求解.最后给出数字实例,经反解验证所有解满足原始方程,且无增根.