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提出基于工作空间分析解决超冗余串联机械臂构型选择问题的方法。首先,采用正态分布对求取机器人工作空间的蒙特卡洛法进行改进。用归一化可操作度指标分析机械臂运动的灵活性,用数值仿真的方法得到了最大可操作度值与随机关节角组合的数量之间的关系,提出求取灵活工作空间的算法。其次,基于得到的工作空间,提出一种体元化算法求取工作空间的体积,寻找到工作空间的边界部分和非边界部分,通过对边界部分的不断细化,降低了体积求取误差。然后,分析多自由度串联机械臂构型设计方法,针对9自由度超冗余串联机械臂,确定出了36种待选择的构型方案。仿真分析9自由度超冗余串联机械臂的工作空间,在待选构型中选取了一组最优构型。结果表明:改进的蒙特卡洛法生成了精确的工作空间;体积求取算法效率较高,相对误差小于1%;所选构型的工作空间指标优于已研制的构型,其中可达工作空间体积提高了26.49%,灵活工作空间体积提高了36.63%。 相似文献
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针对传统的蒙特卡洛法求解机器人工作空间时精确度不够的问题,提出了一种改进的蒙特卡洛法。用传统的蒙特卡洛法生成一个种子工作空间,基于标准差动态可调的正态分布对种子工作空间进行扩展。在扩展过程中设定一个精度阈值,确保得到的工作空间中每个位置都能被准确的描述。基于得到的工作空间,提出了一种体元化算法求取工作空间的体积,寻找到工作空间的边界部分和非边界部分,通过对边界部分的不断细化,降低了体积求取误差。为了验证算法的有效性和实用性,以九自由度的超冗余串联机械臂为例,对本文改进的蒙特卡洛法和提出的体积求取算法进行仿真分析。结果表明:采样点数量相同时,改进的蒙特卡洛法生成的工作空间边界光滑,"噪声小";得到精确的工作空间时改进方法需要的采样点数仅是传统方法的4.67%;体积求取算法效率较高,相对误差小于1%;求得的工作空间体积可用于评估机械臂性能,为后续机械臂构型优化奠定了理论基础。 相似文献
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