机器人运动学

摘要： 为了满足微型机器人应用的多样化需求并提升其可操作性,提出了一种小型化、模块化的双轴电磁作动器(EMA)。首先,研究了所提EMA的设计结构和工作原理。然后,对EMA进行了有限元分析,并研究了产生的力矩和旋转角对其性能的影响。其次,使用两个EMA来生成一个微型四自由度串联机器人。最后,在正逆运动学之后采用开环控制器,并结合图像处理技术对机器人性能进行了测试。研究结果表明:该EMA在仿真时实现了100 mN·m的力矩,且在实测时实现了80 mN·m的力矩。此外,该EMA可以实现10°(≈0.2 rad)的旋转。机器人末端执行器能够以适度的误差跟踪预定的圆形轨迹,验证了其可靠性。该EMA具有重量轻、体积小、可操作性强等优点,通过多个模块连接能够满足多种应用需求。

摘要： 针对传统转运平台转向性差,转弯半径过大,运动路径固定等特点,设计了一款基于麦克纳姆轮的智能全向移动平台,使全向移动平台在平面内克服旋转半径限制,实现直行、横移和原地自转。本文围绕麦克纳姆轮式智能全向移动平台的运动控制模型和轮式里程计系统误差校正方法展开研究,针对全向移动平台系统误差主要来源——车轮直径的测量误差和轮距的安装误差,提出了一种基于ROS的里程计系统误差校正方法,并设计了校正实验确定参数,使用此参数可以有效的抵消轮子直径测量误差和轮距安装误差所产生的系统误差,提高位姿定位精度。该校正方法分别考虑了系统误差对移动平台直线运动和旋转运动的影响,通过直线运动和旋转运动的数据确定校正参数[1]。实验结果表明:该方法有够有效减少系统误差,位置定位精度提高了4.9%,姿态定位精度提高了2.7%。

摘要： 镍阳极板铜耳线的搬运依靠的是一种六自由度机械臂来完成,而六自由度机械臂在完成镍阳极板铜耳线搬运和插装的过程中存在着运动轨迹偏差大和不平稳的问题,本文将以六自由度机械臂为研究对象,运用D-H法建立运动学模型,参照此应用环境下的要求确定机械臂的约束要求,对机械臂的运动过程进行分析。采用五次多项式插值法对六自由度机械臂的运动轨迹进行规划,在Matlab软件环境下仿真得到机械臂每个关节的位移、速度、加速度变化曲线。研究结果表明,为机械臂设计的约束参数合理,利用五次多项式轨迹规划得到的机械臂轨迹曲线是连续平滑的,运动没有跳变,能够满足镍阳极板铜耳线搬运插装的要求。

摘要： 医学超声扫查需要经验丰富的超声医师手动操作探头来搜索患者体内的病灶,对于在乡村或偏远地区经验较少的医师来说存在一定困难。当前已有一些遥操作超声扫查系统,然而这些系统不能提供良好的操作感。本文提出了一种遥操作超声扫查系统,允许超声医师可以用数据手套直观控制远程扫查探头,可以显著增加操作体验,并且保证安全。实验证明了它的可行性和良好的操作感。

摘要： 目的针对传统四自由度SCARA机器人末端灵活性不足的问题,设计一种新型的六自由度SCARA机器人。方法首先在传统四自由度SCARA机器人结构特点分析的基础上,通过改进其末端结构以增加机器人的自由度,从而提高其末端的灵活性。然后分别采用D–H参数法与代数法建立该机器人的运动学正解模型与逆解模型。在此基础上,采用对比法在Matlab的Robotics Toolbox工具箱中对该机器人开展仿真分析,验证机器人运动学模型的正确性。最后,基于五次多项式插值算法对机器人开展轨迹规划研究。结果实验结果显示该机器人的运动轨迹、速度与加速度曲线光滑连续,没有任何断点与突变点。结论表明该机器人运动平稳,具有良好的运动学性能,从而为后续该机器人的运动控制奠定了良好的基础。

摘要： 针对任务优先级层次中进行任务插入和移除过程中引起的关节速度不连续现象,基于连续迭代投影原理,提出连续迭代投影多任务优先级方法。并基于李雅普诺夫稳定性理论,当迭代次数趋于无穷大时,证明了所提出方法的稳定性。以避障任务为首要任务,轨迹跟踪任务为次要任务,仿真分析了连续迭代投影多任务优先级方法的性能,并与传统增广投影多任务优先级方法进行对比。结果表明,在靠近障碍物时,避障任务插入优先级层次中,连续迭代投影多任务优先级方法能够保证关节速度的连续性,并在冗余度范围内尽可能地执行末端轨迹跟踪任务,保证跟踪误差的收敛性。

摘要： 针对推导工业机器人运动学过程时涉及的复杂数学运算问题,以FANUC_M10i机器人为研究对象,用D-H法建立机器人的连杆坐标系,确定连杆及其关节参数,采用一次逆乘的方法推导出正逆运动学方程并验证其正确性[1]。

摘要： 针对机器人不同运动学的建模方法,以KUKA机器人KR16-2为模型,分别采用Craig和Spong的D-H方法(全称Denavit-Hartenberg方法),建立D-H坐标系,建立机器人运动学模型,求解正逆运动学方程,并利用MATLAB中的Robotics TooIbox工具箱对机器人正逆运动学进行示教验证.通过两种D-H方法比较验证了机器人运动学模型的正确性与合理性,同时,在末端三关节轴线相交于一点的六自由度工业机器人中,两种不同D-H方法除了在模型建立上不同外,其最终正逆运动学求解一致.

摘要： 为实现Dobot机械臂的运动控制,验证运动学分析准确性和运动规划的可行性,首先理论求解机械臂正逆运动学,然后基于蒙特卡洛法对机械臂进行了工作空间分析,利用Robotics Toolbox工具箱对Dobot机械臂进行运动规划仿真验证.仿真结果证明Dobot机械臂正、逆向运动学分析计算正确,运动规划合理可行.

摘要： 针对医护人员短缺问题提出一种新型四臂医疗转运机器人,该机器人可在病床和轮椅之间转运行动不便的病人.对机器人结构进行设计,对机械臂进行正逆运动学分析.为研究机器人的控制算法,利用Webots软件搭建机器人仿真平台,在Webots中建立仿真工作环境、机器人模型和病人模型,编写底层控制器;利用Qt开发带人机界面的上层控制器,并通过TCP/IP与底层控制器进行信息交互.通过病人起坐仿真实验,验证了仿真平台的可行性,验证了机器人结构的可行性,为该机器人的后续研究奠定了基础.

摘要： 在机器人运动学中,坐标旋转变换通式有重要理论意义.利用回转矢量概念、展开式和性质推导了直角坐标系旋转变换通式.推倒过程中使用了"无论坐标系如何旋转矢量本身恒定不变"这一重要公理.

摘要： 研究横式结构数控电火花线切割机床,用于自由曲面型面的超精密制造.基于机器人运动学理论建立五自由度机床坐标系统并推导出数学模型.实施加工过程中运动轴位移最补偿计算,开发了精密加工系统的计算机辅助制造功能.解决了从坐标点到各轴位移量的转换计算问题.

摘要： 研究横式结构数控电火花线切割机床,用于自由曲面型面的超精密制造。基于机器人运动学理论建立五自由度机床坐标系统并推导出数学模型。实施加工过程中运动轴位移量补偿计算,开发了精密加工系统的计算机辅助制造功能。解决了从坐标点到各轴位移量的转换计算问题。

摘要： 分析了轮式移动机器人（ＷＭＲ）运动几何特性，得出了在非完整的束条件下轮式移动机器人运动学逆问题的解法，在对轮式移动机器人运动分析的基础上提出了保证机体稳定性的控制移动平台运动的方法，最后进行了仿真验证。

摘要： 该文给出了６－ＤＯＦ ＲＥＩＳ焊接机器人运动学正解的解算方法，从图形学的角度进行机器人工作空间计算，然后对其实施三维图形仿真，为机器人运动学仿真系统用三维形体表示机械手复杂的位置，姿态，提供一种实用的方法，可给转位工作台的设计安装提供依据，使之在机器人工作空间内，此外，给出实例验证了运动学解的正确性。

摘要： 本文提出了机器人一种基于多层前向神经网络的逆运动学实时控制算法,并以平面两自由度机械臂为例,进行了仿真实验,并给出了实验结果.实验结果证明,该算法具有自适应性,学习速度快,能满足实时性控制的要求.

摘要： 本文提出了机器人一种基于多层前向神经网络的逆运动学实时控制算法,并以平面两自由度机械臂为例,进行了仿真实验,并给出了实验结果.实验结果证明,该算法具有自适应性,学习速度快,能满足实时性控制的要求.

摘要： 本文提出了机器人一种基于多层前向神经网络的逆运动学实时控制算法,并以平面两自由度机械臂为例,进行了仿真实验,并给出了实验结果.实验结果证明,该算法具有自适应性,学习速度快,能满足实时性控制的要求.

摘要： 本文提出了机器人一种基于多层前向神经网络的逆运动学实时控制算法,并以平面两自由度机械臂为例,进行了仿真实验,并给出了实验结果.实验结果证明,该算法具有自适应性,学习速度快,能满足实时性控制的要求.

摘要： 为了便于对机器人的运动进行分析，该文采用旋转矩阵来表示末端操作器的姿态，将机器人的闭链结构化为完全的开链结构，然后用Ｄ－Ｈ方法建立连杆坐标系，最后，建立起机器人的运动学模型。

摘要： 本申请属于机器人技术领域，尤其涉及一种机器人正运动学求解方法、装置、计算机可读存储介质及机器人。所述方法包括：获取机器人目标部位的驱动机构运动参数；根据预设的正运动学求解模型对所述驱动机构运动参数进行处理，得到所述目标部位的末端位姿；所述正运动学求解模型为由预设的训练样本集合训练得到的神经网络模型，且所述训练样本集合为根据预设的逆运动学函数关系构建的集合。通过本申请，将复杂的正运动学求解过程转化为相对简单的逆运动学求解过程和神经网络模型处理过程，降低了计算复杂度，缩短了计算耗时，能够满足对机器人实时控制的需求。

摘要： 本发明实施例公开了一种冗余机器人逆运动学求解方法、装置和冗余机器人，该方法包括：根据预先规划的末端位姿获取该冗余机器人在当前构型下满足该末端位姿的雅克比矩阵零空间的表达式，以得到在当前构型的零空间中各关节角速度之间的关系式；基于正运动学算法构建该冗余机器人的能量函数，并根据各关节角速度之间的关系式对该能量函数进行能量最优求解以得到目标关节角，将该目标关节角作为满足该末端位姿的运动学逆解并发送至对应的关节电机。本发明的技术方案提出基于能量最优求解冗余机器人逆运动学，通过该方法计算得到的关节角运动学逆解符合生物体特性，理解直观，且末端轨迹经过不同象限时，各关节角能够保持连续和光滑等。

摘要： 本发明涉及一种工业机器人广义运动学误差的运动学校准方法及系统。所述方法包括：构建待辨识机器人的关节和几何误差模型并根据两误差模型确定广义运动学误差模型；对广义运动学误差模型进行参数辨识得到辨识后的误差模型；在当前迭代次数下，获取待辨识机器人的名义关节指令和当前迭代次数下补偿后的关节指令；基于名义关节指令、辨识后的误差模型和当前迭代次数下补偿后的关节指令得到当前迭代次数下的关节指令误差矩阵；判断当前迭代次数下的关节指令误差矩阵的二范数是否小于设定容差；若是，则确定当前迭代次数下补偿后的关节指令为最终的关节指令；若否，则更新下次迭代次数下补偿后的关节指令。本发明可以提高校准后工业机器人的运动。

摘要： 本申请公开了一种机器人的运动学逆解方法、机器人及计算机可读存储介质，该运动学逆解方法包括：获取机器人各个关节轴在前一采样时刻的关节变量值；根据各个关节轴的关节变量值，确定三个奇异参数；分别将三个奇异参数代入各自对应的预设函数，得到三个奇异参数各自对应的阻尼系数，其中，三个奇异参数各自对应的预设函数的二阶导函数均为连续函数；分别根据各个奇异参数以及奇异参数各自对应的阻尼系数，确定三个奇异参数各自对应的阻尼倒数；根据各个奇异参数对应的阻尼倒数，确定机器人各个关节轴在当前采样时刻的角速度。本申请的逆解方法可以保证机器人在进入奇异区域时加速度是连续的。

摘要： 本申请属于机器人技术领域，尤其涉及一种机器人正运动学求解方法、装置、计算机可读存储介质及机器人。所述方法包括：获取机器人目标部位的驱动机构运动参数；根据预设的正运动学求解模型对所述驱动机构运动参数进行处理，得到所述目标部位的末端位姿；所述正运动学求解模型为由预设的训练样本集合训练得到的神经网络模型，且所述训练样本集合为根据预设的逆运动学函数关系构建的集合。通过本申请，将复杂的正运动学求解过程转化为相对简单的逆运动学求解过程和神经网络模型处理过程，降低了计算复杂度，缩短了计算耗时，能够满足对机器人实时控制的需求。

摘要： 本发明实施例公开了一种冗余机器人逆运动学求解方法、装置和冗余机器人，该方法包括：根据预先规划的末端位姿获取该冗余机器人在当前构型下满足该末端位姿的雅克比矩阵零空间的表达式，以得到在当前构型的零空间中各关节角速度之间的关系式；基于正运动学算法构建该冗余机器人的能量函数，并根据各关节角速度之间的关系式对该能量函数进行能量最优求解以得到目标关节角，将该目标关节角作为满足该末端位姿的运动学逆解并发送至对应的关节电机。本发明的技术方案提出基于能量最优求解冗余机器人逆运动学，通过该方法计算得到的关节角运动学逆解符合生物体特性，理解直观，且末端轨迹经过不同象限时，各关节角能够保持连续和光滑等。

摘要： 本发明涉及一种工业机器人广义运动学误差的运动学校准方法及系统。所述方法包括：构建待辨识机器人的关节和几何误差模型并根据两误差模型确定广义运动学误差模型；对广义运动学误差模型进行参数辨识得到辨识后的误差模型；在当前迭代次数下，获取待辨识机器人的名义关节指令和当前迭代次数下补偿后的关节指令；基于名义关节指令、辨识后的误差模型和当前迭代次数下补偿后的关节指令得到当前迭代次数下的关节指令误差矩阵；判断当前迭代次数下的关节指令误差矩阵的二范数是否小于设定容差；若是，则确定当前迭代次数下补偿后的关节指令为最终的关节指令；若否，则更新下次迭代次数下补偿后的关节指令。本发明可以提高校准后工业机器人的运动。

摘要： 本发明公开了一种机器人逆运动学问题优化方法及机器人运动控制方法。本发明的优化方法为：将冗余机器人的逆运动学问题转换成一个等效的最小优化问题，利用提出的ABCSBP算法直接在关节变量空间进行寻优搜索；利用算法中第i个蜜源的位置向量表示机器人逆运动学问题的一个候选逆解。机器人运动控制方法中，基于上述优化结果，对机器人的运动进行控制。本发明简化了迭代过程，同时也降低计算开销。

摘要： 本申请公开了一种基于滑轮运动学的索并联机器人运动学标定方法，方法包括：考虑滑轮运动学条件下的索并联机器人逆运动学建模；考虑滑轮运动学条件下的误差模型建模；利用绳索长度残差函数建立未知参数辨识方程式；求解考虑滑轮运动学条件下的辨识矩阵；根据辨识矩阵条件数指标结合交换点法进行标定测量位姿优选；控制机器人终端依次运动到各测量位姿进行测量；根据测得的数据代入辨识方程进行辨识参数的求解；利用求解获得的参数值更新机器人运动学模型。由此，该方法可以将索并联机器人出索位置的滑轮机构考虑在内，可获得更为完整精确的索并联机器人运动学模型及几何参数，提高标定后的索并联机器人终端位置控制精度。

摘要： 本申请公开了一种基于滑轮运动学的索并联机器人运动学标定方法，方法包括：考虑滑轮运动学条件下的索并联机器人逆运动学建模；考虑滑轮运动学条件下的误差模型建模；利用绳索长度残差函数建立未知参数辨识方程式；求解考虑滑轮运动学条件下的辨识矩阵；根据辨识矩阵条件数指标结合交换点法进行标定测量位姿优选；控制机器人终端依次运动到各测量位姿进行测量；根据测得的数据代入辨识方程进行辨识参数的求解；利用求解获得的参数值更新机器人运动学模型。由此，该方法可以将索并联机器人出索位置的滑轮机构考虑在内，可获得更为完整精确的索并联机器人运动学模型及几何参数，提高标定后的索并联机器人终端位置控制精度。