关键词： 机器人铣削   机器人动力学   关节刚度   再生颤振   模态耦合颤振  

摘要： 大型复杂构件的加工,相比于传统大型数控机床,使用工业机器人铣削系统具有生产柔性好、成本低等优点。但工业机器人的串联结构导致其刚度远低于传统机床,加工过程中易发生颤振现象,而且机器人末端频响函数位姿依赖明显,不同工作区域的颤振稳定性极限变化很大。本文对不同姿态下机器人末端频响函数预测方法和机器人不同姿态和加工工况下的铣削稳定性预测进行研究,可以为机器人铣削加工的应用提供理论指导和技术支撑。主要内容如下:1)通过修正的D-H方法建立IRB6660机器人运动学模型,推导机器人的正运动学方程和雅可比矩阵。基于多刚体动力学模型,通过牛顿-欧拉方法推导机器人的动力学方程,并通过连杆惯性参数的坐标变换对动力学方程线性化,为后续研究提供基础。2)基于机器人的雅可比矩阵阐述了机器人关节空间刚度矩阵和末端刚度矩阵之间的映射关系。设计并进行了静态载荷试验,辨识得到机器人各关节的刚度值。3)针对机器人末端频响函数位姿依赖明显的问题,提出了基于线性关节模型的机器人末端频响函数预测方法。基于机器人肘部前三连杆和腕部后三连杆惯性参数值的巨大差异,将机器人六自由度模型简化为三自由度模型,通过仿真说明了简化的合理性。提出了通过有限次试验模态测试,基于三自由度模型辨识机器人动力学参数的方法,辨识出的动力学参数可以用于预测任意姿态下的末端频响函数。4)通过简化的三自由度模型和关节刚度值、机器人动力学参数值,分别基于再生颤振理论和模态耦合颤振理论分析了机器人姿态、进给方向、工艺参数对机器人铣削稳定性的影响,计算得到机器人易发生模态耦合颤振的工作区域。分析结果表明:低速铣削时机器人铣削系统极易发生再生颤振;且对于两种颤振机理来说,改变进给方向均对稳定性极限有显著影响。

关键词： 机器视觉   授花粉   麦克纳姆轮   机械臂  

摘要： 农业的发展离不开机械化,随着我国农业的发展,机器人更多地参与进农业生产的过程中。在授花粉方面,地形的起伏多变、花蕊雄雌和高低位置都需要机器人本身的适应性。以授花粉竞赛机器人设计为启发,本文介绍了基于机器视觉的竞赛授粉机器人的结构和运动方式方面的研究,为基于机器视觉的手眼协调授花粉机器人的进一步智能化研究提供参考。

关键词： 工业机器人   动力学模型   参数辨识   前馈控制  

摘要： 工业机器人是智能制造的重要基础,广泛应用于汽车、电子与轻工生产线上。控制系统是工业机器人的灵魂核心,其性能决定加工质量与运行效率。由于机器人是关节运动系统,运动惯量随运动位姿变化而改变,其关节力矩耦合度高,当高速、重载和臂展变化大时,其惯量变化大,非线性效应显著。使用常规的PID控制方法时,为保证稳定性只能使用保守的控制参数,由此导致动态特性差,轨迹误差大和定位效率低,系统性能不能发挥。为此,本文进行基于逆动力学前馈的工业机器人控制技术研究,提高机器人控制性能与运行效率。主要内容如下:对六自由度工业机器人进行了动力学建模与分析,并对关节摩擦力矩进行线性化处理;研究了基于逆动力学的前馈控制策略,并在Simulink环境下进行了控制性能仿真。结果表明,逆动力学前馈控制可以有效提高机器人动态特性与控制性能。逆动力学控制的关键在于模型参数的精确获得,对此,采用整体辨识法辨识机器人动力学参数:以最小惯性参数简化动力学模型;利用有限傅立叶级数+五次多项式方法设计的激励轨迹,以最小化观测矩阵条件数为目标优化轨迹参数,提高激励轨迹对噪声的鲁棒性;利用加权最小二乘法估计参数;并用扩展状态观测器处理关节运动状态采样信号,仿真结果表明了该方法的优越性。在上述研究基础上,搭建了六轴工业机器人实验平台,进行了机器人的动力学参数辨识和基于逆动力学前馈的运动控制实验研究。结果表明,该参数辨识方法实现了较好的辩识效果,基于逆动力学的前馈控制效果明显,能有效提高机器人控制特性,有效降低轨迹误差。

关键词： 工业机器人   动力学模型   参数辨识   摩擦模型   碰撞检测   前馈控制  

摘要： 随着智能制造业的不断发展,自动化的生产线需要更高的效率和安全,对作为主要执行机构的工业机器人高精度控制提出了更高的要求。传统的基于运动学的位置控制通过运动控制器给定位置到伺服驱动器侧,控制的精度完全取决于伺服驱动器的性能。同时,在人与机器人协同工作的时候,基于位置控制的运动控制器在机器人发生意外碰撞时并不能及时响应,造成机器人的损害甚至危及操作人员的安全。本文以SCARA机器人和六轴机器人为研究对象展开了机器人动力学的研究。以SCARA机器人作为研究对象,通过拉格朗日法建立动力学模型,明确机器人的物理属性与动力学模型之间的关系。针对机器人谐波驱动关节复杂的摩擦非线性现象,提出了改进的非线性摩擦模型以及周期性摩擦模型;针对激励轨迹对参数辨识的重要性,提出改进的遗传算法,设计了五级傅里叶形式的激励轨迹。实验证明所提摩擦模型能更好表征机器人的摩擦力矩,设计的激励轨迹可以充分挖掘模型的“特性”,提高了辨识的精度。以六关节机器人作为研究对象,通过牛顿欧拉法建立动力学模型,确定了串联机器人速度和力矩的传递方式,并通过联合仿真验证了动力学模型的准确性。针对六关节机器人无法直接测量摩擦力矩的问题,提出效果接近于非线性摩擦模型的经验摩擦模型,与动力学参数一起辨识。针对前后关节力矩大小“失衡”导致的辨识精度降低的问题,利用了力矩测量方差作为权重,加权最小二乘估计动力学参数,提高了整体辨识出的动力学参数的准确性。针对基于模型的碰撞检测算法在模型存在误差时效果降低的问题,提出了等效于带通滤波器的新型观测器。通过分析动力学模型的频率分布,确定了带通滤波器中高通滤波器的截止频率。新型的观测器能够有效地减小模型误差导致的碰撞力矩观测值的扰动,提高了碰撞检测算法的鲁棒性。针对伺服系统三闭环控制的局限性,研究了基于模型的前馈控制。通过建立单关节的直流电机模型以及机器人动力学模型,仿真测试了速度前馈补偿以及力矩前馈补偿。实验结果表明,单关节速度和力矩前馈降低了73.5%和95.7%的轨迹跟踪误差,整体实验中前三个关节的轨迹跟踪误差分别降低了93.3%、92.3%和81.9%。本文通过联合仿真和实验,对动力学建模进行验证,提高了模型的可靠性;通过改进摩擦模型,提高了模型辨识的精度;通过基于广义动量法的新型观测器,避免了求取加速度,减小了模型误差的干扰,提高了碰撞检测的鲁棒性;通过基于模型的前馈补偿控制策略,减小了关节跟踪误差,提高了伺服系统的控制性能。

关键词： 3-DOF并联机器人   Udwadia-Kalaba理论   刚柔耦合   多目标优化   联合仿真  

摘要： 随着“中国制造2025”规划的不断推进,机器人产业对并联机器人的需求不断向高速度、高精度、智能化等方向发展,少自由度并联机器人以结构紧凑、经济便宜、控制相对简单而得到广泛应用。本文以3自由度2RPS-PSP并联机器人为研究对象,建立了机器人动力学模型和刚柔耦合模型,对其运动性能、结构参数进行了分析和多目标优化,并对其动平台位姿的跟踪控制进行了仿真分析。本文主要研究内容:建立2RPS-PSP并联机器人动力学模型。针对并联机构动力学模型复杂性以及其正向动力学模型较难建立等问题,基于Udwadia-Kalaba理论和Lagrange方法建立了2RPS-PSP并联机器人的动力学模型。利用机械系统动力学仿真软件Adams和数值计算软件MATLAB对其动力学模型进行仿真分析和数值计算来验证模型。对2RPS-PSP并联机器人进行刚柔耦合动力学仿真分析。基于有限元理论,采用实际工程应用的前处理网格划分软件HyperMesh对机器人三条支链进行精细化网格划分,再运用命令流的方式在ANSYS软件中生成了模态中性文件。通过在ANSYS和Adams/Flex求解模态中性文件的模态频率,校核了该文件数据传递的准确性。在Adams软件中将2RPS-PSP并联机器人多刚体模型的支链转换为柔性体,建立刚柔耦合动力学模型,并进行仿真分析。为提高2RPS-PSP并联机器人运动性能,对其进行多目标结构优化。基于螺旋理论,结合雅克比矩阵建立了并联机器人的全域运动灵巧性指标、全域机构约束力指标及全域运动/力指标,来评价机器人的运动学、动力学和静力学性能。基于所建立的运动学、动力学和静力学性能评价指标构建该机器人多目标结构优化模型,采用改进多目标粒子群算法对优化模型进行求解。联合Adams和MATLAB/Simulink软件搭建PD控制模型实现对2RPS-PSP并联机器人动平台的位姿跟踪控制。根据优化结果修改机器人模型,通过在Adams平台中设置控制输入与输出,在MATLAB/Simulink中搭建了基于PD控制器的联合仿真模型,仿真结果表明,搭建的联合仿真模型合理准确,该机器人运动学性能良好。

关键词： 末端派送   非结构环境   斜坡倒立摆   ROS   室内导航   SLAM  

摘要： 服务机器人是新兴的集机械、电子、计算机等多学科领域交叉融合的智能系统。当前机器人行走机构主要可分为轮式、腿式、履带式三种,但单一的行走机构环境自适应性差,无法在非结构性环境（如:楼梯）下运行;而传统的自平衡机器人MEMS姿态测量系统应对非结构性环境时的可靠性不高,平衡控制适应性较差;并且当前的服务机器人对于室内环境感知能力不足。针对以上问题,本文提出一种双轮爬梯自平衡物流机器人,通过对可变形轮式行走机构的设计;轮式倒立摆爬梯动力学模型的搭建;变转矩姿态控制策略的研究;以及基于ROS框架的激光SLAM定位与室内导航的引入,有效的克服了室内服务机器人几大关键性难题,本文从解决物流机器人“末端派送”的问题出发展开研究,主要内容如下:（1）可变形轮式倒立摆的爬梯动力学模型研究。通过分析爬梯所需转矩与机器人质量、质心偏角、轮半径等物理参数的关系,研究普通圆轮与可变形轮的最大翻越高度,并使用MATLAB对爬梯影响因素进行仿真分析。结果表明,可变形轮式行走机构最大爬梯高度满足国家标准高度的楼梯;然后通过力和运动角度展开分解,使用拉格朗日方程对机器人爬梯运动进行动力学建模,推出机器人驱动系统传递函数,并对该系统进行Simulink仿真分析,通过仿真曲线得出该机器人系统是一种不稳定的、非线性斜坡式倒立摆系统,证明现有机械驱动机构不足以实现爬梯。（2）基于ROS框架的底层与上层智控系统设计。提出变转矩的底层姿态控制方案和引入ROS架构的上层激光SLAM定位与室内导航方案。通过恒转矩与恒功率控制对比,提出转矩环代替速度环的控制策略,降低元器件的功耗实现爬梯,并通过Simulink仿真验证该控制策略应对非结构环境具有较好的稳定性;使用SLAM框架的Google-Cartographer算法进行构图,建立全局与局部路径规划,实现机器人的自主定位与导航;设计整机通信系统,实现多传感器与底层、底层与上层之间的串口通信以及PC上位机与上层控制板的SecureShell网络通信,并通过订阅机器人各传感器发布的ROS话题信息,对底层运动进行控制。（3）试制“末端派送”物流机器人样机。对样机下发派送任务,并进行变形轮校准实验;楼宇内直行、爬梯、转向实验;室内定位与导航实验。以质心偏移距离来判断爬梯稳定性;以落脚点的偏差范围来判断爬梯通过性;以直观的SLAM地图与最短的派送路线来判断室内定位与导航的智能性。实验结果表明课题所设计的机器人具备一定的环境感知及地形自适应能力,验证了爬梯理论分析的有效性,结构设计的合理性以及智控系统研究的科学性。

关键词： 可重构机器人   动力学参数辨识   人工神经网络   光学跟踪系统  

摘要： 可重构机器人是由一些同构模块或者异构模块装配而成,能够根据工作环境和工作任务重新组合成新的构型。目前,可重构机器人需要获得精确的动力学参数方能进行高速高精度动力学控制。但可重构机器人是一个复杂的、多变量、强耦合的非线性系统,很难直接获得精确的动力学参数。因此,需要对可重构机器人进行动力学参数辨识研究。本文的主要研究内容如下:（1）对可重构机器人的动力学参数辨识进行了总体设计,将参数辨识分解为几个关键步骤,包括动力学建模、激励轨迹设计、数据采集及预处理、辨识算法与模型验证。然后,对本课题所使用的EV-MRobot可重构机器人及动力学参数辨识设备进行了阐述。（2）构建一个合理的动力学模型是进行参数辨识的首要条件,本文基于旋量理论建立可重构机器人正运动学模型,并在此基础上结合Newton-Euler方法推导了可重构机器人的动力学模型。仿真结果验证了本文的动力学建模方法有效。（3）为了获得准确的可重构机器人动力学参数,根据动力学参数辨识的总体设计,首先,对前述动力学模型未考虑的关节间非线性问题,采用库伦-粘性摩擦模型对其进行近似补偿,并对含摩擦力的动力学模型进行线性化表示,得到待辨识的动力学参数矩阵;然后,基于周期性傅里叶级数设计了可重构机器人关节的激励轨迹,来解决激励轨迹末端不闭合导致连续轨迹跟踪繁琐的问题;接着,针对数据采集过程中,可重构机器人实际关节位置求取算法复杂导致测量精度降低的问题,采用三维动态光学跟踪系统简化实际关节位置的求取算法,提高测量精度;再者,针对可重构机器人因装配误差导致控制精度降低的问题,提出采用人工神经网络算法对其动力学参数进行辨识,来获取更为精确的动力学参数;最后,采用残差均方根来评定辨识得到的动力学参数的精度。（4）为了验证本文所提出的辨识方法可行,分别以EV-MRobot可重构机器人的3自由度和4自由度两种不同构型为例,对人工神经网络算法进行仿真分析,并与线性最小二乘算法和粒子群算法进行实验对比。仿真与实验结果表明,人工神经网络辨识算法可以有效提高可重构机器人动力学参数的辨识精度,并且当构型发生改变后,本文所提出的辨识方法仍能准确辨识出其动力学参数。

关键词： 机器人教育   中等专业学校   VEX   机器人竞赛  

摘要： 在现阶段的中等专业学校教学中,VEX创新机器人教育已经成为一种全新的教育模式,它的出现为创新教育提供了有效平台,深受各学校师生的青睐。VEX创新机器人教育作为一门教学课程,在教学活动进行的过程中,还存在很多不完善的方面,目前来讲,它的教学活动主要发挥在实践教学过程中,并且在发展的过程中还受到很多因素的制约。例如VEX机器人教学理念的不足,系统教材和课程的缺乏,以及教师对机器人教育执行认识上的偏差等等,因此本文通过四个方面展开对VEX智能机器人教学措施的科学分析。

关键词： 动力学   参数化   静力学   尺寸优化   轻量化  

摘要： 随着信息化和智能化技术的高速发展,码垛机器人广泛应用于物流、建筑和制造等行业,因此自动化生产线对码垛机器人提出了更高的要求。机器人的动力学性能是评判机器人整体综合性能的重要指标之一。因此本文通过理论分析、仿真分析和结构优化等科学方法达到提高机器人动力学性能的目的,使码垛机器人的综合性能更优,为同类型码垛机器人的理论研究与工程实践提供借鉴。论文的主要研究内容包括:(1)根据机器人的性能指标完成机器人的整体构型设计、传动方案设计和具体结构设计,最终设计出负载为120kg的四自由度混联码垛机器人。(2)对机器人进行运动学和动力学数学建模。完成总运动学方程建立,模拟出机器人工作空间,然后依据拉格朗日动力学理论对机器人进行动力学数学建模,求解出机器人总动力学方程。数学建模为仿真分析与结构优化提供坚实的理论指导。(3)对机器人进行多刚体和刚柔耦合动力学仿真分析。全面模拟出机器人的运动学特性,然后对机器人的关键部件进行柔性化处理,完成机器人刚柔耦合动力学仿真分析。对比分析机器人处于多刚体状态下和刚柔耦合状态下的运动特性和动力特性。(4)对机器人进行参数化尺寸优化设计。以降低竖直和水平驱动力峰值为优化目标,对参数化动力学模型分别采用设计研究、试验设计和优化设计的方法进行尺寸优化设计,达到降低水平和竖直驱动力峰值的目的,完成机器人的尺寸优化分析。(5)对机器人进行轻量化优化设计。对机器人的关键部件进行拓扑优化分析并重新完成结构设计,对比分析机器人在轻量化优化前后的静力学性能和振动性能。保证机器人安全工作的前提下,最终实现机器人的轻量化设计。

关键词： 平面3-RRR并联机器人   机械系统   控制系统   动力学建模   BP神经网络   RBF神经网络   误差对比  

摘要： 随着现代科技的快速发展,智能化正逐渐成为研究的热点,其中应用深度学习中的神经网络来解决传统的问题已经成为人工智能的重要研究领域。传统的平面3-RRR并联机器人动力学建模需要用到大量的公式,计算过程十分繁琐并且不便于应用。而采用深度学习中的RBF和BP神经网络来替代传统的方法,建立并联机器人动力学模型,可以很好的解决上述问题。其主要研究内容如下:（1）平面3-RRR并联机器人机械系统的设计。根据应用场景和制造与装配工艺的要求确定各个杆件的三维结构与尺寸,采用“沉头销+销套+轴向定位”的创新设计解决了连杆铰链连接的轻便性和干涉性问题。（2）平面3-RRR并联机器人控制系统的设计。控制部分的设计包括软件和硬件两个部分:软件部分包括伺服电机驱动软件的设计、在C++环境下的扭矩转速传感器配套软件设计;而硬件部分包括伺服驱动电机及其驱动器的选型、扭矩转速传感器的选型,以及整个实验平台机电系统的集成。（3）平面3-RRR并联机器人运动学和动力学的建模。其中运动学建模采用的是矢量环路法,把每个杆件都看成矢量来建立方程组,而动力学的建模采用的是逆动力学,使用拉格朗日方程建立方程组求解。（4）基于机器学习方法的平面3-RRR并联机器人逆动力学建模。先设计BP和RBF神经网络架构,再以平面3-RRR并联机器人逆动力学模型的数值求解数据和来源于样机动力学测试的数据,训练BP和RBF神经网络。通过两种不同来源的数据对该网络训练结果的对比表明:基于BP和RBF神经网络的逆动力学模型误差可达到工程应用要求,可以替代复杂的理论模型。