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模块化人机协作机械臂控制系统设计
来源:自动化与仪器仪表 发布日期:2023-12-25
为了改善传统机械臂各关节间走线繁杂、平均功耗高、干扰机械臂运动、安全协作性差等问题，采用模块化设计的思想，选用高集成驱动一体化关节模块进行机械臂系统搭建，控制系统基于CANOPEN通信协议，同时加入示教器和控制器进行示教与编程，易于工程师开发与机械臂控制，基于上述机械臂控制系统设计，搭建量化的试验场景，进行物件取放任务测试，进行机械臂性能测试，实现物件的精准抓取，该机械臂控制系统设计适应人机协同作
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耐环境机械臂的仿真模型与轨迹规划研究
来源:环境技术 发布日期:2023-12-25
在对产品进行气候环境试验过程中，密闭试验箱内被试品的操作需求目前尚无成熟措施，可能造成被试品试验不充分、考核不全面等问题。针对该问题提出一种可实现在密闭箱体内操控被试品的耐环境机械臂，本文主要对机械臂的运动学原理进行分析，通过MATLAB工具建立机械臂仿真模型，并对机械臂的各关节运动轨迹采用五次多项式插值算法进行规划，验证该机械臂完成目标动作的稳定性。由仿真结果可知，本文所设计的机械臂适用于密闭的
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机械臂带电拆装开口销作业工具在输电线路运维中的应用
来源:自动化应用 发布日期:2023-12-25
在输电线路中，线路金具的连接部位一般通过螺栓连接。为防止螺栓受外界影响脱落，需在螺栓增加开口销加强其安全性。螺栓开口销在线路中常有缺失现象，源头主要在线路竣工验收的精细把关。施工人员漏装开口销及安装不规范会导致开口销脱落，给线路安全运行带来极大的安全隐患。基于此，本文研发了一套机械臂带电拆装开口销的作业工具，经运行实践，反应效果良好。
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机械臂手势识别技术的研究及应用
来源:工业控制计算机 发布日期:2023-12-25
随着计算机硬件技术的不断进步和深度学习技术的广泛应用，近年来手势识别技术的研究也有了新的进步。对手势识别技术、Leap Motion概况、特点等进行阐述，并通过搭建实验平台设计了基于Leap Motion的非接触式人机交互机械臂系统，将手势动作与手掌位置信息动态地反映到实体机械臂，进而控制机械臂实现抓取、移动等动作。实验表明基于Leap Motion的非接触式人机交互机械臂控制具有较高的准确性和稳
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基于改进粒子群算法的六自由度机械臂轨迹优化
来源:盐城工学院学报(自然科学版) 发布日期:2023-12-20
提出了一种基于改进粒子群算法的六自由度机械臂轨迹优化方法。以机械臂运行时间为目标函数，采用3-5-3多项式插值拟合轨迹，利用改进粒子群优化算法结合动态调整学习因子和自适应惯性权重，快速、准确地找到最优解，改善了基本粒子群算法容易陷入局部最优的问题。在机械臂工作空间内选择可到达的路径点，获取路径点处的关节角度，利用该算法获得平滑、连续且机械臂运行时间最优的机械臂运动轨迹曲线。仿真结果表明，基于改进粒
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基于改进鸡群优化算法的机械臂轨迹规划
来源:组合机床与自动化加工技术 发布日期:2023-12-20
针对机械臂在工厂中的工作效率和运动中冲击造成的振动与磨损问题，提出了一种基于改进鸡群优化算法的机械臂轨迹规划方法。通过关节空间中位置与时间的序列，使用五次B样条函数构造关节空间插值曲线，把时间和冲击视为优化目标，把机械臂关节的角速度、角加速度、角加加速度为约束，对鸡群优化算法中公鸡、母鸡、小鸡的位置更新方法进行改进优化，并引入变异操作，得到改进后的鸡群优化算法，采用改进后的鸡群优化算法对目标进行优
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基于最优拉丁Widrow-Hoff网络的变负载机械臂自适应鲁棒控制
来源:机械设计与研究 发布日期:2023-12-20
为了进一步提高机械臂在变负载下控制精度，设计了一种基于最优拉丁Widrow-Hoff网络的变负载机械臂自适应鲁棒控制方法。采用模态分解法创建关于机械臂的动力学状态方程，再以最优拉丁神经网络为基础提出具备自适应性能的鲁棒控制器，有利于加强机械臂在变负载情况下的系统鲁棒性以及控制精准度。仿真结果表明，利用最优拉丁Widrow-Hoff网络针对系统非线性实施估计，通过观测器系统总干扰实施补偿与估计，可以
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基于改进变结构趋近律的机械臂滑模控制系统
来源:计算机与现代化 发布日期:2023-12-15
针对滑模控制在机械臂的应用领域中出现的收敛速度较慢和系统抖振问题，以提高机械臂动态特性为目标，设计一种改进变结构趋近律，利用分组特点与反双曲正弦函数的特性优化收敛速度，同时对系统的抖振作出有效的抑制。利用第二类拉格朗日方程建立二自由度机械臂的数学模型，且针对系统中存在的摩擦和其他不可测干扰问题，以RBF神经网络对系统模型进行逼近。基于Lyapunov函数证明系统跟踪的稳定性。最后在Simulink
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基于深度强化学习的机械臂避障轨迹规划研究
来源:机械传动 发布日期:2023-12-15
针对传统路径规划算法在机械臂避障运动时存在规划时间长、路径冗长等问题，提出了一种基于深度强化学习（Deep Reinforcement Learning,DRL）的运动规划方法。首先，构建了机械臂数学模型和运动环境，并在PyBullet中搭建了DOBOT机械臂与操作环境，设置了DRL所需的奖励函数、动作变量和状态变量等参数。其次，针对静态障碍物规避问题的特点，采用深度确定性策略梯度（Deep De
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基于改进指数幂趋近律的机械臂轨迹跟踪控制
来源:计算机仿真 发布日期:2023-12-15
针对机械臂轨迹跟踪系统在指数趋近律控制下产生的响应不迅速以及控制过程中系统抖颤等问题，给出了一个改进指数幂趋近律。首先通过在传统指数趋近律的恒速率项中导入新型分段函数来改善控制系统的响应，接着再在指数项中引入系统状态变量来抑制系统的抖颤现象。为了降低模型偏差和不确定干扰而对机械臂系统的影响，采用趋近律结合机械臂动力学模型的方式设计滑模控制律，并使用模糊算法进行对模型偏差和不确定干扰的自适应预测和在
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