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机械臂轨迹的非支配排序高斯粒子群多目标优化
来源:机械设计与制造 发布日期:2023-05-26
为了减少机械臂的运行时间、能耗和冲击，提出了基于非支配排序高斯粒子群算法的机械臂轨迹多目标优化方法。以PUMA560机械臂为研究对象，根据需要设置了笛卡尔空间必经点，点与点之间使用5次多项式作为轨迹基元。以点与点之间的运行时间为优化参数，以运行时间、能耗、冲击最小为目标建立了多目标优化函数。将非支配排序融入到粒子群算法中，并对最优粒子施加高斯扰动得到其邻域，使用最优粒子邻域对粒子更新进行引导，有效
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多自由度码垛机械臂抓取位姿控制方法
来源:精密制造与自动化 发布日期:2023-05-25
为解决目前码垛机的机械臂存在抓取位姿控制困难的问题，现提出多自由度码垛机械臂抓取位姿控制方法。首先，建立机械臂连杆坐标系，进而对抓取任务的执行空间进行分析；设定抓取位置，对抓取操作进行简化；控制机械臂的轨迹，实现了对机械臂的抓取位姿的有效控制。为检验这个方法有效性，进行实验，实验结果表明该方法的关节角度误差最大不超过5°，相比传统方法缩小了192°、154°。因此，多自由度码垛机械臂抓取位姿控制方
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基于分段自适应的多自由度机械臂运动控制方法
来源:精密制造与自动化 发布日期:2023-05-25
常规的多自由度机械臂运动控制方法主要使用SOPD+(saturated output feedback PD+)运动控制反馈器进行重力稳定补偿，易受机械臂收敛速度影响，导致控制位置误差较高。本文基于分段自适应设计一种全新的多自由度机械臂运动控制方法，即利用分段自适应技术确定了多自由度机械臂运动控制条件，设计了多自由度机械臂运动控制器，从而实现了多自由度机械臂运动控制。实验结果表明，设计的多自由度机
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基于奇异摄动的柔性关节机械臂鲁棒控制
来源:电机与控制学报 发布日期:2023-05-24
针对柔性关节机械臂在扰动过大情况下难以实现高精确度轨迹跟踪的问题，提出一种基于奇异摄动的鲁棒控制方案。该方法不需要对连杆角加速度及其高阶导数进行计算，因此该方法不受高阶导数估计不准确的影响。首先，用奇异摄动法对原系统进行解耦，得到快慢两个异时间尺度的二阶子系统。然后，对慢子系统设计二次补偿控制律，用扰动观测器对扰动进行观测后，进行首次补偿；设计基于Hamilton-Jacobi-Issacs不等式
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面向实时运动学标定的机械臂轨迹规划
来源:组合机床与自动化加工技术 发布日期:2023-05-20
为解决机械臂标定效率低的问题，针对机械臂实时标定中的作业-标定共用轨迹的规划方法进行了研究。首先，选择立体视觉作为测量方式，减少对机械臂末端的物理约束；然后，以作业轨迹和靶标可视性为约束条件，采用DETMAX算法选出最优测量构型作为轨迹中间点，并分析了中间点聚类数量与轨迹极值间的关系，作为确定轨迹数量的依据；最后，在关节空间下仿真分析了新方法所得轨迹特征。研究结果表明，匀速运动段与静止段间相连的角
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非线性权重粒子群算法的机械臂动力学参数辨识
来源:组合机床与自动化加工技术 发布日期:2023-05-20
对机械臂的动力学模型进行了研究，提出了一种六关节串联机械臂动力学参数辨识方法。首先，基于牛顿欧拉法建立模型，通过关节类型将动力学参数组合，确定待辨识的最小惯性参数集；其次，将傅里叶级数作为激励轨迹，采用一种非线性权重粒子群算法对其系数进行寻优，并设置惩罚函数来剔除不满足条件的粒子；最后，设计测试轨迹来进行力矩验证。仿真结果表明，非线性权重的粒子群算法仿真时间短，适应度值较优，明显地加快了收敛速度。
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面向打磨机械臂的自适应阻抗控制算法
来源:机床与液压 发布日期:2023-05-15
传统基于位置的定阻抗控制器进行柔顺控制时，力跟踪性能取决于控制器对环境信息的了解程度，且阻抗参数值需经多次试验确定，一旦环境发生变化需要重新多次试验确定各参数值。为降低环境信息的未知性对力跟踪效果的影响和阻抗参数调节的不便，通过力偏差与机器人终端速度设计自适应补偿器对参考轨迹进行补偿，从而间接调整阻抗参数，提高系统对未知环境的自适应性。仿真试验结果表明：该方法相对定阻抗参数法，20 N期望力下力跟
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基于迭代学习的机械臂神经网络滑模控制
来源:控制工程 发布日期:2023-05-15
针对机械臂末端载荷变化引起机械臂抖动的情况，提出了将神经网络、滑模控制和迭代学习控制相结合的控制方法。首先，利用神经网络的逼近特性，逼近建模误差和外部干扰，使逼近值作为滑模控制器中新的增益，避免滑模控制器本身的抖振。然后，引入迭代学习控制，发挥滑模控制和迭代学习控制各自的优势，得到精度高、鲁棒性强的控制方法。最后，仿真结果表明，对于械臂末端载荷变化引起的不同范围的外部干扰，所提控制方法只需较少的迭
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采摘机械臂路径规划算法研究现状综述
来源:中国农机化学报 发布日期:2023-05-15
随着农业智能化时代到来，机器人技术在农业、林果业智能采摘领域的应用愈发广泛，路径规划算法作为采摘作业的核心技术，其先进程度对采摘作业的效率和质量起着决定性作用。为此，针对采摘机械臂路径规划算法的特点，将其划分为群优化算法、图搜索算法、概率地图算法(PRM)和快速扩展随机树算法(RRT)四大类，并基于上述分类，介绍近年来国内外学者具有代表性的研究成果，重点分析各类路径规划算法应用在采摘作业时的优缺点
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基于仿人自适应DDPG算法的机械臂运动规划研究
来源:中南民族大学学报(自然科学版) 发布日期:2023-05-15
现代大棚高架栽培技术中作物种植密度大，机械臂采摘容易受到旁边植株影响.针对这一问题，将人手臂的运动约束应用到机械臂的DDPG运动规划算法中，从而让机械臂具有人手臂的灵活性.所提出的仿人自适应DDPG算法新增自适应采样策略来对经验缓冲池中轨迹经验的优先级进行自适应动态调整，从而避免算法陷入局部最优，加快算法的训练速度.将仿人自适应DDPG算法在PyBullet仿真平台上进行实验，经过300轮训练，最
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