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基于深度强化学习的机械臂控制快速训练方法
来源:计算机工程 发布日期:2021-10-14
人工智能在机器人控制中得到广泛应用，机器人控制算法也逐渐从模型驱动转变为数据驱动。深度强化学习算法可在复杂环境中感知并决策，能够解决高维度和连续状态空间下的机械臂控制问题。然而，目前深度强化学习中数据驱动的训练过程非常依赖计算机GPU算力，且训练时间成本较大。提出基于深度强化学习的先简化模型（2D模型）再复杂模型（3D模型）的机械臂控制快速训练方法。采用深度确定性策略梯度算法代替机械臂传统控制算法
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移动喷涂机械臂基座有限元分析及结构优化
来源:矿山机械 发布日期:2021-10-10
煤矿巷道施工支护喷涂机械臂采用极坐标形式,其基座固定于履带式底盘上,可实现摆动、伸缩、行走运动,满足煤矿巷道不同截面的喷涂作业。由于喷涂作业机械臂不停伸缩摆动,受周期性运动载荷的影响,基座在使用中存在安全隐患。利用 Inventor 运动仿真模块和应力分析模块对机械臂基座进行了有限元分析,得到机械臂在极端工况下的应力、位移和安全系数,并根据结果对比分析进行了基座的结构优化。优化后的基座结构相对之前
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基于ANSYS的六自由度机械臂轻量化研究
来源:机械工程与自动化 发布日期:2021-10-08
由于机械臂自身重力过大导致作业过程中容易出现抖动现象,会直接影响其作业精度,为了提高六自由度机械臂运行的稳定性,针对其大臂的设计提出了一种轻量化的优化方法。首先设计了多因素和多水平的正交试验,然后采用多类型网格划分技术对不同工况下大臂的应力进行分析,得出大臂最优的轻量化结构,最后采用ANSYS软件对优化后的大臂进行模态分析,验证了优化方案的合理性。研究表明:大臂的板厚为18 mm、拓扑中保存的体积
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基于动量观测器的机械臂碰撞检测与隔离
来源:机械设计 发布日期:2021-09-20
机械臂在复杂空间规划运动过程中,难免与周围环境及工作人员发生碰撞,因此需要快速可靠地检测机械臂与外界发生的碰撞,并使机械臂做出安全的反应。文中建立了机械臂动力学模型,结合广义动量设计了一种力矩观测器,考虑动力学模型误差、速度引起噪声误差等设定了动态阈值,通过比较观测值与动态阈值,实现机械臂实时碰撞检测。利用观测值将由位置、速度跟踪的控制律改变为基于观测值的力矩控制律,进而隔离碰撞。以2自由度机械臂
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一种机械臂模糊控制系统的设计与实现
来源:西昌学院学报(自然科学版) 发布日期:2021-09-20
随着"中国制造2025"计划的推进,现代工业对机械臂控制的精确度提出了越来越高的要求。基于模糊PID理论,设计了一种基于模糊控制的模糊自适应机械臂控制系统。该系统建立了输入、输出变量的调整规则,利用系统测量值和期望值的差值得出修正参数,完成PID参数的校正。经过在MATLAB2019a上的仿真对比试验,当机械臂预设轨迹产生波动时,相较于传统PID控制算法,基于模糊控制的自适应机械臂控制系统使由电动
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碳纤维复合材料机械臂结构设计与性能优势研究
来源:合成纤维 发布日期:2021-09-18
对碳纤维复合材料机械臂的结构设计与铺层优化情况进行分析,总结出高分子复合材料在传统机械臂金属材料替代领域的性能优势与价值,认为在满足同等机械臂力学强度和刚度条件下,碳纤维复合材料能够有效降低超过90%的机械臂自重,且变臂厚铺层方案能够获得最为理想的机械臂结构。碳纤维复合材料的应用,对现代机械臂的轻量化设计大有裨益。
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六自由度机械臂反向动力学递推算法研究
来源:机床与液压 发布日期:2021-09-15
针对多自由度串联型工业机械臂反向动力学求解问题,提出一种基于解耦自然正交补的反向动力学递推算法。通过六维旋量描述相邻连杆的速度约束,用自然正交补矩阵构建关节速度与六维旋量之间的关系。采用非解耦的Newton-Euler方程建立机械臂的动力学模型,当考虑连杆间的速度约束时,将该动力学模型用基于自然正交补的方法进行解耦,形成机械臂反向动力学递推算法,得到动力学模型的最小阶形式。以KUKA KR5六自由
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出舱!到机械臂上“搭积木”——中国空间站航天员首次出舱活动精彩回顾
来源:军事文摘 发布日期:2021-09-15
7月4日14点57分,经过约7小时的出舱活动,"神舟十二号"航天员乘组密切协同,圆满完成出舱活动期间全部既定任务,航天员刘伯明、汤洪波安全返回"天和"核心舱,标志着我国空间站建造阶段航天员首次出舱活动取得圆满成功。
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基于STM32体感交互式仿上肢采摘机械臂设计
来源:中国农机化学报 发布日期:2021-09-15
农业采摘机械臂是提高农业自动化程度和生产效率的重要手段,针对传统农业采摘机械臂控制方式单一、与用户的交互性和控制效率较低的问题,提出并设计一种基于仿生学,能够实时模仿上肢采摘行为的体感交互式仿上肢机械臂系统。系统采用STM32微处理器作为主控芯片,采用6个舵机构建六轴仿生机械臂结构。采集端MUP6050加速度计获取人体手臂姿态信息,通过无线收发芯片SI4432实现手臂姿态的无线传输;机械臂接收端完
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基于Dueling Network与RRT的机械臂抓放控制
来源:机床与液压 发布日期:2021-09-15
针对当前机械臂抓取与放置方式固定、指令单一、难以应对复杂未知情况的不足,提出一种基于深度强化学习与RRT的机械臂抓放控制方法。该方法将物件抓取与放置问题视为马尔科夫过程,通过物件视场要素描述以及改进的深度强化学习算法Dueling Network实现对未知物件的自主抓取,经过关键点选取以及RRT算法依据任务需要将物件准确放置于目标位置。实验结果表明:该方法简便有效,机械臂抓取与放置自主灵活,可进一
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