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基于LabWindows/CVI的单关节机械臂随动控制研究
来源:机械 发布日期:2019-05-15
基于LabWindows/CVI对单关节机械臂随动控制系统进行了设计。以交流伺服电机、伺服驱动器、控制器和编码器构成控制系统硬件部分;基于LabWindows/CVI编写上位机控制软件,DMC1410运动控制卡编写下位机控制软件,共同构成控制系统软件部分。以编码器检测机械臂旋转角度,并将信号反馈到上位机与指令信号求差作为控制器输入信号,以控制器输出信号作为伺服驱动器驱动信号控制伺服电机运动,从而实
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基于改进RRT算法的机械臂路径规划
来源:传感器与微系统 发布日期:2019-05-08
针对快速探索随机树(RRT)路径规划算法缺乏导向性和规划空间增大时算法时间复杂度高的问题,提出一种目标概率偏置与步长控制的改进RRT算法(I-RRT)。I-RRT结合目标概率偏置,以一定概率使采样点偏置为目标点,提高路径规划的导向性,并引入步长控制优化算法,提高运算效率,优化路径。在MATLAB平台建立了算法的仿真实验,结果表明:I-RRT的导向性与算法时间复杂度均优于经典的RRT算法;并在ROS
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机械臂非奇异快速终端滑模模糊控制
来源:浙江大学学报(工学版) 发布日期:2019-05-05
针对存在建模误差和外部干扰等大量不确定信息的机械臂轨迹追踪控制问题,提出带有自适应模糊系统的终端滑模控制方法.该方法采用非奇异快速终端滑模面,使状态变量在滑动阶段具有全局快速收敛性;选取带有变系数的改进型双幂次趋近律,提高状态变量在趋近运动阶段的收敛速度,削弱控制器输出抖振;利用自适应多输入多输出(MIMO)模糊系统对系统模型以及外部干扰进行逼近,摆脱对具体模型信息的依赖,提高轨迹追踪精度和抗干扰
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改进遗传算法搜索中间点的机械臂轨迹规划
来源:制造技术与机床 发布日期:2019-05-02
为了实现机械臂轨迹的多目标优化,提出了插入最优中间点的轨迹规划方法,旨在实现避障的同时保证轨迹最短且关节角变化量最小。介绍了仿人手臂机械臂工作原理,建立了机械臂运动学模型;提出了插入最优中间点的轨迹规划方法,明确了碰撞检测策略;对于最优中间点的选取,在传统遗传算法基础上,提出了均匀方式的初始种群生成方法,使用种群分布熵和适应度值方差构建了交叉概率,依据个体适应度值与种群平均值构建了变异概率,从而提
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基于绳驱动机械臂的研究与设计
来源:中国科学技术大学 发布日期:2019-05-01
经过半个多世纪的发展,传统机械臂凭借着高速度、高精度、强鲁棒性等优点,已在工业生产、环境探测、军事、医疗等诸多领域做出突出贡献。随着人类对机械臂要求的提高,传统机械臂的弊端也逐渐暴露,如较弱的适用性、臃肿的关节体积、较大的结构质量、较高的转动惯量、较低的自身承重比、较弱的柔顺性以及昂贵的价格等。因此需要一种新颖的传动方式来克服传统机械臂的缺陷,而绳驱动技术提供了一种可行的思路。本文以绳驱动技术为基
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基于双目视觉的未知环境下机械臂避障研究
来源:济南大学 发布日期:2019-05-01
随着智能制造技术的不断发展,越来越多的领域需要提高机械臂的智能化。本文以RBT-6T/S03S型六自由度串联机械臂为研究对象,进行了在未知环境下障碍物检测及机械臂避障路径规划的研究。本文的主要内容包括六自由度机械臂模型建立、运动学分析、通过双目相机确定障碍物在环境中的位置、机械臂与双目相机间的手眼标定、传统RRT算法与改进RRT算法的避障路径规划研究。具体内容如下:本文首先介绍了RBT-6T/S0
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面向遥操作的机械臂构型分析及评价方法研究
来源:华中科技大学 发布日期:2019-05-01
在航天和空间探索等多个领域中,机械臂遥操作技术被广泛应用以辅助或者代替人类完成复杂操作和作业任务,是重点研究内容和关键技术之一。面对这些领域中任务复杂多样和环境恶劣多变的问题,研究如何根据遥操作任务进行机械臂构型分析及评价选择,提高机械臂遥操作完成任务的适应性和执行能力,具有重要的现实意义和紧迫性。本文以基座固定的刚性串联机械臂为研究对象,对机械臂的构型变化、运动学和动力学分析以及面向遥操作任务的
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基于深度学习采摘机械臂视觉抓取与轨迹仿真
来源:中南林业科技大学 发布日期:2019-05-01
在农业机械采摘范畴,机械臂采摘识别与最短路径规划决定采摘精度。单纯人眼识别存在着重复机械劳动的因素,长时间容易造成效率降低。但是单纯利用软件或者传统图像处理技术又无法精确识别定位采摘目标,或者识别定位时间过长,无法提升单位时间内识别采摘效率。在农业果林复杂环境下需要同时具备采摘精度高、资源能耗低的自动化识别采摘作业的方案。因此,开展采摘机械臂的轻量级高精度目标识别研究是具有极大的市场应用前景。本文
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基于元学习的机械臂模仿学习研究
来源:郑州大学 发布日期:2019-05-01
目前,随着工业的快速发展,机械臂在智能工厂、航天航空、医疗手术等领域得到了广泛的应用。因此,对能够执行复杂任务具备智能决策功能的机械臂有着巨大的需求。虽然大容量模型例如深度神经网络能够学习复杂的任务和技能,但是这往往需要系统耗费大量的时间和数据从头学习。而元学习和模仿学习使得机械臂可以通过模仿专家示例的行为实现快速学习。所以,探究如何将元学习与模仿学习相结合,使机械臂快速学习新任务在理论和应用方面
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基于滑模变结构的机械臂控制方法研究
来源:河南科技大学 发布日期:2019-05-01
机械臂在现代工业领域扮演着愈加重要的角色,它可以代替人类在高危、恶劣环境下从事重复性的生产活动,因此研究机械臂的控制对于推动先进制造业的发展意义重大。对于机械臂关节轨迹跟踪系统来说,鲁棒性是衡量系统性能的关键指标之一,为了获取控制系统的强鲁棒性,本文将滑模控制与其他智能控制相结合,研究了在系统模型不准确、非线性死区这两种因素影响下的轨迹跟踪控制方法。针对机械臂系统模型误差大,易受到外界干扰所导致控
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