王诗宇[1]（2021）在《智能化工业机器人视觉系统关键技术研究》文中指出工业机器人是先进制造系统中最具代表性的设备之一,被越来越多地应用到现代化生产制造过程,代替人工高效地执行各种复杂环境下的工业生产任务。传统依照预设程序实现重复动作任务的工业机器人应用已经无法适应当前复杂多样的生产任务需求,需要工业机器人具备更高的智能化程度顺应制造业向智能化转型的发展趋势。进一步提升工业机器人对外部环境的感知能力是当前智能化工业机器人的主要发展方向,由于视觉传感器能够为工业机器人提供更加完整的环境信息,同时具备非接触测量等优势,视觉感知能力已经逐渐成为智能化工业机器人最重要的感知能力之一,因此为工业机器人配备视觉系统是提升工业机器人智能化程度的主要手段,在复杂多样的生产任务中具有显着的实用性。本文充分阐述了工业机器人视觉系统的组成结构及各部分功能的实现原理,分析了国内外工业机器人视觉技术的研究与应用现状。在此基础上,开展了智能化工业机器人视觉系统关键技术的研究,探索了不同视觉任务需求下结合不同类型工业机器人的智能化应用研究。本论文开展的主要研究内容如下:1.研究工业机器人视觉系统成像原理。建立真实世界与图像像素之间精确的映射关系是后续工业机器人准确执行视觉任务的前提和保证。通过描述四个坐标系之间的变换过程,解释了真实场景中世界坐标向数字图像像素的投影过程,并通过建立线性成像模型明确了相机的内外参数矩阵。在此基础上,介绍了实际成像过程中由镜头引起的畸变类型,引入畸变系数建立更接近真实成像过程的非线性模型。相机标定过程能够确定每次成像过程相机的内外参数,通过张正友相机标定方法详细介绍了相机标定过程中相关参数的求解方法和优化过程,并利用张氏标定法完成对不同型号工业相机的参数求解过程。2.研究2D视觉任务下并联机器人对传送带上多种类随机分布目标的高速分拣应用,设计并搭建了一套基于2D机器视觉系统的分拣实验平台。通过建立用户坐标系实现目标对象从视觉任务空间到并联机器人作业空间的映射,并利用图像去重复算法实现对传送带上动态目标的视觉信息采集。选择稳定的边缘特征作为不同目标类别的判断依据,分别对传统Canny边缘检测算子和基于深层卷积神经网络的RCF边缘检测算法进行优化,分析比较两种边缘提取方法的性能。针对目标的旋转情况,利用稳定的边缘特征提出一种基于边缘质心距离的匹配模型,完成对不同类别目标的匹配过程。分拣实验结果表明并联机器人末端能够成功抓取传送带上的动态目标,证明机器人末端与2D视觉系统间建立了正确的手眼变换模型,图像去重复算法有效剔除了重复信息;机器人末端将目标对象按照固定姿态和类别正确放置,证明了2D视觉系统完成了对目标对象的正确匹配和目标2D姿态的准确计算。3.研究2.5D视觉任务下视觉系统引导六自由度关节型工业机器人的精准定位应用。在航天领域粒子辐照试验背景下,针对粒子辐照试验的任务需求及当前试验流程存在的不足,设计并搭建了一套自动化辐照试验平台。利用2.5D视觉系统完成对目标对象辐照位置的信息采集,对特征匹配过程得到的匹配点对进行统计分析,并结合目标显着性原理,提出了一种基于区域分布差异的特征匹配方法,完成复杂背景下实例目标的检测过程,实现辐照参数的调用。通过给出一种误差权重分配方法不断优化工业机器人末端与视觉系统间的手眼关系模型,保证辐照试验过程束流照射位置的精度。最终自动化辐照试验平台准确完成了粒子辐照流程,证明了所提方法的有效性。4.研究3D视觉任务下工业机器人对空间任意位姿目标物体的抓取应用,并利用六自由度关节型机器人结合双目视觉系统搭建了3D目标抓取实验平台。工业机器人对空间任意位姿目标的准确抓取依赖3D视觉系统对空间目标六自由度位姿信息的正确估计。通过研究双目视觉系统的成像过程及实现目标深度信息恢复过程的视差原理,将目标在左右视图中对应的匹配点对形成空间三维点云,提出一种基于全局结构特征约束的目标估计方法,将描述目标结构的全局特征量化为点云重建过程的约束条件,实现对目标物体的六自由度位姿估计。实验结果表明机器人末端能够以相应姿态完成对任意摆放目标的抓取,证明了所提方法的可行性。本文分别构建了2D、2.5D和3D视觉任务下工业机器人结合视觉系统的应用环境,探索了不同类型工业机器人在结合视觉系统的应用过程所涉及的关键技术,对并联型工业机器人和六自由度串联型工业机器人与视觉系统间的手眼关系模型、复杂背景条件下的实例目标检测和目标物体空间六自由度位姿估计等关键技术进行了研究,本文以实验室承担的“智能机器人”国家重点研发计划和“高档数控机床与基础制造装备”国家科技重大专项项目研发任务为背景,研究内容涵盖了多种机器人结合视觉系统的应用场景,能够为今后工业机器人智能化的研究提供一定的参考依据。
宋灵芝[2]（2021）在《二自由度DELTA并联机器人结构分析及优化》文中研究表明并联机器人因在操作精度、空间结构占地比、承载能力、动态响应性能等方面具有一定的优势而被学者们广泛关注。本文探讨分析了一种二自由度DELTA并联机器人结构,针对其运动学和动力学两种性能,采用多目标优化遗传算法,获得了满足设计要求的结构基本参数。主要研究内容如下:（1）运用闭环矢量法则,推导出该二自由度并联机器人的运动学位置模型。通过正逆解模型求出速度雅可比矩阵,设计算例,采用MATLAB编程对机构的正逆解模型进行验证。根据虚功原理构造并联机器人的逆动力学数学模型,运用ADAMS虚拟仿真验证动力学模型的正确性。（2）分别构建并联机构运动学与动力学的全域性能评价指标,以性能指标为基础构造优化目标函数。引入机构空间体积比、传动角等约束条件,采用多目标优化遗传算法NSGA-Il算法对研究对象进行运动学、动力学性能优化,得到并联机构基本结构参数。对多目标参数优化时暂选的伺服电机进行校核,使电机与并联机构符合转动惯量匹配原则,所选电机需能够满足并联机构在典型抓取操作中的速度、转矩与功率要求,以此保证优化结果的有效性。运用局部性能指标对优化结果进行验证。（3）为保证并联机构具有良好的静动态特性,以多目标优化得出的结构基本参数为基础,创建并联机器人三维模型,在有限元分析软件中导入该模型,求解机构变形量、应力云图和低阶固有频率,查验并联机器人结构是否满足刚度与稳定性要求,从而进一步证明本文采取的多目标优化方法的正确性。
臧春田[3]（2021）在《Delta并联机器人结构设计及优化研究》文中研究指明随着工业信息化的快速发展,基于Delta机构的并联机器人以高速、高精度和承载能力大等特点被广泛应用于食品、电子、医药等领域的分拣、装箱工作中,成为工业生产中的一颗新星。本文以Delta并联机器人为研究对象,主要针对机器人的机械结构设计、运动学分析、尺度综合、有限元分析及结构优化进行研究。主要研究内容如下:（1）根据并联机器人设计要求,初步选定机器人的结构参数。通过选定的结构参数,进行机械结构的设计,在Solid Works中建立并联机器人模型,并完成传动机构的计算选型。（2）简化并联机器人模型,并利用自由度修正公式对机构自由度进行计算。通过解析几何法推导出运动学正逆解,并在MATLAB中编写运动学算例程序。采用微分运动学对机构运动学方程进行分析,得到机构的速度雅可比矩阵,并对雅可比矩阵分析求得机构奇异位。基于微元分析的数值方法计算工作空间的体积,在MATLAB中调用运动学正解算例并使用搜索算法求解工作空间,验证了工作空间满足要求。（3）在并联机器人运动学分析的基础上,以最大工作空间利用率为目标函数建立优化问题的数学模型。通过遗传算法,并借助MATLAB软件编写程序求解最优结构参数,将优化结果代入到工作空间边界方程中,验证了所求结果满足设计要求。（4）在Workbench中对重构的机器人模型完成静力学分析和模态分析。通过静力学分析,得出最大应力和最大变形量的位置;通过模态分析,得出振型位置和固有频率,根据分析结果确定危险位置并提出改进措施。（5）基于静力学分析结果,确定待优化结构。在Workbench中使用Deign Explorer模块对从动臂和主动臂进行变截面尺寸优化,使用Shape Optimization模块对静平台进行去除材料优化。在满足强度和刚度的条件下,相比初始设计值,从动臂质量减小0.1531kg,主动臂质量减小0.0526kg,静平台质量减小0.7541kg,达到了轻量化的目的。
徐璐洲[4]（2021）在《3-PSR并联机构的设计与实验研究》文中研究说明并联机构自诞生以来,就以其较高刚度、较高精度、较强承载力为人所知。随着对并联机构的不断研究,以及制造业针对更加丰富的产品需求所进行的多元化的发展,并联机构的应用领域愈发广泛,功能愈发丰富。本文以具有三自由度的模块化对称3-PSR并联机构为研究对象,对其零部件结构进行设计,并进行相关的实验研究。本文的具体研究内容如下:（1）根据3-PSR并联机构的约束关系与几何特性进行了位置反解分析;引入转动副夹角变量,并采用迭代法进行转动副夹角以及动平台的位置正解,进而解算动平台姿态。基于MATLAB软件,改变3-PSR机构中P副的倾斜角度等参数,并利用正解绘制出该倾角下3-PSR机构的可达工作空间。通过工作空间中关键尺寸的数值对比,选择较理想的P副倾斜角度。（2）根据前述所得的理想倾角,设计并加工3-PSR机构使用的模块化角度平台,设计了可调式运动副,得到了可以实现多种调节模式的可调式运动副,进行样机本体的搭建,同时组建了运动控制系统。对样机进行沿轨控制,并使用激光跟踪仪对机构进行末端轨迹跟踪实验,与规划轨迹及正解解算轨迹进行对比。（3）采用闭环矢量链法,得到机构的零点误差模型,并进行了多个驱动位置下的误差识别,分析了零点误差对末端位姿的影响。建立机构的全误差模型。利用测量点间的几何关系进行坐标转换,使用激光跟踪仪对机构进行了零点标定实验。（4）基于电子尺、模拟电压的无线采集收发系统以及运动控制器等元素,搭建了该样机的有线与无线控制系统,编写上位机软件,进行样机的无线控制实验。对采集数据进行细化与平滑处理,改善样机的随动状态。
宋井科[5]（2021）在《一种两转一移3-UPU并联运动模拟器的设计与分析》文中研究说明运动模拟器在军事、科研、工程、武器研发、民用娱乐、医疗康复等领域均发挥着重要作用,涵盖海、陆、空各方面,对一个国家的科技、国防及经济建设等具有长远的战略意义。运动模拟器已经在众多汽车、飞机的仿真测试、船舶模拟、军事训练和娱乐体验等使用场合中,取得较好的模拟效果。本文基于一种具有多转动中心的两转一移3-UPU并联机构,设计出一种3自由度并联运动模拟器,能够完成升降、侧倾、俯仰三种运动,可以用来模拟飞行器、船舶、驾驶场景或应用在动感座椅等其他民用娱乐设备上。并对其进行了运动学分析、性能分析、尺度综合、有限元优化、考虑关节摩擦的动力学建模、控制分析等方面。本文的主要研究内容为:系统地分析了2R1T多转动中心3-UPU并联机构在不同几何尺寸及装配条件下的运动学反解。根据约束平面的位置及装配条件,分为5种变异机构。分析了机构的运动/力传递性能和约束性能,得出其性能与位置参数d之间的变化关系。基于性能图谱,对机构的奇异问题进行系统的分析,并通过样机对奇异的位形进行验证。基于3-UPU并联机构,设计出一种3自由度并联运动模拟器;兼顾传递性能与约束性能,对机构进行了尺度优化,根据优化的结果,初步确定了模拟器样机的尺寸。通过Solid Works和Workbench软件进行联合仿真优化,并以危险位姿的最大变形最小为优化目标,使末端平台的变形达到最小。采用封闭矢量法对3-UPU并联运动模拟器进行速度与加速度分析,得到缸体、推杆及运动平台的速度及加速度。考虑库伦摩擦,对转动及移动关节进行摩擦建模,并应用Newton-Euler方程,考虑关节摩擦建立了两转一移3-UPU并联运动模拟器的动力学模型,并应用Recur Dyn动力学仿真软件和MATLAB进行了联合仿真验证。对3-UPU并联运动模拟器在关节空间内的PID分散控制器进行设计。基于Simscape软件,建立两转一移三自由度并联运动模拟器的虚拟样机模型,并搭建控制系统,基于运动学模型,对驱动关节进行分散PID运动控制仿真。基于虚功原理,建立了可用于动力学控制的逆动力学模型。并基于Simulink中的Simscape平台,搭建控制系统进行逆动力学控制仿真验证。
杨会[6]（2021）在《面向大型球冠蜂窝灌注的混联机器人机构构型设计与性能研究》文中研究指明针对航天器中大型球冠蜂窝结构防热层灌注问题,本文开展了基于大工作空间、高刚度和高灵巧性的串并混联灌注机器人机构构型设计与性能研究。通过对球冠工件尺寸参数以及灌注机器人功能要求的分析,分别提出了三种灌注机器人机构配置方案。根据不同灌注机器人机构配置方案对灌注机器人执行机构进行设计,最终提出了球面并联灌注机器人机构、I型和II型1T2R三自由度并联灌注机器人机构和3T2R五自由度可重构混联灌注机器人机构等四种机构构型。通过对以上提出的四种灌注机构的运动学、工作空间、奇异性和灵巧性等方面的分析与对比,最终优选出了五自由度可重构混联灌注机器人机构作为后续章节主要的研究对象,并对其进行了尺度综合,以获得在灌注任务工作空间内具有良好运动学性能的混联机器人机构的最优结构参数。根据优化后机构参数,对混联机器人机构进行了动力学分析、刚度分析、误差分析、路径规划及控制仿真研究,以上研究为混联机器人机构真实样机的制造以及在实际灌注场合的应用提供了理论依据。具体研究内容如下:（1）根据大型球冠蜂窝结构防热层灌注要求,对混联灌注机器人机构的功能自由度进行分析,并基于确定的功能自由度数对灌注机器人机构配置方案进行设计。根据不同机构配置方案提出了四种灌注机器人机构:基于多机器人操作灌注方案的球面并联灌注机构、基于龙门弧形导轨灌注方案的I型和II型三自由度3PSS-PU并联灌注机构以及基于龙门直线导轨灌注方案的五自由度可重构5PRR+5PUSPRPU混联灌注机构。通过对以上四种灌注机器人机构运动学、工作空间、奇异性、灵巧性和灌注效率等方面的分析和对比,最终优选出了具有大工作空间、高灵巧性和高灌注效率的五自由度可重构5PRR+5PUS-PRPU混联灌注机构作为后续主要研究的对象。（2）以优选出的五自由度可重构混联灌注机构为研究对象,对其进行了尺度综合和动力学分析。首先,通过对单独的5PUS-PRPU并联机构和5PRR+5PUS-PRPU混联机构的可达工作空间和任务工作空间的对比,说明了可重构5PRR并联基座设计的必要性和优点,同时介绍了混联机器人机构在灌注顶端和边缘位置蜂窝时可重构基座不同的位置。其次,对机构优化变量和约束条件进行了设计,并基于量纲统一的雅可比矩阵条件数均值和方差,提出了全域综合目标函数。为获得在所有任务工作空间内具有良好性能的混联机器人机构的最优结构参数,对可重构基座不同位置的混联机器人机构分别进行了尺度综合。然后,根据虚功原理,建立了混联机构的动力学模型,得到了机构各构件与动平台之间的速度和加速度映射关系矩阵。最后,利用计算仿真软件对动平台两种运动路径下驱动副的位移、速度、加速度和驱动力进行数值仿真。通过对不同路径下驱动相关运动参数的理论曲线和仿真曲线对比,验证了动力学建模的正确性。（3）基于螺旋理论,建立了五自由度可重构混联灌注机器人机构的半解析刚度模型。首先,对一般并联机构半解析刚度模型建立的方法进行了介绍,利用动平台运动螺旋与外力螺旋、末端连杆运动螺旋与支链力螺旋对偶的特点,分别建立了动平台与各个支链之间和支链与支链中弹性元件之间的刚度映射模型,并基于此建立了并联机构的整体刚度模型。其次,根据以上介绍的半解析法刚度建模理论,分别建立了5PRR并联机构和5PUS-PRPU并联机构的刚度模型,最终得到了混联灌注机器人机构整体的刚度模型。最后,提出基于刚度矩阵的线刚度和角刚度对混联机器人机构的刚度进行评价。通过对动平台固定位姿下线刚度和角刚度的理论计算和有限元分析结果的对比,验证了半解析刚度建模的正确性。（4）以五自由度混联灌注机器人机构为研究对象,基于局部指数积公式对其进行了误差建模和仿真研究。首先,通过将支链逆运动学问题分解成若干个已知解的Paden-Kahan子问题,求得了混联机构各支链中关节的运动量。其次,利用局部指数积公式分别对5PRR和5PUS-PRPU并联机构进行了误差建模,并根据旋量理论对支链中不可测关节的误差进行了消除,得到了满足完整性和连续性的混联机器人机构误差模型。然后,通过构造辨识矩阵的零空间和行空间矩阵的标准正交基,对冗余运动学参数进行消除,得到了只含有独立运动参数的误差模型。最后,根据建立的混联机器人机构误差模型和面向机构参数辨识的正逆解数值算法,对混联机器人机构在不考虑随机扰动和考虑随机扰动两种情况下进行了误差仿真分析,结果验证了误差模型的正确性和误差分析对机构精度提高的有效性。（5）根据混联机器人机构的灌注特点,对动平台设计了圆形、正方形和往复直线三种灌注路径,并针对不同灌注路径进行路径规划,得到了固定坐标系下不同的路径方程。采用传统PID控制算法,对五自由度混联灌注机器人机构进行控制仿真系统设计,并对提出的三种动平台的灌注任务路径进行了控制仿真研究。仿真结果中不同灌注路径误差曲线表明,混联灌注机器人机构能够实现末端动平台的三种任务路径运动,为混联灌注机器人机构在实际灌注场合中的应用提供了理论指导。
王永强[7]（2020）在《基于深度学习方法的平面3-RRR并联机器人动力学建模》文中研究说明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。
李典[8]（2020）在《面向任务的并联机构多维度工作空间表示及构型设计研究》文中进行了进一步梳理为解决并联机构在动平台工作空间表征过程中,由于图形维度限制使得位置空间和姿态空间分离,可视化程度低的问题,本文提出了一种可实现多维度、多量纲变量统一表达的新型并联机构多维度工作空间表示法。将多维度表示法衍生至并联机构的工作空间和性能空间表达,并以此提出了一系列新型并联机构工作空间性能评价指标。基于所提出的工作空间多维度表示法,提出了一种面向任务、以不同指标要求进行并联机构构型设计的新方法。通过对图形增加维度的方法,在传统二维或三维工作空间视图中进行点云扩展,构造了并联机构多维度工作空间,并以性能指标作为额外维度变量,构造了并联机构多维度性能空间。以多维度多量纲变量融合的形式表达并联机构的全域工作空间和性能空间,实现了动平台的移动、转动、刚度等运动性能的单图像全局表达,提升了并联机构工作空间和性能空间的可视化程度。从多维度工作空间和性能空间的图形特性出发,提出了新型并联机构工作空间性能评价数学模型。提出了两种典型并联机构,并对其进行运动学分析。以传统方法和多维度表示法对比分析其工作空间和性能空间,验证多维度表示法在表达方面的正确性与优势。以新型工作空间性能评价指标对机构进行优化,验证基于多维度表示法的工作空间性能指标的适用性。基于多维度表示法,提出了一种可针对特定任务要求进行具有可视化特性的并联机构构型设计方法。该方法从任务自由度要求出发,初选出符合要求的机构运动支链;根据任务工作空间形状和对构型整体尺寸的要求进行任务工作空间标准化构建,以标准化后的任务工作空间进行后续设计;以任务工作空间适配、神经网络确定符合任务性能要求的构型尺寸范围,并使用遗传算法对构型进行优化,使机构在满足任务要求的同时实现性能最佳化。使用面向任务的并联机构设计法,分别以平面任务和空间任务为目标进行构型设计,并以多维度表示法图形对照的方式进行任务适配验证。另外,基于该构型设计法进行了一类变工作空间并联机构的设计,根据标准化后的任务性能空间确定了构型可满足任务性能空间体积的初步尺寸范围,以BP神经网络确定了可满足任务全部需求的精确尺寸范围,并使用遗传算法对构型进行了优化。最后进行了程序算法的设计、使用和实例分析。
罗颖[9]（2020）在《并联式可调姿机器人的设计与分析》文中认为并联式抓取机器人以其高精度、高承载、动态响应快和便于控制的优势,在需要大量重复和精密作业的工业加工领域具有很高的应用价值。而面对越来越复杂的加工工艺与流程,抓取机器人自由度的需求不仅仅局限于简单的平移操作,可同时完成目标工件抓取与调姿功能的机器人成为一个重要的研究方向。基于上述背景,本文以并联式可调姿机器人为设计目标,进行了相应的设计与分析,其具有良好的姿态空间与操作性能,能够快速高效地完成实际所需的目标任务。本文首先根据并联式可调姿机器人的设计目标与要求,提出了多种满足自由度需求的构型设计方案。在综合考虑机器人安装难度、关节转角大小以及实际控制等多种因素后,确定了机器人的具体构型方案,并计算其自由度以验证构型的正确性。对机器人进行了包括运动学位置解以及速度分析在内的运动学分析,通过理论计算与仿真对比证实其正确性后,基于运动学方程绘制了工作空间,分析各杆件尺寸参数对工作空间大小的影响规律。通过对机器人静刚度和灵巧性的分析,验证其运行的可靠性、承载能力与移动能力;对机器人进行了运动/力传递性能分析,并基于此对机器人的奇异性位形进行了分类与阐述。计算了机器人的姿态空间,定义了关于机器人姿态能力的评价指标,并绘制了姿态能力在设计空间中分布情况。根据机器人不同的运动模式,以姿态能力和工作空间最大为目标对机器人尺寸进行了优化,计算出最优的结构参数。采用拉格朗日方法完成了对机器人的动力学分析,与仿真软件中虚拟样机的运动结果进行对比,验证了动力学模型的正确性;基于典型任务目标,利用动力学的分析结果,对3-4-5次多项式和正弦修正梯形这两种轨迹规划方式进行优选;基于理论分析与仿真结果,设计并制作了并联式可调姿机器人样机,实现了机器人在各任务需求下的运动与操作,分析了机器人重复定位精度,验证了机器人设计与理论计算方法的正确性。
王珏[10]（2020）在《基于磁耦合共振的无线多驱动控制研究》文中认为目前,机器人正面向小型化与轻量化发展,尤其是软体机器人和特种机器人,此类机器人因其应用环境的特殊性,对体积与重量有着较为苛刻的要求。目前大部分的软体与特种机器人均采用有线供电的方式,即使不采用有线供电,其附加的电池会增加其体积与重量,并且这类机器人往往存在需要同时控制的多个驱动器,内部的控制电路占据大量空间。因此,本文根据磁耦合共振的无线能量传输特性与频率选择特性,提出了一种无线能量传输与控制同时实施的单输入多输出机器人控制系统。首先,本文基于双线圈模型建立了磁耦合共振无线能量传输的负载功率与传输效率估算模型,并基于粒子群算法提出了电路参数优化方法;提出基于磁耦合共振的单输入多输出控制架构,利用离散化的复合信号,实现了单输入多输出的控制,并基于离散化的复合信号实现了电机位置环与速度环的双环闭环控制;该系统首先在柔性铰链并联机器人上得到了初步验证,最终应用在基于形状记忆合金驱动的多自由度管路取样机器人上。论文的主要研究内容如下:（1）磁耦合共振无限能量传输理论建模基于磁耦合共振原理,利用双线圈模型,基于机器人应用条件,建立精确的线圈自感与互感模型,提出了负载功率与传输效率的估算模型;利用Matlab/Simulink建立了基于E类双MOS管型逆变电路和互感等效电路的仿真电路模型。经过仿真模型与理论模型的对比,证明了估算模型的正确性,确保其可以为机器人的结构设计提供理论依据;根据估算模型和实际设计需求,提炼出了5项待优化参数,并根据实际应用背景的不同分成了三种优化方式,利用粒子群算法对电路参数实现了优化选择。（2）单输入多输出控制方法研究及验证针对机器人系统中多个驱动器并行控制时线缆过于繁琐的问题,利用LC线圈本身的带通效应,提出基于频率选择特性的单输入多输出控制系统;该控制系统可以实现无线能量传输与控制同时进行,并且通过输入一个复合信合可以控制多个驱动;在此基础上,利用离散化的复合信号,实现了电机位置环与速度环的双环闭环控制,并设计了一个基于柔性铰链的Delta机器人来对控制系统进行性能验证;为了能精确控制其运动,对柔性铰链的Delta机器人进行了精确的运动学分析,并在测量其运动时,基于卡尔曼滤波和双指数滤波提出了标记点预测算法,大幅减少了数据处理的工作量。（3）多自由度管路取样机器人系统搭建及实验验证设计了一种具有四个驱动的小型管路取样机器人,并基于折纸结构设计了一种抓钳用于取样操作;该机器人利用前文提出的控制系统进行驱动与控制,结构上实现了尽可能地轻量化与小型化,功能上实现了上下左右四个方位的抓取动作;所有驱动均采用形状记忆合金驱动,并根据形状记忆合金电流热驱动模型对其进行精确选型;在实验时,利用Opti Track对其运动进行捕捉,其结果证明了控制系统与机器人结构的可行性。
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 工业机器人视觉系统 |
| 1.2.1 图像采集单元 |
| 1.2.2 信息处理单元 |
| 1.2.3 执行单元 |
| 1.3 工业机器人视觉系统应用现状分析 |
| 1.3.1 工业机器人视觉系统应用分析 |
| 1.3.2 国外机器人视觉系统研究现状 |
| 1.3.3 国内机器人视觉系统研究现状 |
| 1.4 论文结构与研究内容 |
| 1.4.1 课题来源 |
| 1.4.2 论文主要研究内容 |
| 1.4.3 论文章节安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 视觉系统成像原理 |
| 2.1 研究背景 |
| 2.2 相机成像模型 |
| 2.2.1 成像过程建模 |
| 2.2.2 投影空间与齐次坐标 |
| 2.2.3 相机的内参与外参 |
| 2.3 相机畸变模型 |
| 2.3.1 径向畸变 |
| 2.3.2 切向畸变 |
| 2.3.3 畸变校正 |
| 2.4 相机标定 |
| 2.4.1 相机标定方法介绍 |
| 2.4.2 相机参数求解过程 |
| 2.5 参数优化 |
| 2.6 实验结果与分析 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 基于2D机器视觉的并联机器人分拣系统 |
| 3.1 研究背景 |
| 3.2 分拣系统硬件组成 |
| 3.3 手眼关系变换 |
| 3.3.1 建立用户坐标系 |
| 3.3.2 目标重复判定 |
| 3.4 目标检测 |
| 3.4.1 图像预处理 |
| 3.4.2 特征提取 |
| 3.4.3 基于边缘质心距离的模板匹配方法 |
| 3.4.4 目标位姿 |
| 3.5 机器人目标抓取策略 |
| 3.5.1 数据通信格式设计 |
| 3.5.2 分拣程序流程设计 |
| 3.6 实验结果及分析 |
| 3.6.1 边缘检测结果分析 |
| 3.6.2 分拣结果分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基于2.5D视觉引导的机器人定位系统 |
| 4.1 研究背景 |
| 4.2 试验平台设计流程 |
| 4.2.1 平台硬件组成 |
| 4.2.2 试验平台工作流程 |
| 4.3 搭建2.5D视觉系统 |
| 4.4 实例目标检测 |
| 4.4.1 特征点的提取与表达 |
| 4.4.2 特征匹配差异分析 |
| 4.4.3 目标显着性区域划分 |
| 4.4.4 基于区域分布差异的特征匹配 |
| 4.5 机器人手眼关系模型 |
| 4.6 实验结果与分析 |
| 4.6.1 实例目标检测实验 |
| 4.6.2 机器人手眼标定实验 |
| 4.6.3 整体试验流程 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 基于双目视觉系统的机器人3D抓取应用 |
| 5.1 研究背景 |
| 5.2 实验平台组成 |
| 5.3 双目立体视觉原理 |
| 5.3.1 视差深度原理 |
| 5.3.2 对极几何模型 |
| 5.3.3 立体校正 |
| 5.4 目标六自由度位姿估计 |
| 5.4.1 点对特征匹配 |
| 5.4.2 点云处理 |
| 5.5 机器人抓取实验 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 结束语 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 论文创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状与发展趋势 |
| 1.2.1 并联机器人研究现状 |
| 1.2.2 二自由度DELTA并联机器人简介 |
| 1.2.3 并联机器人运动学与动力学研究现状 |
| 1.2.4 结构优化设计现状 |
| 1.2.5 并联机构静动态性能分析现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 2 并联机器人运动学与动力学分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 并联机器人总体结构 |
| 2.2.1 基本结构分析 |
| 2.2.2 其他结构分析 |
| 2.3 并联机构运动学分析 |
| 2.3.1 机器人简化分析 |
| 2.3.2 运动学位置正解和逆解 |
| 2.3.3 速度、加速度求解和奇异位形分析 |
| 2.3.4 运动学模型验证 |
| 2.4 并联机器人动力学分析 |
| 2.4.1 并联机构的动力学分析 |
| 2.4.2 动力学模型验证 |
| 2.5 小结 |
| 3 性能指标分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 运动学性能指标分析 |
| 3.2.1 局部性能评价指标 |
| 3.2.2 全域性能评价指标 |
| 3.3 刚体动力学性能指标分析 |
| 3.3.1 动态可操作度椭球 |
| 3.3.2 基于奇异值的系统动力学性能指标 |
| 3.3.3 全域性能指标的构造 |
| 3.4 小结 |
| 4 多目标参数优化及校核验证 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 遗传算法 |
| 4.2.1 NAGS-II算法 |
| 4.2.3 NSGA-II算法流程 |
| 4.3 多目标优化 |
| 4.3.1 优化流程设计 |
| 4.3.2 工作空间分析 |
| 4.3.3 约束条件 |
| 4.3.4 目标函数 |
| 4.3.5 优化结果 |
| 4.4 电机校核 |
| 4.4.1 惯量匹配校核 |
| 4.4.2 主动关节角速度与转矩 |
| 4.5 优化结果验证 |
| 4.6 小结 |
| 5 并联机器人静、动态有限元分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 并联机器人三维模型建立 |
| 5.2.1 并联机器人基本结构参数 |
| 5.2.2 主动臂转角范围确定 |
| 5.2.3 连架从动臂固定铰链位置分析 |
| 5.3 并联机器人静、动态有限元分析 |
| 5.4 小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 研究背景及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 并联机器人应用研究现状 |
| 1.3.2 并联机器人结构设计研究现状 |
| 1.3.3 运动学研究现状 |
| 1.3.4 尺度综合研究现状 |
| 1.3.5 结构优化研究现状 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.4.1 并联机器人性能参数 |
| 1.4.2 主要研究内容 |
| 2 Delta并联机器人结构设计 |
| 2.1 并联机器人结构参数确定 |
| 2.1.1 关节及传动参数确定 |
| 2.1.2 并联机器人结构参数确定 |
| 2.2 并联机器人机械结构设计 |
| 2.2.1 并联机器人机身结构设计 |
| 2.2.2 并联机器人模型建立与装配 |
| 2.3 并联机器人传动机构的计算选型 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 Delta并联机器人运动学分析 |
| 3.1 并联机器人机构分析 |
| 3.1.1 并联机器人坐标系确定 |
| 3.1.2 并联机器人机构自由度分析 |
| 3.2 并联机器人运动学分析 |
| 3.2.1 建立运动学方程 |
| 3.2.2 运动学逆解分析 |
| 3.2.3 运动学正解分析 |
| 3.3 并联机器人奇异位形分析 |
| 3.3.1 雅可比矩阵 |
| 3.3.2 并联机器人奇异位形分析 |
| 3.4 并联机器人工作空间验证 |
| 3.4.1 工作空间验证 |
| 3.4.2 工作空间体积求解 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 Delta并联机器人尺度综合设计 |
| 4.1 并联机器人尺度综合概述 |
| 4.2 尺度综合的数学模型 |
| 4.2.1 目标函数 |
| 4.2.2 约束条件 |
| 4.3 优化算法 |
| 4.4 优化设计和结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 Delta并联机器人有限元分析 |
| 5.1 有限元分析方法概述 |
| 5.2 并联机器人有限元模型的建立 |
| 5.3 并联机器人有限元分析 |
| 5.3.1 静刚度分析 |
| 5.3.2 模态分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 Delta并联机器人结构优化 |
| 6.1 并联机器人结构优化概述 |
| 6.2 优化模型分析 |
| 6.3 并联机器人结构优化 |
| 6.3.1 从动臂结构优化 |
| 6.3.2 主动臂结构优化 |
| 6.3.3 静平台结构优化 |
| 6.3.4 优化后整机模态分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间所取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 三转动自由度并联机构的研究现状 |
| 1.3 3-PSR并联机构的研究现状 |
| 1.4 并联机器人的误差与标定 |
| 1.4.1 并联机器人误差简介 |
| 1.4.2 提高并联机器人精度的措施 |
| 1.4.3 误差标定的研究 |
| 1.5 控制方法的研究 |
| 1.6 本文的主要研究内容 |
| 第2章 3-PSR并联机构运动学 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 3-PSR并联机构位置反解及验证 |
| 2.2.1 无新增参数的3-PSR并联机构位置反解 |
| 2.2.2 含新增参数的3-PSR并联机构位置反解 |
| 2.3 3-PSR并联机构位置正解及验证 |
| 2.4 P副倾角等几何参数在极限位置处的影响 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 3-PSR并联样机的制作与控制实验 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 3-PSR并联机构样机设计与制作 |
| 3.2.1 3-PSR并联机构样机角度平台设计与制作 |
| 3.2.2 可调式运动副设计 |
| 3.3 规划轨迹采集实验 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 3-PSR并联样机的误差建模与标定实验 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 零点误差建模 |
| 4.3 零点误差的辨识 |
| 4.4 零点误差对末端位姿的影响 |
| 4.4.1 单位零点误差对末端位姿的影响 |
| 4.4.2 单位零点误差一般情况仿真 |
| 4.5 全误差建模 |
| 4.6 零点标定实验 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 3-PSR并联样机的无线控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于电子尺的遥控控制器 |
| 5.3 无线控制研究 |
| 5.3.1 无线控制方案 |
| 5.3.2 基于动态链库的实时控制系统 |
| 5.4 样机跟随运动 |
| 5.5 采集数据的细分 |
| 5.6 采集数据中的粗大误差 |
| 5.7 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 并联机构尺度综合发展现状 |
| 1.4 并联机构刚体动力学建模 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 第2章 3-UPU 并联模拟机构的运动学及其性能分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 对称3-UPU并联机构简介 |
| 2.3 3-UPU并联机构的自由度分析 |
| 2.4 对称3-UPU并联机构运动学反解分析 |
| 2.5 3-UPU变异机构及其分析 |
| 2.6 机构的性能分析 |
| 2.6.1 传递性能分析 |
| 2.6.2 约束性能分析 |
| 2.7 奇异分析及样机实验 |
| 2.7.1 传递奇异 |
| 2.7.2 约束奇异 |
| 2.7.3 混合奇异 |
| 2.7.4 分支奇异 |
| 2.7.5 样机奇异验证 |
| 2.8 本章小结 |
| 第3章 3-UPU运动模拟器的样机设计与优化 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 机械结构总体方案设计 |
| 3.3 并联运动模拟器的尺度优化 |
| 3.4 有限元分析及联合仿真优化 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 考虑摩擦的3-UPU并联运动模拟器动力学建模 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 速度与加速度分析 |
| 4.3 关节摩擦建模 |
| 4.4 基于Newton-Euler法的动力学建模 |
| 4.4.1 支链动力学方程 |
| 4.4.2 平台动力学方程 |
| 4.5 MATLAB与 Recur Dyn联合仿真 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 3-UPU并联模拟平台的控制研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 并联机器人控制器架构 |
| 5.3 关节空间的PID运动控制 |
| 5.3.1 分散PID控制 |
| 5.3.2 基于Simscape的分散PID控制仿真 |
| 5.4 关节空间的逆动力学模型控制 |
| 5.4.1 基于虚功原理的逆动力学建模 |
| 5.4.2 关节空间逆动力学控制架构 |
| 5.4.3 基于Simscape的关节空间IDC控制仿真 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 课题的研究背景 |
| 1.2 大型工件加工装备研究现状 |
| 1.3 混联机构研究现状 |
| 1.3.1 机构构型设计理论 |
| 1.3.2 尺度综合研究 |
| 1.3.3 动力学研究 |
| 1.3.4 刚度研究 |
| 1.3.5 误差研究 |
| 1.4 课题的研究意义 |
| 1.5 本文研究内容 |
| 2 灌注系统配置方案设计 |
| 2.1 灌注系统技术参数分析 |
| 2.2 灌注机器人机构功能要求分析 |
| 2.3 灌注机器人机构配置方案设计 |
| 2.3.1 多机器人操作灌注方案 |
| 2.3.2 龙门弧形导轨灌注方案 |
| 2.3.3 龙门直线导轨灌注方案 |
| 2.4 本章小节 |
| 3 灌注机器人机构构型设计 |
| 3.1 灌注机器人机构构型设计及结构描述 |
| 3.1.1 球面并联灌注机器人机构 |
| 3.1.2 I型三自由度并联灌注机器人机构 |
| 3.1.3 II型三自由度并联灌注机器人机构 |
| 3.1.4 新型五自由度混联灌注机器人机构 |
| 3.2 灌注机器人机构运动学分析 |
| 3.2.1 球面并联灌注机器人机构 |
| 3.2.2 I型三自由度并联灌注机器人机构 |
| 3.2.3 II型三自由度并联灌注机器人机构 |
| 3.2.4 新型五自由度混联灌注机器人机构 |
| 3.3 灌注机器人机构工作空间分析与对比 |
| 3.3.1 球面并联灌注机器人机构 |
| 3.3.2 I型三自由度并联灌注机器人机构 |
| 3.3.3 II型三自由度并联灌注机器人机构 |
| 3.3.4 新型五自由度混联灌注机器人机构 |
| 3.4 灌注机器人机构奇异性分析与对比 |
| 3.4.1 球面并联灌注机器人机构 |
| 3.4.2 I型三自由度并联灌注机器人机构 |
| 3.4.3 II型三自由度并联灌注机器人机构 |
| 3.4.4 新型五自由度混联灌注机器人机构 |
| 3.5 灌注机器人机构灵巧性分析与对比 |
| 3.5.1 球面并联灌注机器人机构 |
| 3.5.2 I型三自由度并联灌注机器人机构 |
| 3.5.3 II型三自由度并联灌注机器人机构 |
| 3.5.4 新型五自由度混联灌注机器人机构 |
| 3.6 灌注机器人机构性能分析与对比 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 五自由度混联灌注机器人机构尺度综合及动力学分析 |
| 4.1 可重构基座的设计 |
| 4.2 U副转角求解和雅可比矩阵建立 |
| 4.2.1 PUS支链中U副转角求解 |
| 4.2.2 雅可比矩阵统一量纲表示 |
| 4.3 尺度综合 |
| 4.3.1 变量设计 |
| 4.3.2 约束条件 |
| 4.3.3 优化设计 |
| 4.4 动力学分析 |
| 4.4.1 速度分析 |
| 4.4.2 加速度分析 |
| 4.4.3 动力学建模 |
| 4.4.4 数值仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 五自由度混联灌注机器人机构刚度分析 |
| 5.1 动平台与支链之间刚度模型 |
| 5.2 支链与弹性元件之间刚度模型 |
| 5.3 并联机构与弹性元件之间刚度模型 |
| 5.4 混联灌注机器人机构刚度分析 |
| 5.4.1 刚度建模 |
| 5.4.2 刚度算例 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 五自由度混联灌注机器人机构误差分析 |
| 6.1 支链坐标系建立 |
| 6.2 支链关节运动量求解 |
| 6.2.1 PRR支链关节运动量求解 |
| 6.2.2 PUS支链关节运动量求解 |
| 6.2.3 PRPU支链关节运动量求解 |
| 6.3 混联机器人机构误差建模 |
| 6.3.1 5PRR并联机构误差建模 |
| 6.3.2 5PUS-PRPU并联机构误差建模 |
| 6.3.3 混联机器人机构误差模型 |
| 6.3.4 混联机构运动学冗余误差参数消除 |
| 6.4 混联机器人机构误差分析 |
| 6.4.1 并联机构运动学正解分析 |
| 6.4.2 并联机构运动学误差参数辨识 |
| 6.4.3 混联机器人机构误差数值仿真 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 五自由度混联灌注机器人机构路径规划及仿真验证 |
| 7.1 灌注任务路径设计 |
| 7.2 灌注任务路径规划 |
| 7.3 基于PID的灌注路径控制仿真系统设计 |
| 7.3.1 PID控制原理 |
| 7.3.2 混联机器人机构控制仿真系统模型 |
| 7.4 灌注路径仿真及验证 |
| 7.4.1 基于圆形灌注路径的仿真及验证 |
| 7.4.2 基于正方形灌注路径的仿真及验证 |
| 7.4.3 基于往复直线灌注路径的仿真及验证 |
| 7.5 本章小结 |
| 8 结论与展望 |
| 8.1 全文总结 |
| 8.2 主要创新点 |
| 8.3 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士期间取得的成果 |
| 学位论文数据集 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 深度学习的研究意义 |
| 1.3 深度学习研究现状 |
| 1.3.1 国外深度学习研究现状 |
| 1.3.2 国内深度学习研究现状 |
| 1.4 并联机器人研究现状 |
| 1.4.1 国外并联机器人研究现状 |
| 1.4.2 国内并联机器人研究现状 |
| 1.5 并联机器人的特点与应用 |
| 1.6 总结 |
| 第2章 平面3-RRR并联机器人结构设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 主要零部件的结构设计 |
| 2.2.1 传动部分的设计 |
| 2.2.2 驱动装置部分 |
| 2.3 总装 |
| 2.4 机器人各部分材料的选取 |
| 2.5 机器人驱动系统方案的设计 |
| 2.6 总结 |
| 第3章 平面3-RRR并联机器人控制系统设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 控制系统硬件部分设计 |
| 3.2.1 控制系统的整体架构 |
| 3.2.2 电机的选择 |
| 3.2.3 驱动器的介绍 |
| 3.2.4 扭矩转速传感器的选择 |
| 3.2.5 控制柜的选择 |
| 3.3 控制系统的软件设计 |
| 3.3.1 控制系统软件的总体结构 |
| 3.3.2 基于C++的软件设计 |
| 3.4 控制系统的实验 |
| 3.5 小结 |
| 第4章 平面3-RRR并联机器人逆动力学建模 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 平面3-RRR并联机器人的运动学分析 |
| 4.3 平面3-RRR并联机器人的逆动力学分析 |
| 4.4 动力学方程求解的程序实现 |
| 4.5 总结 |
| 第5章 基于神经网络方法的平面3-RRR并联机器人动力学建模 |
| 5.1 人工神经网络的基本概念 |
| 5.1.1 人工神经网络的发展历史 |
| 5.1.2 人工神经网络模型 |
| 5.2 使用BP神经网络替代动力学建模 |
| 5.2.1 BP神经网络 |
| 5.2.2 设计BP神经网络 |
| 5.2.3 神经网络的MATLAB设计 |
| 5.3 基于BP神经网络的动力学建模 |
| 5.4 使用RBF神经网络替代动力学建模 |
| 5.4.1 RBF神经网络 |
| 5.4.2 神经网络的MATLAB设计 |
| 5.5 基于RBF神经网络的动力学建模 |
| 5.6 样机验证 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文与成果目录 |
| 致谢 |
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 并联机构工作空间表示法 |
| 1.2.2 并联机构工作空间评价 |
| 1.2.3 并联机构构型设计方法 |
| 1.2.4 并联机构尺度优化 |
| 1.3 课题的提出及研究意义 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 2 多维度工作空间、性能空间表示法 |
| 2.1 多维度表示法的提出 |
| 2.2 多维度工作空间 |
| 2.2.1 数学表达式 |
| 2.2.2 多维度工作空间图谱 |
| 2.3 多维度性能空间 |
| 2.3.1 多维度性能空间图谱 |
| 2.3.2 数学表达式 |
| 2.4 多维度表示法表征能力分析 |
| 2.5 基于多维度表示法的工作空间性能评价模型 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 工作空间多维度表示法应用 |
| 3.1 一种四自由度并联机构的工作空间表达 |
| 3.1.1 运动学模型 |
| 3.1.2 工作空间表示 |
| 3.2 一种六自由度并联机构的工作空间表达 |
| 3.2.1 运动学模型 |
| 3.2.2 工作空间表示 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 性能空间多维度表示法应用 |
| 4.1 四自由度并联机构工作空间评价 |
| 4.1.1 基于多维度表示法的性能空间 |
| 4.1.2 基于多维度表示法的工作空间优化 |
| 4.2 六自由度并联机构工作空间评价 |
| 4.2.1 基于多维度表示法的性能空间 |
| 4.2.2 基于多维度表示法的多目标优化 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 面向任务的并联机构设计方法 |
| 5.1 面向任务自由度需求的构型初选 |
| 5.2 面向任务性能需求的构型尺度设计 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 基于多维度表示法的构型优选及任务适应度验证 |
| 6.1 平面并联机构构型优选及任务适应度验证 |
| 6.1.1 任务工作空间定义及标准化构建 |
| 6.1.2 面向任务自由度的支链结构初选 |
| 6.1.3 面向任务的构型优选及适应度验证 |
| 6.2 空间并联机构构型优选及任务适应度验证 |
| 6.2.1 任务性能空间定义及标准化构建 |
| 6.2.2 面向任务自由度的支链结构初选 |
| 6.2.3 面向任务的构型优选及适应度验证 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 面向任务的并联机构综合设计应用 |
| 7.1 任务性能空间定义及标准化构建 |
| 7.2 面向任务的并联机构结构设计及优选 |
| 7.2.1 面向任务自由度的支链结构初选 |
| 7.2.2 可变定平台构型综合设计 |
| 7.2.3 面向任务的构型设计及优选 |
| 7.3 面向任务的并联机构尺度设计 |
| 7.3.1 基于多维度表示法的参数神经网络模型 |
| 7.3.2 基于遗传算法的多目标性能优化 |
| 7.4 本章小结 |
| 8 多维度表示法算法设计、使用及实例分析 |
| 8.1 多维度表示法程序设计 |
| 8.2 多维度表示法程序使用方法 |
| 8.3 多维度表示法程序实例分析 |
| 8.3.1 可达工作空间点云图 |
| 8.3.2 多维度性能空间视图 |
| 8.3.3 算法程序运行效率分析 |
| 8.4 本章小结 |
| 9 结论 |
| 参考文献 |
| 附录A 多维度工作/性能空间视图构建通用Matlab程序代码 |
| 附录B 3-PUU并联机构可达工作空间点云构建Matlab程序代码 |
| 附录C 3-PUU并联机构基点数据采集Matlab程序代码 |
| 附录D 3-PUU并联机构多维度工作空间绘制Matlab程序代码 |
| 附录E 3-PUU并联机构多维度工作空间绘制程序软件运行图 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景与意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 末端移动式并联抓取机器人研究现状 |
| 1.2.2 末端可调姿并联抓取机器人研究现状 |
| 1.2.3 并联机构动力学研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 2 并联式可调姿机器人构型设计 |
| 2.1 设计目标与要求 |
| 2.2 构型设计与选型 |
| 2.3 机构自由度计算 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 2RUS&2RRPaR可调姿机器人运动学分析 |
| 3.1 运动学反解 |
| 3.2 运动学正解 |
| 3.3 数值算例 |
| 3.4 速度分析 |
| 3.5 工作空间分析 |
| 3.5.1 位置工作空间 |
| 3.5.2 结构参数变化对工作空间的影响 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 2RUS&2RRPaR可调姿机器人性能分析 |
| 4.1 静刚度分析 |
| 4.2 灵巧度分析 |
| 4.3 运动/力传递性能分析 |
| 4.3.1 RUS支链旋量分析 |
| 4.3.2 RRPaR支链旋量分析 |
| 4.4 奇异性分析 |
| 4.4.1 约束奇异分析 |
| 4.4.2 传递奇异分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于姿态能力及工作空间的尺度优化 |
| 5.1 无量纲化参数空间设计 |
| 5.2 姿态能力分析 |
| 5.3 基于多目标的尺度优化 |
| 5.3.1 位置高度固定时的尺度优化 |
| 5.3.2 位置高度变化时的尺度优化 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 机器人抓取任务规划与样机实验 |
| 6.1 机器人动力学分析 |
| 6.1.1 动力学理论建模 |
| 6.1.2 动力学仿真与验证 |
| 6.2 基于实际任务的轨迹规划 |
| 6.2.1 运动路径描述 |
| 6.2.2 基于3-4-5次多项式运动规律的轨迹规划 |
| 6.2.3 基于正弦修正梯形运动规律的轨迹规划 |
| 6.2.4 轨迹规划仿真与优选 |
| 6.3 样机搭建与实验 |
| 6.3.1 结构设计 |
| 6.3.2 硬件与控制设计 |
| 6.3.3 样机抓取操作实验 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 磁耦合共振无线能量传输 |
| 1.2.2 单输入多输出控制方法 |
| 1.2.3 无线驱动机器人 |
| 1.3 本文的研究目标 |
| 1.4 本文的研究内容 |
| 第二章 基于磁耦合共振的无线能量传输理论建模 |
| 2.1 基于磁耦合共振的WPT理论模型 |
| 2.1.1 负载功率与传输效率计算模型 |
| 2.1.2 理论模型仿真验证 |
| 2.2 基于粒子群算法的磁耦合共振电路参数优化 |
| 2.2.1 磁耦合共振电路参数分析 |
| 2.2.2 粒子群算法优化原理 |
| 2.2.3 参数优化方法及结果 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 单输入多输出控制方法研究及验证 |
| 3.1 单输入多输出控制实现原理 |
| 3.1.1 单输入多输出控制系统基本架构 |
| 3.1.2 单输入多输出控制系统信号输入 |
| 3.2 基于单输入多输出的准伺服控制方法 |
| 3.3 磁耦合共振单输入多输出控制在柔性铰链并联机器人上的验证 |
| 3.3.1 柔性铰链并联机器人电路参数 |
| 3.3.2 柔性铰链并联机器人系统搭建 |
| 3.3.3 基于标记点预测跟踪算法的测试方法 |
| 3.3.4 实验结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 多自由度管路取样机器人系统搭建及实验验证 |
| 4.1 多自由度管路取样机器人结构设计 |
| 4.1.1 多自由度运动设计 |
| 4.1.2 基于折纸结构的抓钳设计 |
| 4.2 形状记忆合金驱动器 |
| 4.2.1 形状记忆合金本构模型 |
| 4.2.2 形状记忆合金电流加热升温模型 |
| 4.2.3 形状记忆合金选型 |
| 4.3 实验系统设计与布局 |
| 4.3.1 信号发射与控制系统 |
| 4.3.2 机器人系统 |
| 4.3.3 测量系统 |
| 4.4 机器人运动实验 |
| 4.4.1 形状记忆合金弹簧驱动效果验证 |
| 4.4.2 机器人运动实验设计 |
| 4.4.3 机器人运动实验结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 主要结论 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 |
| 攻读硕士学位期间申请的专利 |
