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五自由度机器人运动学算法研究

作　者: 张雯
导　师: 谭宝成
学　校: 西安工业大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 机器人机器人运动学指数积公式法子问题法轨迹规划遗传算法仿真
分类号: TP242.6
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

工业机器人是集高新技术为一体的机电数字化设备。近年来,它以其高效性、安全性、高精度性的优点被广泛应用于工业自动化生产中,已经成为一种提高劳动生产率、改善劳动环境和提高产品质量的一个行之有效的方法。随着工业自动化的不断发展,要求机器人具有更好的工作性能。本文以深圳欧鹏公司生产的DM-P500工业机器人为研究对象,对机器人的运动学系统进行了系统、深入的研究。主要研究内容如下：(1)阐述了工业机器人的发展应用及研究现状,分析了DM-P500工业机器人的系统结构。(2)论述了机器人运动学方程的建立及正逆运动学问题的求解方法。文中分别用D-H参数法和基于旋量的指数积公式法建立了机器人运动学方程。通过对比分析,结合DM-P500工业机器人自身的特点,采用指数积公式法求解了其正运动学问题。针对机器人逆运动学问题,由于机器人逆解的不唯一性,往往需要根据机器人的机构特性,选择合适的求解方法。文中采用了基于旋量的子问题法得到了的机器人逆解公式。(3)研究了机器人关节空间中的轨迹规划算法,针对一般插值算法的不足,采用抛物线与余弦函数相结合的曲线插值算法对机器人进行轨迹规划,并以时间最短作为最优性能评价指标。在用遗传算法对机器人进行时间最优轨迹规划时,根据规划问题的具体要求,在传统遗传算法的基础上,采用自适应调整控制参数的方式来加快算法的收敛速度,克服过早收敛的现象。最后通过实例对该算法进行仿真,结果表明机器人的运动时间明显减少,且各关节的轨迹曲线连续平滑,验证了算法的有效性。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-8
1 绪论  8-15
  1.1 工业机器人概述  8
  1.2 国内外机器人研究现状  8-11
    1.2.1 国外机器人研究现状  8-9
    1.2.2 国内机器人研究现状  9-11
  1.3 机器人运动学和轨迹规划的研究现状  11-12
    1.3.1 机器人运动学研究现状  11-12
    1.3.2 机器人轨迹规划研究现状  12
  1.4 机器人运动学仿真  12-13
  1.5 本文的研究意义与工作内容  13-15
2 五自由度机器人系统概述  15-22
  2.1 五自由度机器人的机械结构概述  15-16
  2.2 五自由度机器人的控制系统概述  16-17
  2.3 五自由度机器人伺服系统概述  17-20
    2.3.1 直流伺服电机  18
    2.3.2 直流伺服电机的控制模型  18-20
  2.4 五自由度机器人DM-P500的传感器  20-21
    2.4.1 内部传感器  20-21
    2.4.2 外部传感器  21
  2.5 本章小结  21-22
3 机器人正运动学分析  22-42
  3.1 基于D-H参数法的机器人正运动学分析  22-30
    3.1.1 机器人的位姿描述  22-23
    3.1.2 机器人的齐次坐标变换  23-26
    3.1.3 机器人正运动学方程的建立  26-30
  3.2 基于旋量的机器人正运动学分析  30-36
    3.2.1 三维空间中的旋转运动  30-31
    3.2.2 旋转的指数形式  31-32
    3.2.3 三维空间中的一般刚体运动  32-33
    3.2.4 刚体运动的指数坐标和运动旋量  33-35
    3.2.5 机器人正运动学方程的建立  35-36
  3.3 五自由度机器人正运动学方程的建立与求解  36-39
  3.4 五自由度机器人运动学仿真  39-41
  3.5 本章小结  41-42
4 机器人逆运动学分析  42-53
  4.1 反变换法求解机器人逆运动学问题  42-43
  4.2 子问题法求解机器人逆运动学问题  43-49
    4.2.1 机器人逆解子问题  44-47
    4.2.2 机器人逆运动学方程的分解  47-48
    4.2.3 子问题法求解机器人逆运动学方程的步骤  48-49
  4.3 五自由度机器人逆运动学的求解  49-52
  4.4 本章小结  52-53
5 机器人时间最优轨迹规划  53-69
  5.1 机器人轨迹规划概述  53-54
    5.1.1 关节空间中的轨迹规划  53-54
    5.1.2 笛卡尔空间中的轨迹规划  54
  5.2 机器人轨迹规划数学模型  54-58
  5.3 遗传算法介绍  58-60
  5.4 改进遗传算法的设计  60-61
  5.5 改进遗传算法在时间最优轨迹中的应用  61-64
  5.6 实例仿真  64-67
  5.7 本章小结  67-69
6 结论  69-72
参考文献  72-75
攻读硕士学位期间发表的论文  75-76
致谢  76-78

五自由度机器人运动学算法研究

内容摘要

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