摘要：为了解决当前工业机器人实践教学中刚性结构执行器无法满足多样化抓取需求的问题,设计并测试了一种适用于工业机器人实践教学的柔性执行器实验装置。基于人手指结构和运动特性,采用高速气网型执行器结构,结合超弹性材料Dragonskin30设计柔性执行器。利用Abaqus有限元分析软件优化设计方案,并通过实物制作和仿真分析验证了柔性执行器的弯曲性能和尖端力。实验结果表明,该柔性执行器能够有效抓取易碎、易变形及不同尺寸的物体,具备良好的运动性能,为工程实践教学提供了一种解决方案。

摘要：为提升工业机器人在复杂作业环境中的灵活性与适应性,设计了一种新的柔性夹具机构。首先,设计总体结构。其次,探讨材料选择与结构优化,以确保夹具的强度与耐用性。再次,在指令设计方面设计运动指令、输入/输出(Input/Output,I/O)指令以及等待指令,以精准控制柔性夹具。最后,实际应用表明,设计的柔性夹具机构具有一定的实用性与有效性,可为工业机器人夹具设计与改进提供有益思路与借鉴。

摘要：在工业自动化飞速发展的今天,工业机器人被越来越多地运用到各个领域。复杂电磁环境给工业机器人稳定工作带来严峻的挑战。本论文在理论分析与模拟仿真实验的基础上,利用Ansys HFSS仿真软件对不同屏蔽材料及结构设计做了较为系统的研究。进一步结合优化结构设计和铜屏蔽材料,显著提升了各项EMC指标,特性阻抗匹配度达99.3%,屏蔽效能达80 dB,电场强度降至20 V/m,磁场强度降至10 A/m,误码率降至0.5%。

摘要：4月23日，由广州校地协同创新联盟（以下简称“协同创新联盟”）与广州工业机器人制造和应用产业联盟（以下简称“机器人联盟”）联合举办的“工业机器人协同创新重大专项技术需求座谈会”在广州大学城管委会召开。中山大学、华南理工大学等7所高校，及工业机器人相关科研院所和企业参加会议。机器人联盟专家委副主任陈雪梅主持会议。

摘要：针对六自由度工业机器人关节机电耦合振动问题,应用拉格朗日-麦克斯韦理论构建永磁交流伺服驱动系统机电耦合动力学模型,将关节伺服驱动系统简化为三惯量两轴模型后对系统响应结果进行仿真分析。针对传统PI控制鲁棒性差、自适应能力弱等不足,提出一种基于模糊自抗扰原理的永磁同步电机控制策略,并进行了仿真分析研究,结果表明,该策略可有效抑制机器人关节伺服系统机电耦合振动,具有一定的自适应能力和鲁棒性。

摘要：相比较传动齿轮,电磁齿轮传动通过电磁力的耦合效应来实现,从而显著减少噪音和震动,广泛应用于工业机器人领域。为了进一步提高同轴磁齿轮高速运行稳定性,采用响应面法对其结构参数进行优化,并开展性能测试分析。研究结果表明:采用响应曲面法对电磁齿轮优化,确定调整块极弧因子为0.85、调节块层厚度4.2 mm以及厚度3.8 mm的内转子。通过该方案优化后,其稳定扭矩由420 N·m增加至475 N·m,效率获得了明显的提高。该研究有助于提高工业机器人传动效率,为后续的性能优化奠定一定的设计基础。

摘要：这款机器人应用了精确的点焊技术，执行装配及包装任务的误差仅为±0．06毫米。有机形式的组件为其提供了一个充满活力的外观，并且这种有机形态还能够确保高度机械扭转和弯曲所需的刚度。

摘要：制造业自动化水平的不断提升,使得工业机器人应用频率随之上升;工业机器人分拣装配目标众多,再加之操作环境较为复杂,导致工业机器人控制难度大幅增加,故设计基于改进贪心算法的工业机器人分拣装配协同控制系统;系统硬件单元主要为工业相机设计单元、工业计算机设计单元、霍尔传感器设计单元与协同控制器设计单元组成;软件模块分为数据通信开发模块、目标工件的识别与定位模块、工业机器人分拣最优路径选择模块与工业机器人装配操作轨迹规划模块4个部分;在工业机器人分拣最优路径选择模块与工业机器人装配操作轨迹规划模块中,应用改进贪心算法,通过硬件与软件的共同协作实现了工业机器人分拣装配的协同控制;实验结果显示:应用设计系统获得的工业机器人分拣速率为50个/min,分拣出错率最小值为0.1%,装配操作轨迹控制结果与最优装配操作轨迹保持一致,证实了设计系统分拣装配控制性能较佳。

摘要：伺服电机是工业机器人的关键零部件,提出了一种伺服电机结构优化设计方法,并设计了伺服电机。首先,在定子结构上采用分割式铁心技术,减小绕组端部的尺寸;其次,采用分数槽集中绕组结构,减少了电机槽数和元件数量,并详细介绍了分数槽集中绕组的绕组系数计算和极弧系数的选取方法;最后,给出了转子永磁体粘结技术及防护技术,使电机质量和使用寿命大大提高。在实际项目中,所设计的伺服电机结构紧凑,满足体积小、质量轻、力矩大等使用要求,同时还提高了功率密度,降低了生产成本。

摘要：针对工业机器人实训易受场地、设备成本、实训安全限制等问题,本文以一个6自由度关节型工业机器人及其物料搬运场景为例,结合逆向运动学和混合包围盒碰撞检测算法,模拟真实的机器人运动特性和作业场景,研究了虚拟现实和机器人之间的协同作用,开发了一种基于Unity3D引擎的,具有较高沉浸感和真实性的工业机器人运动控制实践培训系统。系统利用HTC Vive完成系统交互设计,并实现工业机器人运动控制,可作为培训解决方案,在安全的环境中提供可重复和灵活的程序。