摘要：为了解决机器人将农产品从收获场所转移到仓库或运输车辆存在的移动轨迹和作业轨迹相对独立且耗时长的问题,本文设计一种物料移运机器人,并提出一种物料移运机器人协同作业时间最优轨迹规划方法,获得机器人作业系统和行驶系统协同作业的时间最优轨迹。该方法建立机器人协同作业的运动学模型和动力学模型,对物料移运机器人开展时间最优轨迹规划,并基于Lyapunov理论设计控制律减少跟踪误差,最后通过Matlab/Simulink和ADAMS联合仿真验证方法的有效性。结果表明,提出的轨迹规划方法可使机器人在抓放料协同作业和避障协同作业中取得平滑且时间最优的运动轨迹,机器人各关节的位移、速度、加速度、力/力矩曲线变化平缓,两履带牵引力满足机器人的要求且可快速稳定跟踪时间最优路径。

摘要：并联机器人因具有刚度大、结构稳定、承载能力大和运动负荷小等优点,在农业和工业等领域得到了广泛的应用。现有大部分并联机器人因支链呈空间对称分布,难以进入狭长空间工作。因此,针对狭长的工作环境,提出了一种新型三自由度并联结构,该机构整体沿一条直线导轨方向布置,减少了垂直于导轨方向的宽度,使之易于放入狭窄的空间内,同时能拥有较大工作空间,并实现3个自由度上的平动运动。通过G-K公式计算机构自由度;验证了该并联机器人设计的合理性;对平台进行了运动学和动力学分析;并根据遗传算法分析其奇异性;通过解析法对机构工作空间进行了分析。研究成果为三自由度并联机器人进入狭长空间工作提供了新的思路与构型。

摘要：为了解决工业机器人打磨的作业柔顺性不足问题,设计了机器人柔顺浮动打磨力控末端执行器.为了解决无先验模型曲面工件的机器人打磨轨迹自适应性较差的问题,提出无先验模型曲面的机器人打磨主动自适应在线轨迹预测方法.该方法根据打磨工具与工件的接触状态预测曲面法线方向,以有向进给平面与曲面切平面的截交线作为进给导向,自适应在线预测机器人打磨系统末端执行器的位姿,使末端执行器主轴轴线实时主动跟踪曲面法线,实现对无先验模型曲面工件的机器人打磨轨迹的主动自适应在线预测.通过仿真分析和实验验证了所提出方法的有效性,最大综合位置预测误差与曲面法线跟踪误差分别为0.506 mm和4.912°.所提出方法可以为无先验模型曲面工件的机器人打磨提供在线轨迹预测.

摘要：工业机器人对工件柔顺打磨作业的适应性差,为此设计机器人柔顺浮动力控末端执行器,基于集成贝叶斯神经网络模型的强化学习,提出主动自适应变阻抗的机器人打磨力控制方法.所提方法根据打磨作业的接触环境信息,利用自助法获取小量数据的多次采样样本,训练集成贝叶斯神经网络模型以描述机器人打磨系统与工况环境交互作用,采用协方差矩阵自适应进化策略(CMA-ES)求解最优阻抗参数.构建机器人打磨系统虚拟样机平台,开展叶片工件的打磨仿真实验,验证所提方法的有效性.实验结果表明,所提方法在十几次训练后,能够将打磨力的绝对跟踪误差减小至较小值,较好地实现了机器人打磨系统的主动自适应变阻抗打磨力控制,提高了机器人打磨力控制的柔顺性和鲁棒性.

摘要：为解决工业机器人打磨过程中存在复杂时变非线性耦合与不确定性扰动导致机器人柔顺恒力打磨自适应调节能力不足的问题,首先给出了一种可实现沿轴向平移与旋转运动解耦的力控末端执行器,其次设计了一种自抗扰控制器和一种粒子群神经网络变阻抗控制器分别作为内环控制和外环控制,在此基础上,提出了一种机器人自适应变阻抗主动柔顺恒力控制方法,用于在线自适应优化阻抗参数,动态调节打磨力修正量,实现机器人打磨作业自适应主动柔顺恒力控制。最后采用Lyapunov稳定性理论分析证明了所提出方法的闭环稳定性。通过机器人打磨系统虚拟样机联合仿真实验和机器人平台实物实验,验证了所提出方法的有效性。实验结果表明,所提方法能够较好实现静态与动态期望打磨力跟踪,减小了打磨力波动、力超调量以及打磨初期打磨工具处的冲击力,提高了打磨力控制系统抗扰动稳定性、恒力跟踪性能和动态响应能力,对复杂多变工况机器人打磨作业具有较强的适应性与鲁棒性。

摘要：为了解决打磨过程中打磨控制系统存在扰动问题,设计了一种机器人力控末端执行器,并提出了一种机器人主动柔顺恒力打磨自抗扰模糊变阻抗控制方法.所提方法的内环控制采用模糊变阻抗控制器,外环控制采用自抗扰打磨控制器.采用Lyapunov稳定性理论证明了所提方法的跟踪误差收敛为零.通过仿真和实验,验证了所提方法的有效性和适用性.研究结果表明:在内环控制相同情况下,与外环控制为PID控制器相比,所提出的机器人主动柔顺恒力打磨自抗扰模糊变阻抗控制方法减小了打磨过程中的力跟踪误差和位置超调量,提高了机器人打磨力控制系统的控制效果和鲁棒性,实现机器人柔顺恒力控制.

摘要：针对泵体口环人工检测安装精度差的问题,提出了基于图像轮廓的泵体口环位姿及尺寸的视觉检测算法。首先对泵体口环图像进行图像预处理,然后进行图像轮廓检测,分割出泵体口环目标轮廓,最后建立了求取泵体口环位姿及尺寸的数学模型,并根据目标轮廓中包含的像素点数学信息,设计了泵体口环位姿及尺寸检测算法。实验结果表明,基于该算法能够较精准的识别检测泵体口环位姿及尺寸,在较高精度工业机器视觉化应用中具有现实意义。

摘要：为了解决传统泵体口环人工检测、装配精度差的问题,构建了基于机器视觉的泵体口环装配系统平台。研究了基于机器视觉的泵体口环装配过程中的光源照明、工业相机和镜头选型及图像采集等关键问题。设计了泵体口环的位姿及尺寸参数的视觉检测算法,并探讨了泵体口环装配系统平台的硬、软件及装配流程。试验结果表明,提出的针对泵体口环装配工艺的视觉检测算法能够对图像中的泵体口环进行较精确的识别检测,对提高泵体口环装配工艺精度及柔性度具有现实意义。

摘要：针对水利设施中传统清污机清污效果较差的现状,设计一款液压驱动的清污机器人,用于拦污栅上污物的清理和拦污栅前污物的抓取。分析了清污机器人三自由度串联结构,采用几何法求解其运动学,得到各关节液压缸与末端位姿的非线性关系。根据清污机器人在清污过程中路径重复的特点,设计液压伺服驱动控制器。采用速度前馈控制方法,系统能够快速跟踪规划的轨迹;为减小位置误差,加入位置反馈控制方法。结果表明:所设计的清污机器人各个液压缸响应速度较快,位置精度较高。

摘要：针对弯折加工而成的3维细长管路的测量问题,设计了一种由工业机器人和多种传感器组成的自主测量系统.为完成测量中关键的管路点云自主扫描,提出了一种基于遗传算法的管路扫描路径规划算法,可求取出能够完整扫描管路且扫描次数尽可能少的1组无碰关键扫描点,并且在关键扫描点处机器人的姿态被约束在竖直方向周围的一定范围内.此外,在每代群体产生后根据向前覆盖因子更新探索步长,并据此调整新采样个体的采样区间用以快速采集到更合适的个体.路径规划算法的性能验证中,首先实施了弯曲管路仿真,然后进行了圆柱段和圆环段在不同姿态下的扫描路径规划的仿真,最后开展了汽车管路扫描路径规划的仿真和实测实验.仿真结果中最优个体扫描长度随迭代次数增加而增大,且两种管路段和汽车管路的扫描覆盖率均超过0.99,表明规划得到的关键扫描点数量少,且关键扫描点的扫描体可近乎完整地扫描对应管路.汽车管路仿真与实测实验结果表明该算法对复杂管路可规划出合适的扫描路径.