4、探索机器人:从搭建到编程全攻略

探索机器人:从搭建到编程全攻略

1. 后轮组件与加固支柱搭建

在这一阶段,需要搭建两个独立的结构:后轮组件和加固支柱。
- 后轮组件搭建
- 先参照图3 - 14准备后轮所需零件,后续的图3 - 15到图3 - 18展示了后轮的组装过程。在图3 - 16中会新增两个之前图里没出现的零件,之后的图也可能有新增零件,提前准备好各部分所需零件就能轻松识别。完成后的后轮组件摩擦力小,转向灵活。
- 接着看如图3 - 19所示,准备搭建后轮框架的零件,其中矩形组件已插入三个黑色连接器。按图3 - 20连接零件,灰色矩形框架会偏心一个孔,这能让后轮最终处于中心位置。完成后对比图3 - 21和图3 - 22检查后轮底座是否正确。
- 加固支柱搭建
- 这里涉及两个工程学要点。一是轴的强度,在图3 - 23中能看到三个短轴状零件和一个长轴,很多时候可在短黑色连接器和同样短的蓝色半轴/半连接器间选择,黑色角件端部有轴形孔,这种连接比普通连接更牢固。二是轴连接具有可调性,而梁连接不可调,角度不是45度或90度时轴连接更适用,还能通过滑动轴或添加轴环来调整松紧。
- 完成加固支柱搭建后,就完成了所有子组件的搭建,接下来要把它们组合起来。此时应准备好以下组件:
- 头部和颈部组件
- 带有电机/车轮组合的主体
- 后轮底座
- 后轮加固支柱

2. 整体组装
  • 把主体组件和后轮/底座倒置,如图3 - 26所示,连接两者。连接前仔细查看图3 - 26和图3 - 27。
  • 安装后轮加固支柱,其轴是可
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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