49、机器人技术前沿:从协作装配到农业收获与边界检测

机器人技术前沿:从协作装配到农业收获与边界检测

协作机器人末端执行器的操作挑战与解决方案

在机器人操作中,末端执行器(EEF)的操作存在一些问题。大多数示教器在调整 EEF 方向时采用欧拉旋转角约定,这种描述方向的方式对人类来说不够直观。而且,在执行定位操作时,用于改变机器人速度的超驰控制也不太方便。

为了解决这些问题,研究人员进行了相关演示。以协作机械臂 Kuka iiwa 为例,使用 Kuka Sunrise 工具箱(KST)开发所需软件。操作过程如下:
1. 抓取阶段 :使用夹具拾取仪器,如图 2(a)所示。
2. 快速位移与粗调阶段 :通过关节级手动引导实现仪器的快速位移和位置的粗略调整,如图 2(b)和 2(c)。
3. 精确调整阶段 :用户按下机器人法兰上的按钮,切换到精确手动引导应用,集成的 LED 灯从红色变为蓝色,表明 EEF 级精确手动引导启动。工人将物体稳定地移向卫星模型顶部的安装位置,如图 2(d)和 2(e)。最终,工人能够精确调整仪器的放置位置并进行固定,如图 2(f)。

农业收获中的机器人技术变革

随着世界人口预计到 2050 年达到 100 亿,农业面临着用更少资源养活更多人的挑战。目前,一些食品生产商转向机器人自动化,但现有解决方案存在诸多问题,如缺乏精度导致浪费、重量过大造成土壤压实以及成本过高不适合小农场等。

而群体机器人技术为解决这些问题带来了希望。它可以协调小型自主车辆车队,减少土壤破坏、提高农业分辨率、降低自动化成本,并提供更安全和可持续的解决方案。此

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)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、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的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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