6、多自由度平衡技术及其在机器人中的应用

多自由度平衡技术及其在机器人中的应用

1. 引言

多数传统机器人臂配备了昂贵的减速器和高性能电机,用于产生高扭矩,以承受自身重量和运动带来的负载。廉价的电机和减速器无法提供足够的扭矩来支撑臂的质量并使其加速。因此,需要创新策略来降低机器人臂所需的扭矩,以便使用廉价组件也能实现高性能。这里的“低成本”意味着所提出的机器人臂能够以更低成本实现与传统机器人臂相似的性能(如有效负载)。

为解决这些问题,人们提出并开发了多种平衡机构(CBM),以有效补偿操作机器人臂所需的扭矩。在工业机器人中,常将重配重块安装在机器人臂的另一侧,以平衡因机械臂质量产生的重力扭矩。然而,这种大的外部质量不仅增加了机器人的总质量,导致加速和减速所需的扭矩增加,而且只能应用于第一个俯仰关节(如肩关节)。为克服这一限制,人们开发了多种使用弹簧的CBM。研究表明,弹簧可用于提供平衡扭矩,替代沉重的外部质量。此外,还开发了一种名为“平衡机器人臂”的机器人臂,并进行了多项测试以研究其有效性。

大多数机器人臂具有6或7个自由度,其中2或3个自由度受重力影响。在受重力影响的俯仰关节处简单独立地实现两到三个单自由度CBM,并不能实现完美的平衡。因此,需要一种新的多自由度平衡概念,以应用于具有多个关节的机器人臂。人们已经提出了各种多自由度平衡技术,以实现完美的平衡。

平衡技术可以应用于实际的机器人臂。尽管多自由度平衡对于完全消除重力影响是理想的,但一些平衡机器人臂仅配备了单个CBM,因为多自由度平衡需要连接每个CBM的参考平面,从而导致机构复杂。由于平衡机构(CBM)可以补偿因机器人质量产生的重力扭矩,因此可以大大降低电机和减速器所需的容量。因此,与传统机器人臂相比,平衡机器人臂可以使用更便宜的组件实现相同的

MATLAB主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性内容概要:本文主要介绍了一种在MATLAB环境下实现的主动噪声和振动控制算法,该算法针对较大的次级路径变化具有较强的鲁棒性。文中详细阐述了算法的设计原理与实现方法,重点解决了传统控制系统中因次级路径动态变化导致性能下降的问题。通过引入自适应机制和鲁棒控制策略,提升了系统在复杂环境下的稳定性和控制精度,适用于需要高精度噪声与振动抑制的实际工程场景。此外,文档还列举了多个MATLAB仿真实例及相关科研技术服务内容,涵盖信号处理、智能优化、机器学习等多个交叉领域。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和控制系统理论知识的科研人员及工程技术人员,尤其适合从事噪声与振动控制、信号处理、自动化等相关领域的研究生和工程师。; 使用场景及目标:①应用于汽车、航空航天、精密仪器等对噪声和振动敏感的工业领域;②用于提升现有主动控制系统对参数变化的适应能力;③为相关科研项目提供算法验证与仿真平台支持; 阅读建议:建议读者结合提供的MATLAB代码进行仿真实验,深入理解算法在不同次级路径条件下的响应特性,并可通过调整控制参数进一步探究其鲁棒性边界。同时可参考文档中列出的相关技术案例拓展应用场景。
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