57、双臂协作执行任务稳定性研究

双臂协作执行任务稳定性研究

1. 引言

在工业领域,单机械臂难以完成复杂操作任务。目前,双臂机器人协作执行复杂精确任务成为热门研究课题。例如,日本的 HPR 机器人能模仿人类进行搬运、拧螺栓等操作;ABB 公司推出的全球首款面向市场的人机协作机器人 Yumi 灵活双臂机器人,可实现精确装配任务;日本安川的 MOTORMAN 双臂 15 轴协作机器人协调性高,位置精度可达 0.1 毫米;美国的 Baxter 双臂机器人是最早基于 ROS 开源平台的开源机器人,精度可达 0.5 毫米 - 1 毫米;中国北京理工大学研发的“汇通”双臂机器人以及新松机器人,都是国内有代表性的双臂协作机器人。北京航空航天大学还研究了太空双臂机器人平台,能适应操作任务的复杂性和精确性。

然而,双臂协作机器人在工业领域应用较少,需要对其进行进一步的计算和应用研究。双臂协作机器人具有工作空间大、省时省力的优点,能增强两臂间的协调性,但在复杂环境中协作执行任务一直是工业领域的难题。许多研究人员通过构建滑模等方式关注双臂的适应性。

本文采用 MATLAB 和 ADAMS 相结合的数值分析方法,验证双臂逆运动学解的正确性,模拟双臂协作夹持和移动目标的运动,通过多次实验对比模拟结果,统计双臂协作执行任务的成功率,以验证双臂协作操作任务的适应性和稳定性。

2. 7R 双臂模型的建立

在 Solidworks 中建立 7R 双臂协作机器人的机械模型,可在实际模拟前对模型的质量、惯性和运动精度进行虚拟仿真。该机器人各关节的机械结构设计模仿人类手臂的自由度,七个旋转关节分别位于肩部、大臂、肘部、小臂、手腕和爪端。7R 协作机器人的连杆结构参数和关节坐标如图 1 所示。

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【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器的建模与仿真展开,重点介绍了基于Matlab的飞行器动力学模型构建与控制系统设计方法。通过对四轴飞行器非线性运动方程的推导,建立其在三维空间中的姿态与位置动态模型,并采用数值仿真手段实现飞行器在复杂环境下的行为模拟。文中详细阐述了系统状态方程的构建、控制输入设计以及仿真参数设置,并结合具体代码实现展示了如何对飞行器进行稳定控制与轨迹跟踪。此外,文章还提到了多种优化与控制策略的应用背景,如模型预测控制、PID控制等,突出了Matlab工具在无人机系统仿真中的强大功能。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程师;尤其适合从事飞行器建模、控制算法研究及相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学建模的教学与科研实践;②为无人机控制系统设计(如姿态控制、轨迹跟踪)提供仿真验证平台;③支持高级控制算法(如MPC、LQR、PID)的研究与对比分析; 阅读建议:建议读者结合文中提到的Matlab代码与仿真模型,动手实践飞行器建模与控制流程,重点关注动力学方程的实现与控制器参数调优,同时可拓展至多自由度或复杂环境下的飞行仿真研究
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