5、电缆驱动并联机器人工作空间近似及机械装配教学游戏设计

电缆驱动并联机器人工作空间近似及机械装配教学游戏设计

在机器人与机械工程教育领域,有两项重要的研究成果值得关注。一是关于电缆驱动并联机器人工作空间的近似研究,二是用于机械装配教学的新型游戏设计。这两项研究分别在机器人技术和机械工程教育方法上有着重要的突破和应用价值。

电缆驱动并联机器人工作空间近似
电缆驱动并联机器人的优势与研究现状

电缆驱动并联机器人是一种特殊的运动结构,主要由工作体通过电缆连接到固定基础平台组成。与传统的并联结构机制相比,它具有显著的优势。其使用电缆代替伸缩杆来控制输出连杆的位置,通过改变电缆长度实现对输出连杆位置的控制。电缆通常缠绕在连接到基座的线圈上,并由旋转电机驱动。

这种机器人具有诸多优点,如大工作空间、易于组装和拆卸、高机动性、高负载能力以及易于重新配置等。通过大范围控制电缆长度,可以获得从几十厘米到几十米甚至更大的工作空间。使用电缆代替刚性连杆进一步减轻了重量,因为驱动器位置固定,只有电缆和输出连杆是运动部件,从而提高了机器人的速度、机动性和有效负载。此外,其制造成本明显低于传统机械手,且易于安装,适用于危险环境,承载能力相对较高,甚至可与建筑起重机相媲美。

许多学者对电缆驱动并联机器人进行了深入研究。例如,Pott等人开发了名为IPAnema的电缆驱动并联机器人系列,用于工业过程;J.P. Merlet和D. Daney开发了轻型移动电缆并联机器人Marionet,用于难以到达的地方进行救援行动;C. Gosselin考虑了3 - DOF CDPRS的动态轨迹规划,该方法可用于规划超出机构静态工作空间的动态轨迹,为电缆机器人开辟了新的应用和机会;Duan QJ和Xuechao D基于电缆机器人的一般运动

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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