14、机器人抓取器建模优化与空中操作控制分析

机器人抓取器建模优化与空中操作控制分析

1. 机器人抓取器配置建模与优化

1.1 设备参数

在机器人抓取器的研究中,涉及到多种设备,其参数如下表所示:
| 符号 | 设备 | 参数 | 运行值 |
| — | — | — | — |
| 1 | 单级真空泵 XZ - 1B | 性能 | 50 l/min |
| | | 极限真空 | 5 Pa |
| | | 流量 | 1/5 CFM |
| | | 尺寸 | 255 × 105 x 205 mm |
| 2, 3 | 真空计 UMAS MP63 | 测量范围 | 0–100 MPa |
| 4 | VTC 系列真空喷嘴 | 吸盘直径 | 9–16 mm |
| | | 材料 | 硅酮 |
| 6 | 测力计 | 测量范围 | 0.2–500 N |

1.2 优化初始数据

对于采摘西红柿的机器人抓取器配置优化任务,其编程的初始数据如下:
| 参数描述 | 符号 | 值 |
| — | — | — |
| 执行器力(N) | P | 10 |
| 西红柿尺寸(mm) | Dmin | 40 |
| | Dmax | 100 |
| 抓取器位移(mm) | zmin | 0 |
| | 2zmax | 100 |
| 变量约束 | a | [20, 100] (mm) |
| | b | [50, 100] (mm) |
| | c | [20, 100] (mm) |
| | e | [10, 50] (mm) |

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逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法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高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 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神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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