11、基于数字孪生的多目标抓取机器人模型构建与连续体机器人逆运动学求解

基于数字孪生的多目标抓取机器人模型构建与连续体机器人逆运动学求解

在机器人技术不断发展的今天，多目标抓取机器人和连续体机器人成为了研究的热点。前者在工业生产、物流等领域有着广泛的应用前景，而后者凭借其独特的结构和性能，在医疗、救援等特殊场景中展现出巨大的潜力。本文将深入探讨基于数字孪生的多目标抓取机器人模型构建以及连续体机器人逆运动学的求解方法。

基于数字孪生的多目标抓取机器人模型构建

数字孪生技术为机器人抓取过程提供了新的解决方案。通过构建物理实体与虚拟模型之间的映射关系，实现对机器人抓取过程的实时监控和优化。

关键元素的数字建模

• 物理实体数字建模 ：在机器人抓取过程中，关键元素包括机器人和待抓取目标。物理空间中，机器人与物体自然交互，其状态随制造过程的动态运行不断更新。采用形式化建模语言对机械抓取过程的关键元素进行建模，物理空间模型定义为 (PS = {PE, PP})，其中 (PS) 表示机器人抓取过程中关键元素的物理空间，(PE) 表示物理空间机器人各组件的集合，(PP) 表示物理空间中物体的集合。
• 虚拟模型数字建模 ：数字孪生模型需高度模块化、可扩展且具有动态适应性。通过参数化建模方法在虚拟模型中构建模型，虚拟模型不仅描述机器人抓取过程中的几何信息和拓扑关系，还包含每个物理对象的完整动态信息描述。虚拟模型定义为 (VS = {VE, VP})，其中 (VS) 表示机器人抓取过程中关键元素的虚拟模型，(VE) 表示虚拟模型中机器人组件的集合，(VP) 表示虚拟模型中物体的集合。(VE) 和 (VP) 都是动态集合，它们自然交互，虚拟模型