7、并联机器人运动学与工作空间分析

并联机器人运动学与工作空间分析

1. 3 - RSR 并联机器人运动学分析

在 3 - RSR 并联机器人的研究中,首先涉及到一些关键的运动学方程。
- 相关方程
- (d_{11} = 2a - l_3\cosh3)
- (d_{13} = l_1(\sin h_1 + \sin h_2)/2 - l_3\sinh3)
- (y_{D1} = l_1(\cos h_1 + \cosh2)/2)
通过这些方程可以得到 O1 点的坐标 (x, y, z)。具体步骤如下:
1. 选取移动平台的位姿参数 (a_3) 作为主要变量(中间变量)。
2. 将 (a_3) 代入 SKC2 中,得到移动平台的主要变量 (a_3)。
3. 在 SKC1 中求解出 T、S 和 (a_2)。
4. 将计算得到的 T、S、(a_2) 和 (a_3) 代入方程 (3) - (5),从而得到坐标 O1。

从 (x = f_1(h_1, h_2, h_3))、(y = f_2(h_1, h_2, h_3)) 和 (z = f_3(h_1, h_2, h_3)) 可以看出,该并联机器人不具有输入 - 输出运动解耦特性。

  • 计算移动平台的旋转角度
    给出旋转矩阵:
    [
    \begin{bmatrix}
    \cos a_3 & \sin a_3\sin a_4 & \sin a_3\cos a_4 \
    \sin a_2\sin a_3 & \cos a_2\cos

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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