57、双臂协作执行任务稳定性研究

最新推荐文章于 2025-09-05 13:03:36 发布
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分类专栏： 机电一体化前沿探秘 文章标签： 双臂协作机器人 7R机器人 逆运动学
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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，双臂机器人协作执行复杂精确任务成为热门研究课题。目前有许多知名的双臂机器人，如日本的 HPR 机器人能模仿人类完成搬运、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 柔性双臂机器人，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 0.1mm；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，精度达 0.5mm - 1mm；中国北京理工大学研制的“慧通”双臂机器人和新松机器人也是代表性的双臂协作机器人，北京航空航天大学研究的空间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，仍需进一步计算和应用。双臂协作机器人工作空间大，能省时省力，还可增强两臂之间的协调性，但在复杂环境中协作执行任务一直是工业难题。许多研究者通过构建滑模等方式关注双臂的适应性，也有学者提出了姿态/力对称协调方法、应用任务相关协同性、B - 样条曲线、鲁棒控制等方法来提高双臂机器人的性能。

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，模拟双臂协作夹紧和移动目标的运动，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。

2. 7R 双臂模型的建立

本文在 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

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25、云赋能的双手机器人协作与弹性关节机器人轨迹跟踪优化
h3i4j的博客
09-22 44
本文探讨了云赋能的双手机器人协作系统与弹性关节机器人多目标轨迹跟踪优化方法。双手机器人系统通过模块化设计、分布式分层智能控制架构及云端任务分配，实现复杂工业任务的灵活协作；而弹性关节机器人则采用基于遗传算法的前馈/反馈控制策略，在考虑速度噪声和力矩限制下，优化轨迹跟踪精度、噪声抑制与执行效率。仿真结果验证了该方法在减小跟踪误差、抑制噪声放大和缩短执行时间方面的有效性。两项技术共同推动智能制造与服务机器人领域的高效化与智能化发展。
自研支架系统：打造Franka双臂协作机器人一体化新方案
Hinyeung2021的博客
07-23 963
协作机器人与自研支架系统构建智能协作新方案 BFTRobitcs通过Franka双臂机器人（7自由度、±0.1N力控精度）与自主研发的模块化支架系统，打造了"设备-支架-平台"一体化协作解决方案。该方案具有三大技术亮点：1）高精度力控与开放API接口支持快速部署；2）动态协调算法实现双臂协同作业；3）可调式支架系统保障作业稳定性。应用场景覆盖医疗手术辅助、工业精密装配、新零售及具身智能研究等领域，为行业自动化升级提供柔性协作支持。技术团队提供从选型到维护的全周期服务，确保系统高效运行。
双臂机器人协作/合作阻抗建模及其控制实现（Dual-Arm Cooperative）
FL1717的博客
08-26 1991
机器人阻抗控制是指通过调整机器人的阻抗特性（如刚度、阻尼等），使机器人在与环境交互时能够表现出适当的力学行为。这种控制方法使机器人能够根据外界的力或力矩变化做出适应性的响应，从而更好地适应不同的工作环境和任务需求。
重新定义机器人双臂协作：上海AI实验室等机构推出RoboTwin 2.0，让机器人像人类一样灵活操作
weixin_49122920的博客
06-30 713
这种多样化的描述让机器人能够理解同一个物品的不同表达方式，就像人类能够理解"鞋子"、"球鞋"、"运动鞋"指的是同一类物品一样。更重要的是，他们开发了一个能够自动编写任务程序的智能系统，这个系统就像一位经验丰富的老师，能够根据任务要求自动设计出详细的操作步骤，并且在虚拟环境中反复测试和改进这些步骤，直到机器人能够完美执行。通过这种方式，机器人学会的技能更加稳健，能够在各种未见过的环境中正常工作。简单来说，就是"练得苦，用得甜"——在复杂多变的虚拟环境中训练出来的机器人，在面对真实世界的挑战时更加从容不迫。
双臂具身智能方向：一文汇总Franka机器人在科研、医疗等双臂机器人研究案例和双臂方案参考
qq_44683998的博客
02-23 1862
双臂机器人在类人操作科研中具有显著优势，其7个自由度的设计模仿了人类手臂的运动能力，提供了更高的灵活性和精确度；Franka机器人配备了先进的力感知技术，能够实现对接触力的敏感反馈，这对于执行精细操作和避免损伤物体至关重要。此外，双臂设计支持复杂的协同任务，如装配和搬运，模拟了人类的双手操作模式，提高了任务执行的效率和自然性。这些特点使得Franka机器人成为研究先进操作技能
63、冗余双臂机器人协同运动规划与实时车辆车窗定位系统研究
rl6adventurer的博客
09-05 40
本文研究了冗余双臂机器人协同运动规划与实时车辆车窗定位系统。在机器人方面，提出基于自运动和主从任务切换的规划方案，确保末端执行器约束并避免自碰撞，实现安全精确的轨迹规划。在车窗定位方面，改进Nanodet-plus模型，引入Mosaic增强、ESNet骨干网络及多尺度后处理策略，提升检测精度与鲁棒性，满足高速公路智能收费等实际场景需求。实验表明，两项技术在各自领域均具有高效性与应用价值，未来可在智能化、多机协作与系统融合方面进一步发展。
62、冗余双臂机器人自碰撞避免的协调运动规划
rl6adventurer的博客
09-04 43
本文提出了一种基于自运动和主从任务切换的协调运动规划方案，旨在解决冗余双臂机器人在执行协调操作任务过程中的自碰撞问题。通过建立冗余双臂机器人的协调操作方程，并结合基于最小距离的避障策略，实现了在完成任务的同时有效避免双臂之间碰撞的目标。采用7自由度SRS构型机器人进行数值模拟，结果表明该方案能实现平滑稳定的关节运动、准确的末端轨迹跟踪，并确保双臂间始终保持安全距离。实验验证了方法的有效性与可行性，未来可拓展至动态环境适应、多目标优化及实际平台应用。
39、双臂操作的阻抗控制技术解析
game4的博客
07-30 75
本文深入探讨了双臂机器人操作中的阻抗控制技术，涵盖了机器人动力学建模、奇异摄动分析、阻抗设计、双臂操作阻抗行为设计以及控制架构选择等内容。通过实验验证，展示了该技术在实际任务中的有效性，如托盘拾取操作。文章还总结了关键技术点，并展望了未来发展方向，为相关研究和应用提供了理论支持和实践指导。
16、双臂机器人力协调控制与手指残疾识别技术研究
gpt4scribbler的博客
06-27 29
本博文围绕双臂机器人的力协调控制与手指残疾识别技术展开研究。在双臂机器人控制方面，通过建立动力学模型并设计改进的滑模协调阻抗控制器，实现了目标物体的协调运输和接触力的精确跟踪，并通过仿真验证了控制方案的有效性。在手指残疾识别方面，提出了一种基于HED边缘检测算法的方法，通过对手部图像进行边缘提取与相似度判断，实现了对手指关节完整性的分析与残疾程度的识别，准确率高达96.6%。两种技术分别在工业自动化和医疗辅助诊断领域具有重要的应用价值。
基于双目视觉的双臂协作教学机器人研究与设计.pdf
08-11
机械臂的设计考虑到了稳定性和成本效益，底座宽大以增加稳定性，同时双臂的对称结构使得它们在执行任务时更加协调。控制装置由树莓派４Ｂ、舵机控制板、PC机和串口通信电路构成，这些硬件配合使用，可以精确地控制...
【博士论文复现】【阻抗建模、验证扫频法】光伏并网逆变器扫频与稳定性分析(包含锁相环电流环)（Simulink仿真实现）
最新发布
11-25
【博士论文复现】【阻抗建模、验证扫频法】光伏并网逆变器扫频与稳定性分析(包含锁相环电流环)（Simulink仿真实现）内容概要：本文档是一份关于“光伏并网逆变器扫频与稳定性分析”的Simulink仿真实现资源，重点复现博士论文中的阻抗建模与扫频法验证过程，涵盖锁相环和电流环等关键控制环节。通过构建详细的逆变器模型，采用小信号扰动方法进行频域扫描，获取系统输出阻抗特性，并结合奈奎斯特稳定判据分析并网系统的稳定性，帮助深入理解光伏发电系统在弱电网条件下的动态行为与失稳机理。; 适合人群：具备电力电子、自动控制理论基础，熟悉Simulink仿真环境，从事新能源发电、微电网或电力系统稳定性研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握光伏并网逆变器的阻抗建模方法；②学习基于扫频法的系统稳定性分析流程；③复现高水平学术论文中的关键技术环节，支撑科研项目或学位论文工作；④为实际工程中并网逆变器的稳定性问题提供仿真分析手段。; 阅读建议：建议读者结合相关理论教材与原始论文，逐步运行并调试提供的Simulink模型，重点关注锁相环与电流控制器参数对系统阻抗特性的影响，通过改变电网强度等条件观察系统稳定性变化，深化对阻抗分析法的理解与应用能力。
STM32F103C8T6驱动ILI9341 2.8寸TFT LCD液晶显示资源文件
11-25
本资源文件包含了使用STM32F103C8T6微控制器驱动ILI9341 2.8寸TFT LCD液晶显示模块的相关代码和配置文件。该项目的硬件电路采用模块化设计，STM32微控制器为某宝购买的最小系统板，液晶模块为某宝购买的自带ILI9341驱动的板。由于STM32F103C8T6为48脚芯片，不具备FSMC（灵活静态存储控制器）功能，因此采用了模拟方式进行16位显示（使用A端口0~15）。 功能特点 硬件模块化设计：采用模块化硬件电路搭建，方便扩展和维护。 模拟16位显示：由于STM32F103C8T6不具备FSMC功能，采用模拟方式进行16位显示。 ILI9341驱动：液晶模块自带ILI9341驱动，简化了驱动程序的开发。 注意事项 触屏输入暂未实现：目前资源文件中暂未包含触屏输入的实现代码，如有需要，请自行开发或参考相关资料。 硬件兼容性：请确保所使用的STM32F103C8T6最小系统板和ILI9341液晶模块与本资源文件中的配置兼容。 使用说明 下载资源文件：下载并解压本资源文件。 导入工程：将解压后的工程文件导入到你的开发环境中（如Keil、IAR等）。 配置硬件：根据你的硬件配置，调整代码中的引脚定义和相关参数。 编译与下载：编译工程并下载到STM32F103C8T6微控制器中。 测试与调试：运行程序，测试液晶显示功能，并根据需要进行调试和优化。
SGLang核心技术详解[项目源码]
11-25
SGLang是一个高性能的LLM服务框架，通过多项先进技术显著提升推理性能。其核心技术包括：1. RadixAttention前缀缓存机制，利用基数树共享相同前缀的KV Cache，提高内存效率和计算复用；2. 跳跃式约束解码，通过小模型预测和大模型验证，实现2-3倍的生成速度提升；3. 连续批处理技术，动态管理请求批次，最大化硬件利用率；4. 分页注意力机制，解决内存碎片化问题；5. 张量并行策略优化计算效率；6. FlashInfer内核优化Attention计算；7. 分块预填充技术处理长序列；8. 多种量化技术（INT4/FP8/AWQ/GPTQ）降低内存需求。这些技术的综合应用使SGLang在推理延迟、吞吐量、内存使用和长序列支持等方面实现显著提升，为企业级大规模部署提供强大支持。
FPGA组合逻辑建模[项目源码]
11-25
本文详细介绍了FPGA中组合逻辑电路的三种建模方式：Verilog HDL门级建模、数据流建模和行为级建模。门级建模通过逻辑门实例化描述电路，包括多输入门、多输出门和三态门的使用方法。数据流建模使用assign语句对输出信号进行连续赋值，适用于wire类型信号。行为级建模则从外部行为角度描述电路功能，主要使用always语句结合条件语句、多路分支语句和循环语句实现。文章通过二选一数据选择器的实例展示了三种建模方式的具体实现，并比较了它们的优缺点。
基于FPGA的二维卷积识别系统实现与完整项目资料
11-25
项目名称：基于可编程门阵列的二维卷积运算识别系统 本项目完整呈现了运用现场可编程门阵列技术实现二维卷积识别功能的完整解决方案。系统包含经过验证的硬件设计源码、详尽的技术说明文件、完整实验数据集及深度分析报告。 项目技术特色： 1. 本设计已通过学术导师专业审核，在结题答辩环节获得95分的优异评价 2. 所有硬件描述语言代码均通过功能仿真与板级测试，各项识别功能运行稳定可靠 3. 系统架构采用并行处理机制，通过流水线设计显著提升卷积运算效率 4. 提供完整的项目开发文档，包括设计规范、测试方案和性能分析报告 适用对象： 本资源特别适合电子工程、计算机科学、智能系统、信息处理、自动控制及相关专业领域的在校师生、科研人员及工程技术人员参考使用。既可作为数字电路课程设计、毕业设计的优质案例，也可作为FPGA开发入门到精通的实践教材。具备一定数字电路基础的开发者可基于现有架构进行功能扩展和性能优化，直接应用于科研项目或工程实践。 技术文档包含完整的系统设计思路、接口定义方案、时序分析数据和资源利用率报告，为学习者提供从理论到实践的完整技术路径。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
HTML5 Plus图片上传[项目源码]
11-25
本文介绍了如何使用HBuilder、HTML5 Plus和MUI框架实现手机APP拍照或从相册选择图片上传的功能。通过HTML5 Plus的Camera、Gallery、IO、Storage和Uploader模块，开发者可以轻松管理设备的摄像头、系统相册、本地文件系统、应用数据存储以及网络上传任务。Camera模块用于拍照和摄像操作，Gallery模块支持从相册中选择图片或视频文件，IO模块用于文件系统的目录浏览和文件读写，Storage模块用于应用本地数据的保存和读取，而Uploader模块则用于将文件从本地上传到服务器。文章还提供了单张和多张图片上传的demo下载地址，以及后台Java代码的下载链接，方便开发者快速实现相关功能。
2机5节点系统潮流仿真模型（Simulink仿真实现）
11-25
2机5节点系统潮流仿真模型（Simulink仿真实现）内容概要：本文档主要介绍了一个基于Simulink的2机5节点电力系统潮流仿真模型，旨在通过仿真手段对电力系统中的潮流分布进行分析与研究。该模型可用于教学演示或科研实践，帮助理解复杂电力网络中功率流动的基本规律。文中可能涉及潮流计算的核心方法，如牛顿-拉夫逊法（牛拉法）和PQ分解法，并结合Simulink工具实现系统建模与仿真分析，便于用户直观掌握电力系统稳态运行特性。; 适合人群：具备电力系统基础知识的高校学生、研究人员及从事电力工程相关工作的技术人员。; 使用场景及目标：①用于电力系统课程的教学辅助，加深对潮流计算原理的理解；②作为科研项目的仿真基础，支持对多节点电网运行状态的分析与优化；③帮助开发者掌握Simulink在电力系统建模中的应用技巧。; 阅读建议：建议读者结合文档中的模型结构与仿真结果，自行搭建Simulink模型以加深理解，同时可参考提供的网盘资源获取完整代码与模型文件，便于调试与扩展功能。
基于Python和Django框架开发的智能在线教育平台-包含课程管理-学生注册-视频播放-在线测试-实时聊天-作业提交-成绩统计-教师管理-学习进度跟踪-个性化推荐-数据可视化-.zip
11-25
基于Python和Django框架开发的智能在线教育平台_包含课程管理_学生注册_视频播放_在线测试_实时聊天_作业提交_成绩统计_教师管理_学习进度跟踪_个性化推荐_数据可视化_.zip上传一个【汇编语言】VIP资源
双臂协作
03-15
### 双臂协作机器人的概念 双臂协作机器人是一种能够在同一环境中与人类或其他设备协同工作的自动化装置。这类机器人通常具备两个机械臂，能够模仿人类双手的操作模式，在灵活性和适应性方面显著优于传统的单臂工业机器人[^2]。 这种类型的机器人不仅可以在复杂的动态环境下运行，还通过集成先进的传感器技术和人工智能算法实现了更高的安全性、精确性和智能化水平。其核心目标在于提升人机互动的安全性与效率，使机器人能更自然地融入到各种应用场景之中[^1]。 --- ### 技术实现方案概述 #### 1. **硬件架构设计** 双臂协作机器人的硬件部分主要包括两套独立却相互协调的机械臂模块，每条手臂均配备关节电机驱动器用于提供动力支持；同时安装有高精度力矩传感器来检测外部接触力的变化情况以便及时调整动作姿态防止碰撞伤害发生。此外还需要配置视觉摄像头阵列以捕捉周围物体位置信息从而指导抓取放置等具体任务执行过程中的精准定位需求。 ```python class DualArmRobotHardware: def __init__(self, arm_left, arm_right, sensors, cameras): self.arm_left = arm_left self.arm_right = arm_right self.sensors = sensors self.cameras = cameras def initialize(self): # 初始化硬件组件 pass def capture_environment_data(self): # 使用相机获取环境数据 return {"camera_0": data_from_camera_0} ``` #### 2. **软件控制系统开发** 为了达成高效稳定的双臂协作效果，需要构建一套完整的多层次控制框架体系结构： - 底层负责处理实时运动规划计算并发送指令给各个伺服节点； - 中间层则专注于路径优化分析以及避障策略制定等工作环节； - 而高层主要是面向用户提供友好的图形界面操作选项设置功能菜单等内容展示形式方便使用者快速上手掌握基本技能要点[^3]。 以下是简单的伪代码表示如何管理不同层次之间的通信关系: ```python def control_framework(): low_level_control() mid_level_path_planning() high_level_user_interface() def low_level_control(): while True: send_motor_commands_to_joints() def mid_level_path_planning(target_position): planned_trajectory = calculate_optimal_path(current_pos, target_position) execute_trajectory(planned_trajectory) def high_level_user_interface(): display_options_on_screen() receive_input_and_adjust_settings() ``` #### 3. **阻抗控制方法研究** 针对双臂协作过程中可能出现的力量反馈调节问题，采用基于物理模型仿真的虚拟弹簧阻尼机制来进行有效解决。这种方法允许机器人根据实际接触到的不同材质表面特性自动生成相应的刚度参数值，进而保障整个交互流程更加柔和顺畅不会造成任何损害风险。 --- ### 实际应用案例分享 在工业制造场景下，例如汽车零部件生产线上的螺丝紧固工序，可以通过部署一台配备了上述技术特性的双臂协作型机器人来代替人工完成重复性强且精度要求高的工作任务。同样地，在医疗健康护理行业里也能发挥重要作用——比如协助外科医师开展微创手术或者陪伴老年人日常起居活动等等多样化用途展现出了广阔的发展潜力空间。 ---
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