8、机器人设计与优化:从移动机器人到球面并联机械手

移动机器人与球面并联机械手设计优化

机器人设计与优化:从移动机器人到球面并联机械手

1. 移动机器人 REMORA 设计与特性

1.1 控制方案与冗余特性

在机器人控制中,存在这样的公式:
[
()
T
T
ts
m
m
R
J
J
+
=
]
这里不深入探讨该控制方案的性质,但值得注意的是图中两个正则化块 ‘Rts’ 功能不同。其一,实心的 ‘Rts’ 块对积分项进行正则化,避免在驱动冗余情况下积分项发散;其二,虚线的 ‘Rts’ 块旨在最小化结构内部力,理论上应用该块可使内部力为零。

运动学冗余出现在机器人以 BE 模式工作时,此时脱离腿末端的 6 自由度位姿由 8 个驱动器控制。不同应用场景下,机器人工作空间位置会因工具在 PP 上的安装方式而异,例如有侧向和向上两种工作空间设置。借助运动学冗余,可考虑避免与工件碰撞等约束条件。

1.2 REMORA 原型特性

为验证基于并联机器人、借助锁定器和夹紧器设计步行机器人的可行性,制作了 REMORA 原型。其主要特点如下:
- 驱动分布 :机器人四肢分布 8 个电动驱动器,采用直齿轮在滚珠丝杠和电机间传动。
- 锁定装置 :每肢配备 3 个电动离合器,共 12 个,每个电机还有一个制动装置。肢体末端附近的离合器有摩擦盘,PP 侧的离合器有齿盘。
- 夹紧装置 :每肢末端使用气动夹紧装置,在工业中常用于夹持待加工零件,其夹紧力、重复性和偏差

(SCI三维路径规划对比)25年最新五种智能算法优化解决无人机路径巡检三维路径规划对比(灰雁算法真菌算法吕佩尔狐阳光生长研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要介绍了一项关于无人机三维路径巡检规划的研究,通过对比2025年最新的五种智能优化算法(包括灰雁算法、真菌算法、吕佩尔狐算法、阳光生长算法等),在复杂三维环境中优化无人机巡检路径的技术方案。所有算法均通过Matlab代码实现,并重点围绕路径安全性、效率、能耗和避障能力进行性能对比分析,旨在为无人机在实际巡检任务中的路径规划提供科学依据和技术支持。文档还展示了多个相关科研方向的案例代码资源,涵盖路径规划、智能优化、无人机控制等多个领域。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机路径规划、智能优化算法研究或自动化、控制工程方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 对比分析新型智能算法在三维复杂环境下无人机路径规划的表现差异;② 为科研项目提供可复现的算法代码实验基准;③ 支持无人机巡检、灾害监测、电力线路巡查等实际应用场景的路径优化需求; 阅读建议:建议结合文档提供的Matlab代码进行仿真实验,重点关注不同算法在收敛速度、路径长度和避障性能方面的表现差异,同时参考文中列举的其他研究案例拓展思路,提升科研创新能力。
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