14、工业机器人协作技术:从力控到运动规划的全面解析

工业机器人协作技术:从力控到运动规划的全面解析

1. 无夹具装配与接触力控制

在工业机器人的应用中,无夹具装配是一个重要的概念。通过模拟工具交换过程,我们可以深入了解其中的接触力和扭矩控制方法。

1.1 实现细节

对于每个法兰,设置三个角度和三个距离。在实际操作中,我们随机设定每个法兰的角度和距离,但确保两个法兰使用相同的坐标系。当代码执行时,会输出以下关键信息:
- 每个销钉的状态和情况。
- 计算接触力所需的 X 和 Y 距离。
- 计算接触扭矩所需的接触点坐标。
- 最坏点的接触力和扭矩。
- 相对于固定模型移动后的销钉 - 孔模型的图形。

1.2 工业实例

为了演示交换夹具的装配过程,我们进行了一个模拟案例研究。场景中涉及两个固定机器人和一个带有工具交换功能的夹具。具体流程如下:
1. 机器人 R1 首先使用夹具。
2. 当该过程完成后,R1 将夹具传递给机器人 R2,以便继续进行另一个使用夹具的过程。

在这个过程中,工具交换发生在夹具上。工具交换器是孔的法兰,而机器人包含销钉的法兰。为了使夹具交换顺利进行,销钉必须与孔完全对齐并拼接。如果未对齐,就会产生接触力。为了简化工具交换装配问题,我们创建了一个仅包含两个法兰的简单模型。

通过移动和旋转带有销钉的法兰,并将相同的移动和旋转值作为输入设置到模型中,我们可以检查计算方法的正确性。结果表明,平移和旋转的结果显示两个法兰的位置相同,这意味着使用该模型定义装配状态和情况是成功的,进而说明计算用于确定接触力的 X、Y 和 Z 距离是正确的。接触力可以通过将距离 X、Y 和

考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略”展开,结合Matlab代码实现,研究在可再生能源(如风电、光伏)出力具有不确定性的背景下,商业园区如何制定有效的需求响应策略以优化能源调度和提升系统经济性。文中可能涉及不确定性建模(如场景生成与缩减)、优化模型构建(如随机规划、鲁棒优化)以及需求响应机制设计(如价格型、激励型),并通过Matlab仿真验证所提策略的有效性。此外,文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统优化调度案例与代码资源,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等多个方向,形成一个完整的科研支持体系。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划与运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何建模可再生能源的不确定性并应用于需求响应优化;②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真与优化调度的方法;③复现论文结果或开展相关课题研究,提升科研效率与创新能力。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码实例,逐步理解模型构建与求解过程,重点关注不确定性处理方法与需求响应机制的设计逻辑,同时可参考文档中列出的其他资源进行扩展学习与交叉验证。
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