17、机器人建模、仿真与视觉引导技术解析

机器人建模、仿真与视觉引导技术解析

1. 机器人模型构建

机器人模型的构建是实现精准控制和高效运行的基础,主要包括机械结构模型和齿轮箱模型。
- 机械结构模型 :该模型描述了机器人各连杆之间的连接方式,由通过旋转关节相互连接的刚体组成。每个旋转关节仅允许连接的物体绕关节的旋转平面旋转。所有弹性效应,如连杆和关节的弹性,在齿轮模型中单独表示。以NJ370为例,该模型还需进一步修改以模拟连接在连杆2和4之间的重力补偿器。此模型可视为集中负载关节模型,因为每个连杆的总负载集中在连杆重心的一个点上。同时,考虑了科里奥利力和惯性效应,能在一定程度上模拟机器人的静态到动态行为。模型包含基于标准Denavit - Hartenberg参数但重新计算以适应机器人建模坐标系的参数,如连杆质心处计算的质量和惯性张量、每个关节的旋转轴、连杆的运动学参数以及每个连杆相对于模型坐标系的质心。为在不增加复杂度的情况下考虑连杆变形,采用了柔性关节模型,通过用包含连杆和轴弹性的扭转弹簧代替轴扭转弹簧来模拟连杆弹性。
- 齿轮箱模型
- 关节弹性 :根据集总参数模型,齿轮和连杆的弹性由弹簧 - 阻尼器对表示。最简单的是包含连杆弹性的线性弹簧。由于大多数柔顺机械结构具有硬化特性,线性弹簧可替换为非线性硬化弹簧。理想情况下,轴和连杆的弹性应分别建模,为考虑齿轮间隙,可引入带间隙的线性弹簧。在本研究中,基于现有弹簧参数,采用了线性弹簧方法。
- 摩擦 :轴旋转时,齿轮箱内部会产生摩擦力,主要考虑库仑摩擦和粘性摩擦两种类型。在本工作中,使用经典的恒定库仑摩擦和线性速度相关

通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析短时倒谱的基本理论及其傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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