20、安全高效的人机协作混合操作方法中的人体仿真

安全高效的人机协作混合操作方法中的人体仿真

1. 引言

在直接的人机协作(HRC)生产系统的规划与集成中,存在着诸多技术挑战,尤其是速度与分离监测(SSM)和功率与力限制(PFL)这两种操作方法的实现。在SSM中,由于对人体运动行为的考虑有限,实际所需的动态分离距离往往过大,导致空间浪费、周期时间增加以及相应HRC应用的性能损失。而PFL虽然允许最紧密的交互,但它也定义了最严格的安全要求,允许的机器人速度取决于受影响的特征身体区域。若在过程中无法准确确定这些身体区域,PFL的实际实施通常会避免在人体头部高度进行较大的平移机器人运动,并通过耗时的路径规划将最大笛卡尔速度限制在250mm/s。这两种操作情况都会导致生产系统的周期时间损失和空间浪费。

1.1 相关工作

SSM中需保持的分离距离Sp尤其取决于操作员和机器人的运动行为。采用扩展路径规划策略,相较于传统的人机共存模式,可动态调整机器人运动以适应环境。然而,人体操作员的运动行为常被忽视或简化,目前也缺乏对个体身体区域进行区分和定位,并利用获取的状态信息进行自适应机器人路径规划的合适概念。这导致由于传统假设(如恒定的操作员速度为1.6m/s)而损失了可用的工作空间。同时,根据PFL规范,碰撞时作用在操作员身上的力和压力不得超过受影响身体区域的生物力学阈值。尽管有许多相关研究,但PFL方法仍处于研究阶段,目前很少适用于工业实践,主要原因是一些瞬态接触情况的阈值不适用于关键身体区域,这给安全高效的HRC场景设计和认证过程带来了困难。

1.2 创新点与目标

本文致力于开发和研究扩展的人体建模以及特定身体区域的运动状态考虑,并将其嵌入到一种新的混合协作操作(HCO)中,该操作结合了SSM和

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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