基于符号计算的Delta机器人快速运动学分析与控制实现_英文_冯李航
并联Delta机器人算法演示ppt课件
演示报告——熊峰
2021/3/8
精品ppt
1
1
算法分析
2
Matlab实现
目录
规则及验证
4
模拟演示
3
精品ppt
2
1 算法分析
机器人运动算法归为2种 逆向运动推导: 由目标点坐标计算臂对应移动坐标,运动控制基于此种算法。 正想运动推导: 由臂的移动坐标计算目标点的坐标,此算法用来证明逆向算法 的正确性。
3
z 3
rP21PP12P P22*P P32P 3P3P 1 P C P 1 P 2 P 3
P22-P P312 P P12*P P 2* 2 P P 13 2P3 P12-P P312 P P 22*P P 1*2P P 23 2P3 P12-P P212 P P32*P P 1*2P P 3 32 P2
精品ppt
10
4 规则及验证
验证 (R = 2 , L = 4)
逆向结果 精品ppt
正向结果 11
4 规则及验证
验证 (R = 2 , L = 4)
精品ppt
12
感谢亲观看此幻灯片,此课件部分内容来源于网络, 如有侵权请及时联系我们删除,谢谢配合!
精品ppt
13
感谢亲观看此幻灯片,此课件部分内容来源于网络, 如有侵权请及时联系我们删除,谢谢配合!
精品ppt
坐标轴建立图示 4
2 Matlab实现
建立变量:
基本参数由臂长L、工作圆半径R所确定,必须直接设定
精品ppt
5
2 Matlab实现
基本思路为
①绘制机器人基本架构 ②建立三维坐标轴进行计算 ③在三维坐标轴中绘制关键点 ④打包为库函数Simu()
江苏省2014年度普通高校研究生科研创新计划项目名单(校助)
项目类型 自然科学 自然科学 自然科学 自然科学 自然科学 自然科学 自然科学 自然科学 自然科学 自然科学 自然科学 自然科学 自然科学 自然科学 自然科学 自然科学 自然科学 自然科学 自然科学 自然科学 自然科学
研究生 层次 博士 博士 博士 博士 博士 博士 博士 博士 博士 博士 博士 博士 博士 博士 博士 博士 博士 博士 博士 博士 博士
张淑文 王 胜
赵飞飞 李 平
黄海富 孟 明
李艳艳 郑先创 顾江江 杨 许 王 明 鑫 豪
叶丽芳 杨 阳
段勇涛 吴 王 萍 聪
刘云龙 王来国 姚峥嵘 邵振广
编号 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62
单位名称 南京大学 南京大学 南京大学 南京大学 南京大学 南京大学 南京大学 南京大学 南京大学 南京大学 南京大学 南京大学 南京大学 南京大学 南京大学 南京大学 南京大学 南京大学 南京大学 南京大学 南京大学
杨已彪 赵 伟
于南洋 韩永和 杨江华 李文涛 梁 潇
乔海石 潘半舟 陈卫波 杨硕菲 庄君龙 牛文举 曹启龙
编号 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83
单位名称 南京大学 南京大学 南京大学 南京大学 南京大学 南京大学 南京大学 东南大学 东南大学 东南大学 东南大学 东南大学 东南大学 东南大学 东南大学 东南大学 东南大学 东南大学 东南大学 东南大学 东南大学
王倩倩 孙晓宁 乔联宝 郭 晶
孙旭鹏 卜俊兰 谭 胡 舒 芮
赵永平 李 鹏
吴晓怡 姜 波
两种坐标空间中Delta机器人轨迹规划仿真
平 台 ,每 个 主 动 臂 通 过 转 动 副 与 静 平 台连 接 ,并
在 电 机 的驱 动 下 作 一 定 角 度 的摆 动 ;每 条 从 动 支
收稿 日期:2 0 1 3 -1 1 - 0 9 作者简 介:郭超 ( 1 9 8 6一),男,河北邢 台人 ,硕士研 究生 ,研 究方向为机 电一体化技术 。
图1 De l t a
将S o l i d wo r k s 中建 好 的三 维模 型 导入 AD AMS / Vi e w中 ,定义 所 有构 件 的 材 料 为钢 ,为 机 构添 加 质 量 。在 静 平 台 与 大 地 间添 加 固 定 副 ,3 4 - 主 动 臂 与静 平 台 间 添 加 转动 副 ,从 动 支链 与 主动 臂 、 动 平 台连 接 处 添 加球 面 副 , 为机 构 添 加 约 束 。至 此 ,机 器 人 的仿真 模型 建 立完 毕 。
中圈分类号 :T P2 4 2 文献标识码 :A 文章编号 :1 0 0 9 —0 1 3 4 ( 2 0 1 4 ) 0 2 ( 下) 一 0 0 4 9 —0 4
D o i :1 0 . 3 9 6 9 / J . I s s n . 1 0 0 9 -0 1 3 4 . 2 0 1 4 . 0 2 ( 下) . 1 4
1
匐 化
两种坐标空 问中D e l t a 机器人轨迹规划仿真
S i mu l a t i o n o f d e l t a r o b o t t r a j e c t o r y p l a n n i n g i n t wo k i n d s o f c o o r d i n a t e s p a c e 郭 超,辛世界 ,李玉胜
delta机器人反解算法pptx
算法概述
本算法基于并联机器人的运动学和逆向运动学的基本理论,采用迭代优化的方法 ,通过已知机器人末端执行器的位置和姿态信息,求解机器人的关节变量值。
本算法不需要借助计算机辅助设计软件进行求解,可以在线实时反解出机器人的 各关节变量值,具有简单、快速、准确的特点。
02
delta机器人的结构和运动学
2023
delta机器人反解算法pptx
目 录
• 介绍 • delta机器人的结构和运动学 • 反解算法的详细说明 • 实验结果和讨论 • 结论和未来工作
01
介绍
背景和目的
DELTA机器人是一种并联结构的机器人,具有高速度、高精 度和高刚性的特点,被广泛应用于装配、搬运和包装等工业 自动化领域。
未来我们将开展机器人的智能化应用路径规划、避障和适应环境变化的能
力。
局限性及挑战
delta机器人运动学模型存在局限性
由于delta机器人的运动学模型比较复杂,涉及到多个参数和外部干扰因素,因此模型的 精确性和鲁棒性有待进一步提高。
反解算法的效率和精度需要提高
测试结果
测试结果表明,算法具有较高的计算效率和精度,能够快速准确地计算出delta机 器人的位姿。
delta机器人的轨迹规划
规划方法
针对delta机器人的运动轨迹进行规划,我们采用基于路径点 的方法,根据任务需求设定一系列路径点,并利用delta机器 人的运动学模型计算出最优轨迹。
规划效率
该方法具有较高的规划效率,能够在短时间内计算出最优轨 迹,满足实际应用的需求。
delta机器人的基本结构
1 2
三角形平台
Delta机器人的工作平台呈三角形,具有三个自 由度,可以实现三维空间的移动。
delta并联机器人动力学控制技术的研究
delta并联机器人动力学控制技术的研究一、研究背景随着科技的不断发展,机器人技术的应用越来越广泛。
其中,delta并联机器人具有高速度、高精度、高刚度等优点,在食品加工、电子组装等领域得到了广泛应用。
而机器人的动力学控制技术是实现其精准操作的重要手段之一。
二、delta并联机器人动力学模型1. 机构结构delta并联机器人由三个运动基元组成,每个基元由一个固定底座和一个活动平台组成。
活动平台通过三条连杆与固定底座相连。
2. 运动学分析通过解析法求解运动学正逆解,得到机械臂末端位姿与关节角度之间的关系。
3. 动力学分析通过拉格朗日方程建立系统的运动方程,求解出系统的加速度和关节力矩。
同时考虑非线性因素和摩擦等因素对系统的影响。
三、delta并联机器人控制策略1. PID控制PID控制是一种经典的控制方法,在实际应用中被广泛使用。
通过测量系统输出与期望输出之间的误差,计算出控制量,从而实现对系统的控制。
2. 模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法,能够处理不确定性和模糊性问题。
通过建立模糊规则库和输入输出变量之间的映射关系,实现对系统的控制。
3. 神经网络控制神经网络控制是一种基于人工神经网络的控制方法,能够自适应地调整参数。
通过训练神经网络,实现对系统的控制。
四、delta并联机器人动力学控制技术在电子组装中的应用1. 电子元件拾取通过视觉传感器获取元件位置信息,并根据动力学模型计算出关节角度和末端位姿,在精准抓取元件。
2. 焊接操作通过动力学模型计算出焊接路径和焊接速度,在保证焊接质量的情况下提高生产效率。
3. 贴片操作通过动力学模型计算出贴片路径和贴片速度,在保证贴片精度的情况下提高生产效率。
五、结论与展望delta并联机器人动力学控制技术是实现机器人高速度、高精度、高刚度操作的重要手段。
在电子组装、食品加工等领域得到广泛应用。
未来,随着机器人技术的不断发展,delta并联机器人动力学控制技术将会得到进一步完善和应用。
基于ANSYS的Delta机器人动静态分析
基于ANSYS的Delta机器人动静态分析张伟;高洪;纪拓;洪峥;胡如方;方涛【摘要】According to the precision of DELTA parallel robot,a synthetical method based is proposed on Pro/E digital model. Combined with the actual condition,stiffness analysis and modal performance analysis of the digital model were tested on ANSYS software. Structural deformation of manipulator was obtained by stiffness analysis and deformation for resonance was gained by modal performance analysis. Evaluation of the accuracy of Delta parallel robot was given,and this method has important theoretical and practical value for actual design and analysis.%针对Delta并联机器人工作精度分析问题,提出基于Pro/E的数字化建模,在此基础上结合实际工况对其进行ANSYS刚度与模态分析,通过刚度分析与模态分析得出静态位移与共振时形变量,并对Delta并联机器人工作精度进行评价,对实际设计与分析有重要理论和实用价值。
【期刊名称】《安徽科技学院学报》【年(卷),期】2015(000)003【总页数】4页(P42-45)【关键词】Delta机器人;参数化建模;ANSYS分析【作者】张伟;高洪;纪拓;洪峥;胡如方;方涛【作者单位】安徽工程大学机械学院皖江高端装备制造协同创新中心,安徽芜湖241000;安徽工程大学机械学院皖江高端装备制造协同创新中心,安徽芜湖241000;安徽工程大学机械学院皖江高端装备制造协同创新中心,安徽芜湖241000;安徽工程大学机械学院皖江高端装备制造协同创新中心,安徽芜湖241000;安徽工程大学机械学院皖江高端装备制造协同创新中心,安徽芜湖241000;安徽工程大学机械学院皖江高端装备制造协同创新中心,安徽芜湖241000【正文语种】中文【中图分类】TP242Delta机器人在高精度应用领域占有十分重要的地位,Delta机器人是三自由度的并联机构,可以实现三自由度的平动,一般应用在对精度有要求的场合。
基于合成运动的Delta机器人轨迹规划
轨迹的角加速度曲线平滑流畅,不存在尖点。由表2电 机状态数据对比可得,圆弧轨迹中1轴与2轴的角速度峰 值比门型轨迹的有所减少,3轴的角速度峰值比门型轨 迹的有所增加,总体来说,圆弧轨迹与门型轨迹的角速 度峰值相差不大。而圆弧轨迹的角加速度峰值比门型轨 迹的角加速度峰值减少了60%左右,并且圆弧轨迹的角 加速度曲线光滑,无突变,无柔性冲击,峰值较小。
的末端速度、加速度曲线,如图7(a)、图8(a)所示。基 于合成运动的圆弧轨迹规划方法下的末端速度、加速度 曲线,如图7(b)、图8(b)所示。
由图7末端速度曲线得,门型轨迹的速度峰值与圆 弧型轨迹的速度峰值相差不大,相比较而言,圆弧轨迹 的速度曲线更加平滑,没有尖点出现,有着较好的运动 特性。由图8末端加速度曲线得,门型轨迹的加速度曲 线存在较多的尖点,并且要经过多次的加减速过程,存 在较多的柔性冲击。而圆弧轨迹的加速度曲线更流畅、 平滑,无柔性冲击,加减速过程较少。由表3末端运动 状态可得,在x轴方向上,圆弧轨迹的末端速度峰值比 门型轨迹的速度峰值稍大,在z轴方向上,圆弧轨迹的 速度峰值减少了20%左右。对比表3中的末端加速度峰 值,在x轴与z轴方向上,圆弧轨迹的加速度的峰值比门 型轨迹的加速度峰值减少了80%左右。通过仿真数据分 析y方向的状态,圆弧轨迹在y轴方向上的速度峰值与加 速度峰值都较小,说明圆弧轨迹在y轴方向上的抖动比 门型轨迹的小。从整体来分析,圆弧轨迹能够大大减少 机构的振动现象,使机器人运行平稳。
【22】 第43卷 第7期 2021-07
࣐䙏ᓖ PPV
࣐䙏ᓖ PPV
䙏ᓖ PPV
䙏ᓖ PPV
150
100
50
0
-50
Y[
Y\
Y]
-100
Delta并联机器人系统总体设计-论文
本科毕业设计(论文)Delta并联机器人系统总体设计燕山大学本科生毕业设计(论文)摘要近些年,delta机器人越来越得到大多数人的关注,并逐渐开始在工业上得到成熟的应用。
与串联机器人相比,并联机器人有很大优势。
其中之一就是可以把电机固定在基座上,这样就可以减轻机器机构上的重量。
当需要直接驱动时,把电机固定在基座上是一个必要的田间。
因此,并联机器人非常适合直接驱动的情况。
并联机器人的另一个优点就是他的刚度很高,这些特征可以得到更多的精准度和更快的操作。
Delta机器人是其中非常重要的一种。
在本书中,介绍了并联机器人的产生特点及应用。
计算了机器人的自由度,位置正反解,并分析了它的空间奇异形位。
还通过分析比较几种控制器和方案,选择其中最适合的方案。
并设计了delta机器人的控制电路,并详细介绍它的控制器功能。
关键词:并联机构位置反解步进电机结构设计II燕山大学本科生毕业设计(论文)AbstractIn recent years ,increased interest in parallel robots has been observed..Parallel robots possess a number of advantages when compored to serial arms, The most importantone is certainly the possibility to keep the motors fixed into the base ,thus allowing a large reduction of the robot structure’s active mobile mass.keeping the motors on the robot base is a requairment when direct-drive is used ,thus ,parallel robots are well suited to direct-drive actuation.Another advantage of parallel robots is their high rigiditg.these features allow more precise and much faster mani pulations. The delta parallel robot is very famous among them.In this paper,the historyapplication character of the parallel robots are introduced .And I compted the degree of free of the parallel robot,analysis the singular position. The position solution and position inverse solution too. At last, there are several methords of controlling. And I choice one of then which is better suited to this robot. This method will be introduced latter.Key word:parallel delta, position inverse solution , singular positionII目录摘要.................................................................................... 错误!未定义书签。
Delta机器人结构参数的动态设计方法研究
Delta机器人结构参数的动态设计方法研究曹永军;梁佳楠;李丽丽【摘要】随着高速Delta并联机器人对能耗和动态性能要求的不断提高,研究一种以不同参数模型为主导,揭示尺度和结构参数耦合影响规律的参数优化设计方法成为当务之急.针对以上问题,在确定优化设计变量的基础上,利用工程实例研究单轴最大力矩和固有频率/质量比两种可用于动态设计的评价指标及约束条件,进而提出一种针对机器人结构参数的动态设计方法,并综合出一组满足动态特性要求的最优结构参数.【期刊名称】《机电工程技术》【年(卷),期】2016(045)008【总页数】5页(P10-14)【关键词】Delta机器人;结构参数;动态设计;评价指标【作者】曹永军;梁佳楠;李丽丽【作者单位】广东省智能制造研究所广东省现代控制与光机电技术公共实验室,广东广州 510070;华南智能机器人创新研究院,广东佛山 528315;广东省智能制造研究所广东省现代控制与光机电技术公共实验室,广东广州 510070;顺德职业技术学院,广东佛山 528300【正文语种】中文【中图分类】TP24Delta[1]机器人适用于高速轻载搬运作业,已经广泛用于药品、食品等自动化物流生产系统,拥有巨大市场潜力。
近年来,主要围绕弹性动力学尺度综合展开其结构参数优化设计。
针对弹性动力学层面的优化设计,为了获得Delta机器人柔性部件优良的动态特性,就要在给定尺度参数的前提下,对结构参数完成动态设计。
优化指标多选择系统低阶固有频率最大[2-3],并施加质量约束条件,通过不同的优化方法实现对结构变量的优化设计。
Everett等[4-5]采用一阶固有频率随位形的变化量,以及前两阶固有频率的偏离程度作为性能指标[6],构造了加权目标函数,实现两柔性连杆机构的动态性能优化设计。
Zhang[7]在给定频率约束条件下,优化柔性机构并使其整机质量最小。
以上研究目标仅满足了单一性能的设计,在建立机器人弹性动力学模型后,还存在缺乏模型优化评价指标体系的问题。
一种Delta机器人定位技术
一种Delta机器人定位技术孙志伟;单东日【摘要】相较旋转型Delta机器人,直线型Delta机器人具有更高的控制精度和更大的工作空间,是机器人应用的典型代表.定位技术是机器人应用的基础,但当前对直线型Delta机器人定位技术的研究较少,且方法复杂.针对上述问题,提出一种Delta 机器人定位技术.该方法在矢量分析运动学的基础上,将结构关系转换成数值关系,建立了伺服电机进给量与动平台空间位置之间的联系.通过对约束条件的限定,有效地解决了逆运动学多解问题.因简洁的数学分析及逆运动学多解问题的有效解决,所以更利于结构化编程.实验结果证明了该方法的可行性与准确性.与传统方法相比,该方法省去了复杂的坐标系变换及矩阵运算,因而适用于工程应用.【期刊名称】《机电工程技术》【年(卷),期】2018(047)002【总页数】3页(P4-6)【关键词】Delta机器人;定位;运动学;多解;离线编程【作者】孙志伟;单东日【作者单位】齐鲁工业大学(山东省科学院),山东济南 250353;齐鲁工业大学(山东省科学院),山东济南 250353【正文语种】中文【中图分类】TP242Delta机器人具有运动控制精度高、稳定性好、动力性能好、控制容易[1-5]等显著优点,能完成各种形状类型的小产品的拾取和放置动作[6],是并联机器人应用的典型代表[7],在食品生产加工和包装分拣中有着广泛的应用前途,如图1所示。
定位是移动机器人应用的关键技术之一,是机器人实现自主化的一个首要问题,也是机器人自主导航和路径规划的基础[8]。
并联机器人位置逆解即给定动平台的中心点在静坐标系中的坐标,求解静平台的三个控制电机的旋转角度[9-10]。
徐官南、张中辉等通过运动学建模的方法分析了电机旋转角度与动平台位置的关系[11]。
许礼进、刘有余等使用建立几何位置关系的方法分析运动学逆解,简化了Delta机器人杆件结构,建立了移动平台与伺服电机输入之间的函数关系[12]。
Delta高速并联机器人视觉控制技术及视觉标定技术研究
提出了基于计算机视觉的delta高速并联机器人的 视觉伺服控制方案,实现了高精度、快速、稳定 的运动控制。
通过实验验证了所提技术的有效性,取得了良好 的实验结果。
研究不足与展望
由于delta高速并联机器人在 实际应用中涉及的问题比较 复杂,本研究仅对其视觉控 制技术和视觉标定技术进行 了初步探索,仍存在一些不 足之处。
1 2
高速运动
delta高速并联机器人具有高速度的特点,能够 在短时间内完成大量的运动。
高精度
通过先进的视觉控制技术,delta高速并联机器 人能够实现高精度的位置控制。
3
紧凑结构
delta高速并联机器人采用紧凑的结构设计,使 得机器人的体积小2023
《delta高速并联机器人视 觉控制技术及视觉标定技
术研究》
目 录
• 研究背景与意义 • delta高速并联机器人概述 • 视觉控制技术研究 • 视觉标定技术研究 • 系统实现与测试 • 结论与展望 • 参考文献
01
研究背景与意义
研究背景
介绍delta高速并联 机器人在工业自动 化领域的应用及发 展现状
07
参考文献
参考文献
参考文献1
张三, 李四. (2020). delta并联机器人的控制系统设计. 机械工程学报, 56(12), 123-134.
参考文献2
王五, 刘六. (2019). 基于计算机视觉的delta机器人定位误差补偿方法. 机器人, 41(3), 457464.
参考文献3
赵七, 马八. (2018). delta机器人的运动学分析与仿真. 中国机械工程, 29(17), 2127-2134.
delta机器人反解算法pptx
研究delta机器人的反解算法,有助于提高机器人的适应性和 鲁棒性,对于实现自动化生产线的智能化和柔性化具有重要 意义。
研究现状与发展
现状
目前,针对delta机器人的研究主要集中在正解算法和运动学优化方面,对于反解算法的研究相对较少 。现有的反解算法主要基于经验或简单的几何关系,难以适应复杂环境和未知障碍物的情况。
高速
Delta机器人具有快速的 运动速度和加速度,能够 在短时间内完成大量的工 作任务。
灵活性
Delta机器人的结构简单 ,易于编程和控制,能够 适应不同的应用场景和任 务需求。
Delta机器人的结构与组成
机械结构
Delta机器人的机械结构通常 由三个并联的伺服马达、编码 器和Delta机器人专用控制器
。
本研究对于delta机器人 在未来实际应用中的进 一步发展具有积极的推
动作用。
感谢您的观看
THANKS
规划模型。 • 深度强化学习算法研究:利用深度强化学习算法,通过与环境的交互作用,训练出能够自适应障碍物的最
优避障策略。 • 逆向运动学研究:根据delta机器人的运动学模型,通过求解逆向运动学方程,生成机器人的运动轨迹。
02
Delta机器人概述
Delta机器人的特点
01
02
03
高精度
Delta机器人通常具有高 精度的运动控制和位置传 感器,能够实现精确的运 动轨迹规划和跟踪。
医疗应用
Delta机器人在医疗领域也有着广泛的应用前景,例如用于手术、药 品分发等。
06
结论与展望
研究成果总结
实现了delta机器人运动学模型的建立 和验证。
提出了基于运动学模型的逆解算法,并进 行了实验验证。
python delta机械臂运动学解算 概述及解释说明
python delta机械臂运动学解算概述及解释说明1. 引言1.1 概述:本文旨在介绍和解释Python Delta机械臂运动学解算方法。
Delta机械臂是一种特殊的平行机械臂,具有高速、高精度和高负载能力等特点,因此在许多领域得到了广泛应用。
本文将从引言、Delta机械臂简介、运动学解算方法以及实例分析等几个方面进行阐述。
1.2 文章结构:本文共分为五个部分。
第一部分为引言,说明文章的目的和内容安排。
第二部分将介绍Delta机械臂的基本原理、特点以及应用领域。
第三部分将详细介绍Delta 机械臂运动学解算方法,包括正向运动学解算和逆向运动学解算。
第四部分通过具体实例展示并详细解释已知位置求关节角度解算过程和步骤,已知关节角度求位置解算过程和步骤,以及综合实例分析与讨论。
最后一部分为结论与展望,总结取得的成果,并针对研究中存在的问题提出下一步工作的展望。
1.3 目的:本文旨在探讨Python Delta机械臂运动学解算方法,并通过实例分析的方式来说明解算过程和步骤。
通过本文的阐述,读者将能够了解Delta机械臂的基本原理、特点及其在不同领域中的应用情况。
此外,读者还可以学习到Delta机械臂运动学解算的方法和技巧,并能够通过具体实例进行实践和应用,从而加深对该领域的理解和应用能力。
最后,本文也将指出一些尚待解决或改进的问题,并展望未来在该领域中可能进行的研究方向。
2. Delta机械臂简介:2.1 机械臂基本原理:Delta机械臂是一种平行结构的并联机器人,由一个固定平台和三个活动臂组成。
每个活动臂都由连杆和关节连接,并通过将运动导向于平台上特定的球面剖面来实现端效应器的运动。
Delta机械臂基于闭环控制系统,可以进行高速和精确的运动。
2.2 Delta机械臂的特点:Delta机械臂具有以下特点:- 高速性能:由于并联结构的设计,Delta机械臂具备较快的加速度和减速度,适合高速操作。
- 高精度:通过使用传感器和反馈控制系统,Delta机械臂可以实现高精度定位和轨迹跟踪。
基于delta机器人的目标图像识别与动态抓取系统设计
图3 目标图像二值化后的效果
(2)获取抓取目标图像的连通区域 图像连通区域的获取主要是对相同区域的像素进行统一标记,
以便于对区域内抓取目标的准确识别和精确定位。本文使用的是一
种以游程编码为基础的抓取目标连通域的提取算法,按照8个领域 连通的规则依次对所有的游程进行排序,以此完成对待抓取图像连
4.动态抓取目标图像的获取 4.1 抓取目标图像的预处理
(1)本文对获得的目标图像使用3x3的均值滤波器进行滤波处理 滤波处理表达式为(Zhao Q,Wang P,Mei J.Controller Parameter Tuning of Delta Robot Based on Servo Identification:Chinese Journal of Mechanical Engineering,2015):
ELECTRONICS WORLD・技术交流
基于Delta机器人的目标图像识别与动态抓取系统设计
常州市朋达国际贸易有限公司 陈跃春
本文提出了一种基于Delta机器人的目标图像识别与动态抓取 系统,通过引进标签表和前后追溯的游程链表,以完成二值图像连 通域以及相应质心的准确提取;基于连通域质心,对最小外接矩形 的快速提取,实现对抓取目标位置范围内对目标位置和姿态的精确 定位。同时,结合采用二值图像边界搜索算法和边界直线检测法, 完成对抓取物体图像的识别。实验结果表明:该系统显著提升了机 器人对工作环境的适应能力,提高了Delta机器人目标图像识别效 率与抓取准确定。
on Disturbance Observer of Delta Robot with Gravity
Compensation:Applied Mechanics & Materials,2015)。假
新型Delta机器人运动学建模及结构分析
新型Delta机器人运动学建模及结构分析
刘飞飞;高堂盼;刘龙细;古帅奇
【期刊名称】《食品与机械》
【年(卷),期】2016(032)010
【摘要】通过对传统Delta机器人的分析,介绍了一种新型的Delta机器人结构,并运用ANSYS Workbench 14.0对传统Delta机器人结构以及新型Delta机器人结构进行静力学分析.通过对两种机器人结构模型的总变形量和应力分析结果进行比较分析,证明新型机器人结构的静力学性能得到了有效的提高,增强了Delta机器人的刚性和稳定性,并为新型Delta机器人后续的结构优化和控制系统的设计提供了参考依据.
【总页数】5页(P81-85)
【作者】刘飞飞;高堂盼;刘龙细;古帅奇
【作者单位】江西理工大学电气工程与自动化学院,江西赣州 341000;江西理工大学机电工程学院,江西赣州 341000;江西理工大学机电工程学院,江西赣州 341000;江西理工大学机电工程学院,江西赣州 341000
【正文语种】中文
【相关文献】
1.直线型Delta机器人运动学建模 [J], 陈建强;王桂棠;陈永彬;熊峰;吴佳毅;卜龙
2.新型混联腹腔镜手术机器人的运动学建模与优化 [J], 沈桐;宋成利;徐兆红
3.新型考务机器人的研制及收发试卷机构的结构分析 [J], 徐广红;陈兵;杨隆庆;陈刚
4.新型自走式农林机器人的结构分析 [J], 刘冬梅;马岩
5.XY-DELTA冗余驱动机器人运动学建模与仿真分析 [J], 吕有界; 王立涛; 苏发因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
基于Delta机器人的食品生产线动态目标抓取方法
基于Delta机器人的食品生产线动态目标抓取方法
毕宪东;王振;李朝龙
【期刊名称】《食品与机械》
【年(卷),期】2022(38)6
【摘要】目的:解决当前食品生产中Delta机器人在动态目标抓取方面存在的精度差、效率低等问题。
方法:提出了一种新的动态目标抓取方法用于食品生产线中Delta机器人的抓取控制,通过传送带的偏移量和编码器的反馈值计算目标的动态位置,优化目标的抓取顺序,并结合门型轨迹和改进的梯形加减速算法对动态目标进行抓取。
通过试验对优化前后的控制方法进行分析。
结果:在20mm/s的输送速度下,优化前后机器人漏抓率由3.33%降至0,抓取速度从0.756个/s提高到0.860个/s;在30 mm/s的输送速度下,优化前后机器人漏抓率从8.83%降至0,抓取速度从0.885个/s提高到1.130个/s。
结论:动态目标抓取方法能有效提高Delta机器人的抓取效率。
【总页数】6页(P117-122)
【作者】毕宪东;王振;李朝龙
【作者单位】安阳中等职业技术学校;河南科技大学;华北理工大学
【正文语种】中文
【中图分类】TP2
【相关文献】
1.基于NJ运动控制器的Delta机器人\r动态抓取控制系统设计
2.基于Delta机器人的目标图像识别与动态抓取系统设计
3.基于标记点的机器人抓取目标期望点动态匹配
4.基于改进粒子群的食品分拣机器人动态目标抓取控制方法
5.基于双目视觉的食品分拣Delta机器人定位抓取技术
因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
Vol. 30,No. 1,pp. 5156
M ar. 2014
ISSN 1003 —7985
Inverse kinematic deriving and actuator control of Delta robot using symbolic computation technology
Received 20130918. Biographies: Feng Lihang ( 1987 —) , male, graduate; Zhang Weigong ( corresponding author) , male, doctor, professor, zhangwg@ seu. edu. cn. Foundation item: The National Natural Science Foundation of China ( No. 51205208) . Citation: Feng Lihang, Zhang Weigong, Lin Guoyu, et . Inverse kinematic deriving and actuator control of Delta robot using symbolic computation technology [J]. Journal of Southeast University ( English Edition) ,2014,30( 1) : 5156. [doi: 10. 3969 / j. issn. 1003 - 7985. 2014. 01. 010]
Abstract: In order to effectively derive the inverse kinematic solution of the Delta robot and realize actuator control, a description of the linear graph principle for automatically generating kinematic equations in a mechanical system, as well as the symbolic computation implementation of this procedure, is reviewed and projected into the Delta robot. Based on the established linear graph representation, the explicit symbolic expression of constraint equations and inverse kinematic solutions are obtained successfully using a symbolic computation engine Maple, so that actuator control and trajectory tracking can be directly realized. Two practical motions, the circular path and Adept motion, are simulated for the validation of symbolic solutions, respectively. Results indicate that the simulation satisfies the requirement of the quick motion within an acceptable threshold. Thus, the precision of kinematic response can be confirmed and the correctness of inverse solution is verified. Key words: delta robot; symbolic computation; inverse kinematic problems; linear graph theory doi: 10. 3969 / j. issn. 1003 - 7985. 2014. 01. 010
1
1. 1
Principle of Symbolic Computation on Delta Robot
Linear graph theory applied to mechanical systems
Feng Lihang 1 Zhang Weigong 1,2 Lin Guoyu1 Gong Zongyang 2 Chen Gang 3
( 1 School of Instrument Science and Engineering, Southeast University, Nanjing 210096, China) ( 2 Suzhou Research Institute, Southeast University, Suzhou 215000, China) 3 ( School of M echanical Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094, China)
T
invokes the iterative solver of nonlinear equations w ith mathematical engines, researchers need to better understand the mechanism in advance so that constraint equations can be programmed and solved. Thus so far, the widespread systemlevel solving procedure is always implemented on several steps such as the established physical model in Pro / E, Solidworks, etc. , the kinematic analysis in ADAM S, and numerical iteration in M atlab with every time step, etc. However, complexity and low computational efficiency exist in the procedure, and the numerical expression does not give a distinct symbolic representation. Recently, the symbolic technology of the graph theory has been applied to a mechanical system. Formulating symbolic equations attracts much interest due to the advantages of integrative modeling, automatic removal of multiplications and trigonometric simplifications, etc[ 6] . M cPhee et al. [ 7] further developed an approach that the mechanism's topology was modeled w ith a linear graph. Also, several examples such as slidecrank mechanism, a planar 3DoFs robot and a general openloop robot have been implemented[ 8] . Though researchers claimed that symbolic computation can be applied to more complex robots with closedloops, few cases have been reported to date, especially on Delta. Since a general symbolic computation engine such as M aple, M uPad and M athematica is required; that is, they can be coded into routines and run while simulation codes are being processed without providing users to manipulate the underlying equations. We apply similar applications on Delta. In this paper, the multibody analysis of Delta on coordinate selection and how to manipulate the symbolic equations are given. Explicit symbolic expression of constraints and inverse kinematic solutions are obtained by using a computation engine—M aple TM . Finally, actuator control can be directly realized, and the correctness and precision are verified with trajectory tracking.
he robot Delta, which was initially developed by Clavel in 1985, is a famous spatial parallel mechanism allowing three translational degrees of freedom ( DoF) [ 1] . Due to the superior qualities of large workspace, high speed and weak kinematics coupling, Delta is drawing more and more attention of scholars and engineers. To model this mechanism, the proposed ways of kinematic solving are mainly covered by the analytical method and the numerical approach[ 2] . Earlier studies focused on the analytical method and closedform solutions. Kinematic singularity and optimal design are discussed a lot by Clavel et al[ 3-5] . But these can be cumbersome with hand derivations. Followed by the numerical method, which