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291.
孟中杰  黄攀峰  鲁迎波  胡永新 《宇航学报》2019,40(10):1134-1145
针对空间系绳在空间在轨服务中的应用与发展问题,在简述空间系绳传统应用及试验情况的基础上,综述了空间绳系机器人、空间绳网机器人两类新在轨应用方式的研究和发展,主要包括动力学建模、结构设计、相对状态测量、逼近/抓捕控制、拖曳变轨等。最后进一步讨论了空间系绳未来的研究方向。  相似文献   
292.
首先对单目视觉获得的原始图像进行图像校正处理,利用边界判据函数分割获得可行区域,得到障碍物位置信息,然后在可行区域中根据障碍物位置分段给出机器人导航控制边界,最后采用拟合曲线模型得到前进路径曲线。试验表明,该算法有效稳定,可实时获取可行区域并实现移动机器人自主避障功能。  相似文献   
293.
针对航空发动机装配工艺过程、工装设计工艺过程及发动机盘类转子部件的共性,结合机器人理论,将串并联机构应用到航空发动机构型中,研究并设计一个适合不同类型不同型号航空发动机的柔性工装构型.详细介绍了其基本原理及设计关键技术,并用有限元方法进行静力学验证其可行性.对航空发动机数字化装配的实现和生产效率的提高进行了探索.  相似文献   
294.
基于模糊故障树法的清洗机器人安全性研究   总被引:4,自引:1,他引:4  
提出用故障树形图分析法来分析机器人安全性.首先根据机器人设计方案及失效分析建立故障树模型,用故障树分析法对此模型进行定性和定量分析.针对系统底事件和中间事件发生概率情况获取不足的现状,将模糊集理论引入故障树分析法,将底事件(基本事件)发生概率描述为模糊数,通过模糊运算规则估计出整个系统的故障率.   相似文献   
295.
点样机器人工作路径分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
点样机器人是制备微阵列生物芯片的核心设备.在分析了点样机器人的工作过程以及系统结构组成的基础上,着重对点样机器人制备微阵列生物芯片所消耗的工作路径进行了理论分析和详细分类.在已知样品种类、玻片数量、样品点阵列模式、点样针阵列模式等给定参数的前提下,将工作路径分为z轴点样针路径长度、xy轴点样路径长度,而后采用类似图形树的分类方法给出了详尽的迭加计算方法与公式,对主要影响因素进行了深入研究.实验表明该方法快捷准确可行,可用于工程分析.其对点样机器人的结构设计与路径规划都具有指导意义.  相似文献   
296.
基于螺旋理论模块化机器人运动学分析与仿真   总被引:2,自引:0,他引:2  
基于螺旋理论对模块化机器人的速度级和位移增量级运动学关系进行了分析,开发了模块化冗余度机器人的逆运动学控制算法.针对模块化机器人可能具有任意自由度和任意构型、可以经常快速安装和拆卸、易于可重构且由系列化、标准化部件组合的特性,开发了具有自动建模功能的模块化机器人仿真系统.该仿真系统由模块构造器、机器人建造器、图形示教和运动规划仿真器等分系统组成.通过一个7-DOF模块化串联机器人抓放工件的演示实例验证了所提算法和仿真系统的实用性.  相似文献   
297.
基于分级Lyapunov方法,讨论了载体姿态与位置均不受控制的滑移铰空间机器人末端运动轨迹的避障碍运动学规划问题.首先以系统动量矩守恒关系及运动Jacobi关系为基础,建立了控制设计所需的系统状态方程及控制输出方程.此后,在Lyapunov函数的选取上采取分两级采取的方式,即初级Lyapunov函数确保滑移铰空间机器人的末端抓手从初始位置运动到指定的终点位置,次级Lyapunov函数则确保末端抓手避开工作空间中的障碍区域;两级合成则使空间机器人的末端抓手既实现了指定的位置移动又避开了障碍区域.系统数值仿真,证明了方法的有效性.  相似文献   
298.
双臂空间机器人系统运动规划的双向逼近方法   总被引:11,自引:2,他引:11  
基于双向逼近方法,讨论了载体位置与姿态均不受控制的双臂空间机器人系统的运动规划问题.该方法以系统动量和动量矩守恒关系为基础,建立了控制系统设计所需系统状态方程;并通过对系统状态方程应用双向逼近方法,获得了机械臂关节角的控制输入方程,从而达到对载体姿态及机械臂关节角的双重控制效果.该方法的优点是减少了载体姿态控制燃料的消耗,有效地延长了空间机器人系统的使用寿命.系统数值仿真证明了该方法的有效性.  相似文献   
299.
介绍了EMR系统 机器人的自主操作方案和硬件组成,在此基础上,详细地讨论了采用启发式搜索算法的行走结点自主规划,以及任务规划和子任务协调,通过仿真和实验表明该方法是成功的。  相似文献   
300.
提出了一种末杆为柔性杆的机器人的新型神经网络控制方法.它将末杆为柔性杆的机器人分解成刚性前端和柔性末端两部分,使用传统的机器人控制方法控制刚性前端,采用神经网络辩识柔性末端部分的逆模型,将末端的期望轨迹实时分解成末关节转角及末关节轴位姿的期望轨迹再分别进行控制.这一方法将传统的基于模型的控制方法和神经网络方法有机结合在一起.通过对平面3杆柔性机器人的数值仿真,初步验证了这一方法的有效性和良好效果.  相似文献   
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