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871.
针对航空、航天、能源等国家战略领域复杂叶片高效高品质加工重大需求,对近年来以工业机器人为装备执行体的机器人磨抛加工技术的研究进展进行了综述。具体围绕叶片机器人磨抛中涉及的加工系统精确标定、测量点云高效匹配、加工轨迹自适应规划,以及柔顺力精密控制等关键工艺技术,系统而全面地分析了国内外已公开发表的相关文献,并以典型的汽轮机叶片和发动机叶片为例,阐述了叶片机器人磨抛工程应用效果。最后从叶片特殊部位一体化加工、磨抛加工颤振抑制、磨抛表面完整性控制、叶片增减材混合加工等方面对该领域未来研究方向进行了展望。 相似文献
872.
海底地形辅助导航技术可为智能水下机器人(AUV)的长时间水下作业提供有界精确导航结果,且无需声学基阵辅助。然而,地形辅助导航需要已知高精度先验海图,这大大限制了其应用范围。为解决海底地形未知条件下的海底地形辅助导航问题,提出了海底地形同步定位与建图技术。利用水深预测手段和地形匹配方法进行帧间数据关联构建和闭环检测,并通过图优化技术进行海底地形同步定位与建图问题求解。仿真试验结果显示,在航行1h后,海底地形同步定位与建图系统的建图结果中所有测深点定位误差均值约为13m。 相似文献
873.
面向空间在轨装配维修过程中的攀爬移动问题,基于空间细胞机器人(CSR)理念,提出连接细胞、转动细胞、末端执行细胞三种基本细胞单元。利用图论和拓扑学原理,在关联矩阵的基础上进行改进得到一种细胞迁移矩阵,直观准确地表达细胞机器人任意构型,以及不同节点之间的组织迁移过程。考虑桁架应用环境和细胞机器人自身的特点,划分出三种广义双杆攀爬工况,能够覆盖所有桁架攀爬任务需求。利用基于旋量理论的指数积公式进行不失一般性运动学分析。基于一致性、重复性以及无干涉原则,针对每种攀爬工况提出相应的攀爬步态,进行数值仿真分析,对比不同步态细胞机器人的关节力矩、能耗以及末端轨迹所占据工作空间等参数。仿真结果对空间机器人在轨攀爬路径规划以及控制方式的研究具有重要理论意义和工程价值。 相似文献
874.
骨骼服是一种辅助人承受负载,有效增强人的负重能力,并帮助人们在各种地形条件下行走,结合了人的智能和机械动力装置的机械能量的一种人机结合的机器人。文章介绍了海军航空工程学院开发的能量辅助骨骼服(NAEIES)的系统组成及工作原理。NAEIES采用上肢控制下肢的原理,通过测量上肢的运动信息,控制下肢膝关节的运动,而下肢髋关节的运动则通过气弹簧来巧妙地实现,良好的实现了骨骼服在承载的同时,跟踪人的行走步态。 相似文献
875.
针对机器人卫星装配阶段舱板与主框架装配精度低、装配干涉力过大的问题,提出了一种融合视觉与力觉的卫星装配误差在线测量与补偿方法。利用视觉检测装置建立卫星舱板与主框架装配误差在线测量系统,并完成了双目标定、机器人手眼标定、其他部件相对位姿的标定,提出了卫星舱板与主框架装配误差补偿控制方法,实现了装配误差实时测量与精确补偿;同时,通过力觉检测装置完成了机器人末端负载辨识与重力补偿,实时测量卫星舱板与主框架装配干涉力,实现了卫星柔性装配。试验结果表明,采用融合视觉与力觉的卫星装配误差在线测量与补偿方法后,卫星舱板与主框架装配误差控制在0.2 mm以内,装配干涉力小于50 N,满足了卫星装配的精度需求,证明本文所提方法的有效性和稳定性。 相似文献
876.
针对传统蚁群算法用于移动机器人路径规划时存在初期盲目性搜索、收敛速度慢以及容易陷入局部最优的问题,提出一种蚁群改进算法。首先根据各节点相对于起始点和目标点连线之间的距离,对初始信息素不平均分配,使其呈正态分布,降低算法搜索初期的盲目性,加快最优解的搜索;其次改进挥发因子,采用双挥发因子原则,控制信息素的挥发,既降低局部最优的可能,又能加快收敛速度;对冗余路径作进一步优化处理,使得路径更优。仿真结果表明,本文蚁群改进算法相对比传统蚁群算法以及其他蚁群改进算法收敛速度更快,收敛性更稳定。 相似文献
877.
设计了一种可变形的陆地两栖八面体机器人,其主要由传动模块、伸缩模块、传动机构和顶点模块构成.机器人在陆地上的运动主要是通过控制伸缩模块中的杆件伸缩量来改变机器人重心位置,实现机器人沿着指定方向进行翻转;空间运动通过调整螺旋桨的姿态来调整机器人飞行的方向及方式,从而确定机器人飞行的轨迹.给出了机器人在地面运动的重心计算公... 相似文献
878.
机器人的运动学与逆运动学在机器人的动力学分析、轨迹规划及位姿控制等方面起着关键作用.以RRP-3R斯坦福机器人为研究对象,基于D-H法为其建立了关节坐标系及正运动学方程.在正向运动学的基础上,通过代数方法确定斯坦福机器人的逆运动学方程,规划了运动轨迹,利用逆运动学方程通过MATLAB编程进行仿真实现. 相似文献
879.
880.
借鉴电路中,电器元件对于外加激励,状态发生改变,同时在最短时间内恢复到初始状态的现象,将动态障碍物的实时变化类比为外加激励,提出一种基于状态改变的机器人动态障碍物路径规划算法。首先对机器人绕行单个固定障碍物进行深入分析,然后采用状态更新的方式,对动态障碍物进行分析,最后利用叠加法,对存在动态障碍物和静态障碍物的混合任务规划区域进行分析,并生成避障路径。为了验证算法在多障碍物环境的路径规划能力,利用数值仿真模拟实验,结果表明,在该算法中,机器人能够分别有效的实现静态障碍物区域、动态障碍物区域以及动静混合障碍物区域的路径规划。 相似文献