Auto-normalization algorithm for robotic precision drilling system in aircraft component assembly

A novel approach is proposed to detect the normal vector to product surface in real time for the robotic precision drilling system in aircraft component assembly, and the auto-normalization algorithm is presented based on the detection system. Firstly, the deviation between the normal vector and the spindle axis is measured by the four laser displacement sensors installed at the head of the multi-function end effector. Then, the robot target attitude is inversely solved according to the auto-normalization algorithm. Finally, adjust the robot to the target attitude via pitch and yaw rotations about the tool center point and the spindle axis is corrected in line with the normal vector simultaneously. To test and verify the auto-normalization algorithm, an experimental platform is established in which the laser tracker is introduced for accurate measurement. The results show that the deviations between the corrected spindle axis and the normal vector are all reduced to less than 0.5°, with the mean value 0.32°. It is demonstrated the detection method and the auto-normalization algorithm are feasible and reliable.     

一种带负载工业机器人动力学模型辨识方法

针对带负载工况下六自由度关节型工业机器人动力学模型的辨识问题,提出了一种带负载机器动力学模型的参数辨识方法。在获 得机器人本体动力学模型的前提下,用Newton Euler法建立负载动力学模型进行补偿,设计激励轨迹获取负载贡献的力矩,然后用加权最小二乘法辨识出负载模型中未知参数。最后对得到的带负载完整机器人动力学模型进行验证与分析,结果表明通过辨识得到的预测力矩与测量力矩有较好的跟随性,所提出的辨识方法具有一定的工程参考价值。     

对偶变换及其在冗余度机器人中的应用

给出了用对偶数矩阵来描述冗余度机器人的雅可毕方程的方法，对偶阵及其变换是这一方法的基础，对偶阵方法可使机器人节点参数的描述变得简洁，尤其在可毕矩阵的直接确定过程中这一方法更显得有效，对偶变换这一方法对机器人运动学、动力学、控制系统之建模提供一种简化的有效方法。     

INVERSE KINEMATICS FOR A 6 DOF MANIPULATOR BASED ON NEURAL NETWORK

运用神经网络求解机器人运动学位姿逆解，突破了文献局限于研究位置逆解的状况，首次实现自组织神经网络求解机器人姿态逆解。通过深入分析基于Ｋｏｈｏｎｅｎ网络原理和Ｖｉｄｒｏｗ－Ｈｏｆ误差修正的Ｍ．Ｒ．Ｓ．自组织神经网络及机器人运动学特性，创新了自组织神经网络训练算法并建立了一类工业机器人位姿逆解的神经网络方法。对ＰＵＭＡ５６０机器人的计算机仿真结果表明，本算法在自组织能力和定位控制精度方面大幅度提高。     

可重构履带机器人的机构设计与控制方法实现

开发了用于完成复杂地形侦察作业的可重构履带机器人.从可重构机器人的特点出发,研究了模块化的机械电气结构和控制方法实现.设计实现的可重构机器人由4个基础运动模块,3个连杆模块和2个转动关节模块组成,通过各个模块的不同组合形式,实现了机器人构型的可重构.系统采用分布式控制体系,研究实现了机械构型发生改变时,基于ARM(Advanced RISC Microprocessor)的实时嵌入式控制系统的可重构.通过模拟楼宇内房间侦察作业,验证了可重构履带机器人具备复杂地形环境适应能力和简单方便的可重构性能.     

串并联微操作机器人系统的研究

介绍了一套完整的微操作机器人实验系统,该机器人系统是在一种用于微操作的新颖的串并联机构基础之上建立起来的.针对串并联微动机构的特点,提出了一种电容式测微仪与计算机视觉系统相结合的运动学标定方法.同时,为实现对压电驱动元件的精确控制,采用了一种参数切换的变速积分PI(Proportional-Integral)控制算法,并收到了预期的效果.最后对该系统进行了微动画图实验,得到了理想的圆形和矩形轨迹图形.实验结果表明,该微操作机器人系统的组成及控制、标定方法对完成高精度微操作任务是有效的.      

关节型机器人主连杆（手臂）参数的优化设计

提出一种适用于工程设计的关节型机器人的主连杆（手臂）几何参数的确定方法，建立了工作空间正逆问题的数学模型，并用优化技术，求得最小包容工作空间的主连杆几何参数，方法简便实用。     

基于柔性曲杆的车辆跟踪算法设计与实现

针对前车有加速度和转弯时无法保证跟踪精度的困难,提出一种柔性曲杆的新算法应用于车辆自动跟踪.假设前后车间有一根虚拟柔性曲杆联接着,杆长等于前后车间沿着前车轨迹线的距离长,杆的弯曲变形与前车的转弯半径相同.利用短圆弧半径来记录前车转弯半径,解决了传统轨迹方程不平滑连续的问题;对于后车跟踪的速度控制,设计了一个基于杆长与安全距离的加速度分类模糊集,用以更新后车的线速度,避免了后车行驶中出现的磕头现象.最后,在三维机器人仿真软件中进行实体编程仿真,结果表明该方法具有可行性,轨迹跟踪误差达到1 cm以下.      

在轨服务软体机器人应用展望

软体机器人以其安全性高、功能多样、易于驱动等独特的优势,近些年来受到了广泛的关注。对软体机器人应用于未来空间在轨服务任务的设想,首先从现有用于在轨服务任务的空间机器人抓捕装置入手,分析了软体机器人用于在轨服务任务的可行性与优势,然后以软体抓捕装置为例,介绍了软体机器人的发展现状,最后提出了软体机器人用于在轨服务任务的建议。最终目标是通过将软体机器人引入在轨服务任务,提升我国在轨服务的智能化水平。     

大型不规则曲面加工机器人系统控制设计

对在不规则曲面上进行规则图形的加工,基于三自由度直角坐标机器人及二自由度变位机的加工系统,构造了控制软件系统.该系统实现了工程数据库的管理,加工序列的规划,切削路径的生成,自动离线编程与仿真,实时监测与异常处理,工况预测与误差补偿等功能.试验证明,该控制软件能准确、有效、实时地控制加工过程.