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701.
702.
李野 《辽宁省交通高等专科学校学报》2021,23(2):23-26
结合数控机床在切削加工领域及工业机器人在上下料领域的优势,将工业机器人、数控机床、PLC、信息管理系统进行有机的结合,形成一套可实现小规模、多类型、柔性化的生产线系统.通过该系统的建立,能够完成同类别、多品种的轮毂柔性加工,该生产线的建立为机器人在柔性加工生产线中的应用提供了一种创新有效的解决方案,为后续机器人及智能制... 相似文献
703.
平面二自由度冗余驱动并联机器人控制实验研究 总被引:1,自引:1,他引:0
对平面二自由度冗余驱动并联机器人进行了逆运动学分析,由末端执行器的位置计算得到主动关节角的位置.分别采用传统的PID控制方法和PID+速度前馈补偿+加速度前馈补偿的方法对并联机器人轨迹跟踪问题进行了实验研究.通过比较2种控制方法的轨迹跟踪效果和比较由连接在连杆上的加速度传感器测量的振动大小,证明了PID+速度前馈补偿+加速度前馈补偿的方法能更好地实现轨迹跟踪. 相似文献
704.
This paper proposes a general plan and coordination strategy for robot system. The state space for robot system is constructed
according to the task requirement and system characteristic. Reachable state of the system is figured out by the system’s
internal and external constraints. Task plan and coordination are then transformed as trajectory solving problem in the state
space, by which the realizable conditions for the given task are discussed. If the task is realizable, the optimal strategy
for task execution could be investigated and obtained in state space. Otherwise, it could be transformed to be realizable
via adjusting the system configuration and/or task constraint, and the transformation condition could also be determined.
This contributes to design, plan, and coordination of the robotic tasks. Experiments of the manipulator path planning and
multi-robot formation movement are conducted to show the validity and generalization of the proposed method.
Foundation item: the National Natural Science Foundation of China (No. 60675041) and the Program for New Century Excellent Talents in University
(No. NCET-06-0398) 相似文献
705.
706.
707.
基于动量守恒定律和拉格朗日方程,建立了卫星姿态不受控时自由飞行空间机器人(FFSR)的动力学模型,提出了位置调节与轨迹跟踪的动力学控制方法并用计算机仿真验证了所提出的控制方法的有效性。 相似文献
708.
针对航电枢纽工程建设中无法实施传统跨江(河)水准测量的高等级高程控制测量的问题,开展精密三角高程测量技术的理论和应用实践研究。介绍三角高程测量技术的原理,分析三角高程测量误差影响因素,并提出误差削减措施。以犍为航电枢纽高程控制网测量为研究案例,采用徕卡TS50测量机器人,选择适宜的观测时间窗口,验证全站仪精密三角高程测量代替二等跨江(河)水准测量的可行性。实践表明该方法行之有效,能满足二等水准测量规范限差要求。研究成果对后续大型水运航电枢纽建设中的高等级高程控制测量具有指导意义。 相似文献
709.
为了减小长期自动驾驶过程中制动性能下降带来的影响,提出了一种驾驶机器人车辆动态制动力矩补偿方法。首先建立了以车速和制动踏板力为输入,制动力矩为输出的驾驶机器人车辆制动性能离线自学习模型。然后考虑到驾驶机器人车辆长期自动驾驶导致离线自学习模型可靠性下降,建立了以车速和制动踏板力为输入,制动力矩为输出的扩展自回归在线辨识模型,并采用模糊变遗忘因子递推最小二乘法进行参数辨识。模糊变遗忘因子递推最小二乘法通过引入遗忘因子的方式,对数据施加时变加权系数,以避免出现数据增长导致的数据饱和现象。模糊变遗忘因子控制器以制动力矩辨识误差为输入,经模糊规则推理实时输出合适的遗忘因子进行参数辨识,能够有效均衡驾驶机器人车辆制动性能参数辨识的稳定性与收敛速度。驾驶机器人车辆自动驾驶过程中,根据当前车速与目标车速的大小计算出所需的制动力矩,加上反馈回来的制动力矩误差,并结合当前时刻的车速,利用制动性能离线自学习模型与机械腿逆向运动学模型实时计算出制动电机输出位移量,实现对驾驶机器人车辆制动力矩的在线补偿。仿真与试验结果表明:利用所提出的方法对车辆动态制动力矩进行辨识时,通过调节遗忘因子,辨识结果能够快速收敛且辨识误差较小。在此基础上,控制驾驶机器人车辆进行纵向车速跟踪时,能够有效减小制动性能下降造成的影响,保证控制车速跟踪误差在±1km·h-1之内。 相似文献
710.