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毕业设计做了六轴机器人相关的课题,做完之后学到很多,在这里分享一下。本篇首先对六轴机器人及其研究内容进行简单的介绍。
六轴机器人中的六轴指个六自由度,由关节和连杆组成。常见的六轴机器人为串联型旋转关节机器人。这里以一款川崎机器人为例,展示一下其关节和连杆分布。
这种类型的机器人,无论在科学研究还是在生产制造中都十分常见。如图所示,有1~6共六个旋转关节。其中,关节1到3控制机械臂末端的位置,而关节4到6主要控制末端的姿态。通过在末端加上如卡盘,机械爪等执行件,机械臂便可完成各种各样的工作。
在控制层面,目前,应用在生产制造的机械臂大多采用示教控制,其过程简单,可以较方便地完成大部分工作。
运动学分析主要研究机器人末端与基座的相对位置关系,是进行后续运动规划的理论基础。分为正运动学和逆运动学两部分。
常见的求解方法有D-H法和旋量理论法。D-H法通过在机器人上建立连杆坐标系,求得相邻关节的变换矩阵,最终获得机器人末端相对于基座的位姿关系。旋量理论法通过在全局坐标系下构建各关节的单位运动旋量,利用指数积公式求得机器人的正解。
一般的求解方法有解析解法,数值解法和智能解法。
解析解法包括代数法,几何法和基于旋量理论的方法。
数值解法的核心思想是通过迭代解法求得逆解。
智能解法的代表有粒子群优化算法和神经网络算法等。
在陈述这一部分之前,首先提一下这里经常会遇到的三个概念:运动规划,轨迹规划和路径规划。这三个概念也困扰了我好一段时间,这里讲一下我的认识。
路径规划:即规划一条从起始点到目标点的路径,不关乎其他。
轨迹规划:除了规划路径之外,还要给出具体经过每个路径点的时间,即得到包含路径点的时间序列。
运动规划:是个很广泛的概念,一般包括路径和轨迹规划,除上述两者之外,运动过程中运动体一切有关的动作和状态规划都可以称之为运动规划。
举个栗子,在你从家到学校的路上,有好多条路,选择哪一条路即为路径规划;在选择好哪一条路的同时,计划在第几分钟走到途中的公交站,超市等等,这就是轨迹规划;而以上这些,又都可以统称为运动规划,除此以外,在途中哪一段单脚跳着走,哪一段和朋友手拉手走,也是运动规划。
回归正题,对于机器人而言,一般的运动规划也分为轨迹规划和路径规划两部分。
路径规划一般指考虑避障的路径规划,常见的规划算法有两种,分别为基于图搜索和基于采样的算法。
基于图搜索的算法有Dijkstra算法和A算法等,后者是对前者的改进,由于加入了启发函数,使得A算法具有更好的性能。基于采样的算法有PRM(概率路图)和RRT(快速扩展随机树)算法。
轨迹规划是在一定的约束条件下,在起始位姿和终止位姿之间,规划出一系列随时间变化的位姿状态。可分为笛卡尔空间轨迹规划和关节空间轨迹规划。
笛卡尔空间规划是指根据起始点和终止点的位姿,直接求出末端的位姿变化函数。这种规划方法直观,对末端轨迹的控制精确,但计算量大。笛卡尔空间的规划可分为速度规划,位置规划和姿态规划三部分。
关节空间规划是指根据起始点。终止点和中间路径点的各关节的角度值,求出关节的角度变化函数,这种规划方法计算简单,控制方便。关节空间的规划可分为两点规划和多节点规划等。可采用多项式,多段S曲线以及B样条曲线规划等方法。
以上对六轴机器人及其主要研究内容作了简单介绍,之后会就运动学分析,运动规划等问题具体进行介绍。
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