1、机器人名称的由来
机器人的英文名词是Robot,Robot一词最早出现在1920年捷克作家卡雷尔·恰佩克(Karel Capek)所写的一个剧本中,这个 剧本的名字为《Rossum’s Universal Robots》,中文意思是罗萨姆的万能机器人。剧中的人造劳动者取名为Robota,捷克语的意思是“苦力”、“奴 隶”。英语的Robot一词就是由此而来的,以后世界各国都用Robot作为机器人的代名词。
2、机器人的定义
3、机器人的主要特点
四大特征:
机器人是包括“机器”和“人”两部分的智能体
1. 古代“机器人”——现代机器人的雏形
2. 现代机器人的发展历史
3、机器人未来的发展趋势
工业机器人的基本组成
工业机器人由3大部分6个子系统组成:
工业机器人的技术参数
工业机器人的技术参数是各工业机器人制造商在产品供货时所提供的技术数据。 尽管各厂商提供的技术参数不完全一样, 工业机器人的结构、用途等有所不同, 且用户的要求也不同, 但工业机器人的主要技术参数一般应有自由度、重复定位精度、工作范围、最大工作速度和承载能力等。
1、总体设计的步骤
2、主体结构设计
主体结构设计的关键是选择由连杆件和运动副组成的坐标形式
3、传动方式选择
4、模块化结构设计
模块化工业机器人。由一些标准化、系列化的模块件通过具有特殊功能的结合部用积木拼搭方式组成的工业机器人系统。
模块化工业机器人所存在的问题:
5、材料选择
材料选择基本要求
机器人常用材料
6、平衡系统设计
采用平衡系统的理由是:
平衡系统设计的主要途径:
1、机器人驱动机构
2、传动部件的设计
关节(如转动关节与移动关节)
传动件的定位和消隙
机器人传动机构(如齿轮、绳与钢带传动等)
3、驱动装置的类型和特点
4、新型驱动方式
1、机身结构的基本形式和特点
机身与臂部的配置形式
机身的典型结构
机身驱动力(力矩)计算
手臂在总重量W的作用下有一个偏重力矩,而立柱支撑导套中有阻止手臂倾斜的力矩,显然偏重力矩对升降运动的灵活性有很大影响。
机身设计要注意的问题
2、臂部结构的基本形式和特点
臂部的典型机构
3、机器人的平稳性和臂杆平衡方法
1、腕部自由度
2、腕部典型结构
3、柔性手腕
4、腕部设计注意的问题
1、手部的分类
2、手爪的设计和选用要求
3、典型的手爪结构
机器人运动形式的选择
1、点的位置描述 P13
在选定的直角坐标系{A},空间任一点P的位置可用3×1的位置矢量AP表示。
2、点的齐次坐标 P14
将一个n维空间的点用n+1维坐标表示,则该n+1维坐标称为该n维空间点的齐次坐标。
如用四个数组成(4×1)列阵
表示三维空间(n维)直角坐标系{A}中点p,则列阵[px py pz 1]T称为三维空间点p的齐次坐标(n+1维)。
齐次坐标的表示不唯一,仍然代表同一点
3、坐标轴方向的描述 P15~19
i、j、k分别是直角坐标系中X、Y、Z坐标轴的单位向量。若用齐次坐标来描述X、Y、Z轴的方向,则有X=[1 0 0 0]T,Y=[0 1 0 0]T,Z=[0 0 0 1]T。
规定:
4、动坐标系位姿的描述
动坐标系位姿的描述就是对动坐标系原点位置的描述以及对动坐标系各坐标轴方向的描述:
(1)、刚体位置和姿态的描述
机器人的一个连杆可以看成一个刚体。若给定了刚体上某一点的位置和该刚体在空间的姿态,则这个刚体在空间上是完全确定的。
刚体Q在固定坐标系OXYZ中的位置可用齐次坐标形式的一个(4×1)列阵表示为:p=[x0 y0 z0 1]T
刚体的姿态可由动坐标系的坐标轴方向来表示。令n、o、a分别为X’、Y’、Z’坐标轴的单位方向矢量,每个单位方向矢量在固定坐标系上的分量为动坐标系各坐标轴的方向余弦,用齐次坐标形式的(4×1)列阵分别表示为:n = [nx ny nz 0]T,o = [ox oy oz 0]T,a = [ax ay az 0]T。
刚体的位姿可用下面(4×4)矩阵来描述:T = [n o a p]
对刚体Q位姿的描述就是对固连于刚体Q的坐标系O’X’Y’Z’位姿的描述。
(2)、手部位置和姿态的表示
刚体的运动是由转动和平移组成的。为了能用同一矩阵表示转动和平移,有必要引入(4×4)的齐次坐标变换矩阵。
1、平移的齐次变换 P33
x'=x+△x
y'=y+△y
z'=z+△z
|x`| |1 0 0 △x||x|
|y`|=|0 1 0 △y||y|
|z`| |0 0 1 △z||z|
|1 | |0 0 0 1||1|
A'=Trans(△x,△y,△z)A
Trans(△x,△y,△z)=
|1 0 0 △x|
|0 1 0 △y|
|0 0 1 △z|
|0 0 0 1|
2、旋转的齐次变换
空间某一点A,坐标为(x,y,z),当它绕z轴旋转θ角后至A′点,坐标为(x′y′z′),A′点和A点的坐标关系:
x'=xcosθ-ysinθ
y'=xsinθ+ycosθ
z'=z
|x`| |cosθ -sinθ 0||x|
|y`|=|sinθ cosθ 0||y|
|z`| | 0 0 1||z|
A'点和A点的齐次坐标分别为[x' y' z' 1]T 和[x y z 1]T,因此A点的旋转齐次变换过程为:
|x`| |cosθ -sinθ 0 0||x|
|y`|=|sinθ cosθ 0 0||y|
|z`| | 0 0 1 0||z|
|1 | | 0 0 0 1||1|
也可简写为:α'=Rot(z, θ)α
Rot(z, θ)=
|cosθ -sinθ 0 0|
|sinθ cosθ 0 0|
| 0 0 1 0|
| 0 0 0 1|
Rot(x, θ)=
|1 0 0 0|
|0 cosθ -sinθ 0|
|0 sinθ cosθ 0|
|0 0 0 1|
Rot(y, θ)=
|cosθ 0 sinθ 0|
| 0 1 0 0|
|-sinθ 0 cosθ 0|
| 0 0 0 1|
与平移变换一样,旋转变换算子不仅仅适用于点的旋转变换,而且也适用于矢量、坐标系、物体等旋转变换计算。若相对于固定坐标系进行变换,则算子左乘;若相对于动坐标系进行变换,则算子右乘。
3、平移加旋转的齐次变换
平移变换和旋转变换可以组合在一个齐次变换中,称为复合变换。
平移加旋转的齐次变换也称为复合齐次变换或一般齐次变换,它并不限定平移变换或旋转变换的次数或先后次序。
在运算时规则同前,凡相对固定坐标系进行变换则算子左乘,凡相对动坐标系进行变换则算子右乘。上面以点为例作平移和旋转的一般齐次变换,当然同样适用于坐标系的一般齐次变换。
1、多级坐标变换
工业机器人都具有2个以上的自由度,从末端操作器把持中心的坐标系到固定坐标系的变换要经过多级坐标变换。
2、多种坐标系的变换
为了描述机器人的运动,以便于编程控制,常常需要定义多种坐标系。几种常用的坐标系有:基座(固定)坐标系{B}、工作台坐标系{S}、手部坐标系{H}、工具坐标系{T}、工件坐标系{G}及通用坐标系{U}。
Denavit-Hartenberg约定,简称DH约定。在此约定中,每个齐次变换矩阵Ai都可以表示为四个基本矩阵的乘积。
P60
其中,4个变量θi, di, ai, αi是与连杆i和关节i相关的参数。4个参数ai、 αi、di以及θi, 分别命名为连杆长度(link length)、连杆扭曲(link twist)、连杆偏置(link offset)以及关节角度(joint angle)。
1、机器人的连杆参数
连杆的几何参数
连杆两端有关节n和n+1。该连杆尺寸可以用两个量来描述:一个是两个关节轴线沿公垂线的距离an,称为连杆长度;另一个是垂直于an的平面内两个轴线的夹角αn,称为连杆扭角。这两个参数为连杆的尺寸参数。
连杆的关系参数
考虑连杆i与相邻连杆i+1的关系,若它们通过关节相连,其相对位置可用两个参数di和θi来确定,其中di是沿关节i轴线两个公垂线的距离,称为连杆偏置。θi是垂直于关节i轴线的平面内两个公垂线的夹角,称为关节角度。
对于转动关节,θi为关节变量,其他三个连杆固定不变;
对于移动关节,di为关节变量,其他三个连杆固定不变;
这种用连杆参数描述机构运动关系的规则称为Denavit-Hartenberg参数,所以对于一个6转动关节机器人,需要用18个参数就可以完全描述这些固定的运动学参数,可用6组(ai-1, αi-1, di) 表示。
2、连杆坐标系的建立
为了描述每个连杆和相邻连杆之间的相对位置关系,需要在每个连杆上定义一个固连坐标系。
3、连杆坐标系之间的变换矩阵
建立了各连杆坐标系后,i-1系与i系间的变换关系可以用坐标系的平移、旋转来实现。
用一个变换矩阵Ai来综合表示上述四次变换时应注意到坐标系在每次旋转或平移后发生了变动,后一次变换都是相对于动系进行的,因此在运算中变换算子应该右乘。
1、机器人运动学方程
为机器人的每一个连杆建立一个坐标系,并用齐次变换来描述这些坐标系间的相对关系,也叫相对位姿。
通常把描述一个连杆坐标系与下一个连杆坐标系间相对关系的齐次变换矩阵叫做A变换矩阵或A矩阵。
对于六连杆机器人,有下列矩阵:T6 = A1A2A3A4A5A6,即机器人运动学方程
此式右边表示了从固定参考系到手部坐标系的各连杆坐标系之间的变换矩阵的连乘,左边T6表示这些变换矩阵的乘积,也就是手部坐标系相对于固定参考系的位姿。
2、正向运动学及实例
正向运动学主要解决机器人运动学方程的建立及手部位姿的求解问题。
3、机器人逆向运动学
反向运动学解决的问题是:已知手部的位姿,求各个关节的变量。
1、速度雅克比矩阵
数学上雅可比矩阵(Jacobian matrix)是一个多元函数/多变量的偏导矩阵。
假设有六个函数,每个函数有六个变量,即:
y1 = f1(x1, x2, x3, x4, x5, x6)
y2 = f2(x1, x2, x3, x4, x5, x6)
y3 = f3(x1, x2, x3, x4, x5, x6)
y4 = f4(x1, x2, x3, x4, x5, x6)
y5 = f5(x1, x2, x3, x4, x5, x6)
y6 = f6(x1, x2, x3, x4, x5, x6)
可写成:Y = F(X)
将其微分,得:
dy1 = (∂f1/∂x1)dx1 + (∂f1/∂x2)dx2 + … + (∂f1/∂x6)dx6
dy2 = (∂f2/∂x1)dx1 + (∂f2/∂x2)dx2 + … + (∂f2/∂x6)dx6
dy3 = (∂f3/∂x1)dx1 + (∂f3/∂x2)dx2 + … + (∂f3/∂x6)dx6
dy4 = (∂f4/∂x1)dx1 + (∂f4/∂x2)dx2 + … + (∂f4/∂x6)dx6
dy5 = (∂f5/∂x1)dx1 + (∂f5/∂x2)dx2 + … + (∂f5/∂x6)dx6
dy6 = (∂f6/∂x1)dx1 + (∂f6/∂x2)dx2 + … + (∂f6/∂x6)dx6
可简写成dY = (∂F/∂X)dX,其中,∂F/∂X叫做雅可比矩阵,一般用符号J表示
将J称为二自由度平面关节型工业机器人的速度雅可比,它反映了关节空间微小运动dθ与手部作业空间微小位移dX之间的关系。
若对雅可比矩阵进行运算,则2R工业机器人可写出雅可比
dX反映了操作空间的微小运动,它由工业机器人手部微小线位移和微小角位移(微小转动)组成。
对于n自由度机器人的情况,关节变量可用广义关节变量:
q=[qi q2 … qn]T
转动关节:qi=θi,移动关节:qi=di
dq=[dqi dqi … dqn]T反映了关节空间的微小运动
手部在操作空间的运动参数用X表示,它是关节变量的函数,即X=X(q),并且是一个6维列向量。
dX=[dx dy dz δφx δφy δφz]T
dX反映了操作空间的微小运动,它由工业机器人手部微小线位移和微小角位移(微小转动)组成。
因此,参照前面的式子可写出类似的方程式,即:dX=J(q)dq
式中J(q)是6×n的偏导数矩阵,称为n自由度工业机器人速度雅可比矩阵。它反映了关节空间微小运动dq与手部作业空间微小运动dX之间的关系。
2、机器人速度分析
假如给定工业机器人手部速度,可由式V = J(q)q`解出相应的关节速度,即:
q` = (J^-1)V
式中:J^-1称为工业机器人逆速度雅可比。
当希望工业机器人手部在空间按规定的速度进行作业,那么用上式可以计算出沿路径上每一瞬时相应的关节速度。
总结:
奇异点不是机械特性,而是数学特性,因此奇异点只存在于轨迹运动(笛卡尔坐标系)范围内,而在轴运动时不存在。
1、力和力矩分析
假如已知外界环境对工业机器人最末杆的作用力和力矩,那么可以由最后一个连杆向第零号连杆(机座)依次递推,从而计算出每个连杆上的受力情况。
各关节驱动器的驱动力或力矩可写成一个n维矢量的形式,即:
τ = [τ1 τ2 τ3 τ4 τ5 τ6]T
式中,n表示关节的个数,τ表示关节力矩(或关节力)矢量,简称广义关节力矩。
2、工业机器人力的雅克比矩阵
虚功原理
约束力不做功的力学系统实现平衡的必要且充分条件是对结构上允许的任意位移(虚位移)施力所做功之和为零。这里所指的虚位移(virtual displacement)是描述作为对象的系统力学结构的位移,不同于随时间一起产生的实际位移。
假定关节无摩擦,并忽略各杆件的重力,则广义关节力矩τ与工业机器人手部端点力F 的关系可用下式描述:
τ=(JT)F
式中:JT为n×6阶工业机器人力雅可比矩阵或力雅可比。
很明显,力雅可比JT正好是工业机器人速度雅可比J的转置!
3、机器人静力计算的两类问题
运动学、静力学、动力学的关系:
在机器人的手爪接触环境时,手爪力F与驱动力τ的关系起重要作用,在静止状态下处理这种关系称为静力学(statics)。
在考虑控制时,就要考虑在机器人的动作中,关节驱动力τ会产生怎样的关节位置θ,关节速度θ’和关节加速度θ’’,处理这种关系称为动力学(dynamics)。
在控制方面,机器人的动态实时控制是机器人发展的必然要求。需要对机器人的动力学进行分析。机器人是一个非线性的复杂的动力学系统。
动力学研究物体的运动和作用力之间的关系。机器人动力学方程是机器人机械系统的运动方程,表示机器人各关节的位置、速度、加速度与各关节执行器驱动力矩之间的关系。机器人动力学问题有下述两类相反的问题:
机器人的动力学正问题主要用于机器人的运动仿真。
研究机器人动力学逆问题目的:
动力学正问题:机器人各关节的驱动力或力矩已知,求解机器人的运动,包括关节变量(位移、速度和加速度)在关节变量空间的轨迹或末端执行器在笛卡尔空间的轨迹。主要用于仿真。
动力学逆问题:机器人在关节变量空间的轨迹(位移、速度和加速度)已确定,或末端执行器在笛卡尔空间的轨迹已确定,求解机器人各关节的驱动力或力矩。主要用于控制。
1、牛顿—欧拉方程
牛顿—欧拉方法直接利用牛顿力学的刚体动力学知识,导出机器人逆动力学的递推公式,即已知机器人各连杆的速度、角速度及转动惯量,就可以利用牛顿—欧拉刚体动力学公式导出机器人各关节执行器的驱动力及驱动力矩的递推公式。然后再由它归纳出机器人动力学的数学模型—机器人机械系统的矩阵形式的运动方程。
连杆的速度与加速度分析
机器人一般由多个连杆通过转动或移动关节连接而成,为了用牛顿—欧拉法建立机器人的动力学方程,需要讨论机器人的瞬时运动状态,分析组成机器人的各连杆的速度和加速度及其运动的传递。
动力学基本方程
一个刚体的运动可分解为固定在刚体上的任意一点的移动以及该刚体绕这一定点的转动两部分。刚体动力学方程也可以用两个方程表达:一个用以描述质心的移动,另一个描述质心的转动,前者称为质点运动方程(牛顿运动方程),后者称为欧拉运动方程。
2、拉格朗日运动方程
拉格朗日方法不仅能以最简单的形式求得非常复杂的系统动力学方程,而且具有显式结构,物理意义比较明确,对理解机器人动力学比较方便。
拉格朗日函数
拉格朗日函数L的定义是一个机械系统的动能Ek和势能Ep之差
拉格朗日方程
Fi = (d/dt)(∂L/∂qi’) - (∂L/∂qi)
式中:Fi称为关节广义驱动力。如果是移动关节,则Fi为驱动力;如果是转动关节,则Fi为驱动力矩。
用拉格朗日法建立机器人动力学方程的步骤
1、工业机器人轨迹规划的定义
轨迹规划是指根据作业任务要求,确定轨迹参数并实时计算和生成运动轨迹。它是工业机器人控制的依据,所有控制的目的都在于精确实现所规划的运动。
2、轨迹规划的一般性问题
工业机器人的作业可以描述成工具坐标系{T}相对于工作坐标系{S}的一系列运动:
用工具坐标系{T}相对于工作坐标系{S}的运动来描述作业路径是一种通用的作业描述方法
把作业路径的描述与具体的机器人、手爪或工具分离开来,形成了模型化的作业描述方法。从而使这种描述既适用于不同的机器人,也适用于同一机器人上装夹不同规格的工具。
当需要更详细地描述运动时,不仅要规定机器人的起始点和终止点,而且要给出介于起始点和终止点之间的中间点,也称路径点。
运动轨迹除了位姿约束外,还存在着各路径点之间的时间分配问题。例如,在规定路径的同时,必须给出两个路径点之间的运动时间。
机器人的运动应当平稳,不平稳的运动将加剧机械部件的磨损,并导致机器人的振动和冲击。
轨迹规划既可在关节空间中进行,也可在直角坐标空间中进行。
在直角坐标空间中进行轨迹规划,是指将手爪位姿、速度和加速度表示为时间的函数,而相应的关节位置、速度和加速度由手爪信息导出。
3、轨迹规划的生成方式
1、三次多项式插值
在关节空间中用通过起始点关节角和终止点关节角的一个平滑轨迹函数θ(t)来表示末端操作器实现两位姿的运动轨迹描述。
2、过路径点的三次多项式插值
机器人作业除在A、B点有位姿要求外,在路径点C、D…也有位姿要求。对于这种情况,假如终端执行器在路径点停留,即各路径点上速度为0,则轨迹规划可连续直接使用前面介绍的三次多项式插值方法;但如果只是经过,并不停留,就需要将前述方法推广。
3、五次多项式插值
除了指定运动段的起始点和终止点的位置和速度外,也可以指定该运动段的起始点和终止点加速度。这样,约束条件的数量就增加到了6个,相应地可采用5次多
项式来规划轨迹运动。
4、用抛物线过渡的线性插值
1、直角坐标空间描述
假设末端操作器要在A、 B两点之间画一条直线。为使机器人从点A沿直线运动到点B,
由此也容易看出,采用直角坐标空间描述的计算量远大于采用关节空间描述的,然而使用该方法能得到一条可控、可预知的路径。
现有的多数工业机器人轨迹规划器都具有关节空间和直角坐标空间轨迹生成两种功能。用户通常使用关节空间法,只有在必要时,才采用直角坐标空间法。
2、直角坐标空间的轨迹规划
直角坐标空间轨迹规划与关节空间轨迹规划的根本区别在于,关节空间轨迹规划函数生成的值是关节变量,而直角坐标空间轨迹规划函数生成的值是机器人末端操作器的位姿,需要通过求解逆运动学方程才能转化为关节变量。因此,进行直角坐标空间轨迹规划时必须反复求解逆运动学方程,以计算关节角。
1、关节空间轨迹的生成
按照关节空间轨迹规划的方法所得的计算结果都是有关各个路径段的数据。控制系统的轨迹生成器利用这些数据以轨迹更新的速率具体计算出关节的位置、速度和加速度。
对于三次多项式,轨迹生成器只需要随 t 的变化不断按公式计算位置、速度和加速度。当到达路径段的终止点时,调用新路径段的三次多项式系数,重新把 t 置成零,继续生成轨迹即可。
2、直角坐标空间轨迹的生成
先根据逆运动学求出关节运动轨迹,即先把操作空间变量转换成关节角矢量,然后再由数值微分计算关节的速度和加速度。
最后,将轨迹规划器所生成的关节的位置、速度和加速度送往机器人的控制系统。至此轨迹规划的任务才算完成。
1、移动机器人的概述
移动机器人是一种自动执行工作的机器装置。它既可以接受人类指挥,又可以运行预先编排的程序,也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。
机器人行走结构按照其运动轨迹可分为固定式轨迹和无固定式轨迹两种。固定式轨迹主要用于工业机器人;无固定轨迹就是指具有移动功能的移动机器人。
从移动机器人所处环境看,可以分为结构环境和非结构环境两类。 结构环境一般采用车轮式移动结构。非结构环境领域,可参考自然界动物的移动机构,也可以利用人们开发的履带,设计履带式移动机构。
2、机器人行走结构的特点及应用
结构形式 | 优点 | 缺点 |
---|---|---|
轮式移动机器人 | 承载大、机构简单、驱动和控制相对方便,工作效率高。 | 环境适应力较差 |
履带式移动结构 | 附着性能和通过性能好,平稳性高,良好的自复位能力 | 速度较慢、功耗较大、转向时对地面破坏程度大 |
腿式机器人 | 能适应复杂的地形 | 结构自由度太多、机构复杂,导致难于控制、移动速度慢 |
蛇行式移动结构和跳跃式移动结构 | 可适应复杂环境、特殊环境,机动性强 | 承载能力低、运动平稳性差 |
复合式机器人 | 能适应复杂环境或某些特殊环境,可以变形 | 结构及控制系统复杂 |
相比之下,轮式移动机器人由于其具有自重轻、承载大、机构简单、驱动和控制相对方便、行走速度快、机动灵活、工作效率高等优点,而被大量应用于工业、农业、反恐防爆、家庭、空间探测等领域。
3、常见的行走结构
1、地面移动机器人车轮形式
在轮式地面移动机器人中,车轮的形状或结构形式取决于地面的性质和车辆的承载能力。室外路面行驶的采用充气轮胎,室内平坦地面上的可采用实心轮胎。
2、地面移动机器人车轮的配置和转向机构
车轮式移动机构依据车轮的多少分为1轮、2轮、3轮、4轮以及多轮机构。
1轮和2轮移动机构在实现上的主要障碍是稳定性问题。
实际应用的轮式移动机构多为3轮和4轮。
三轮移动机构:
四轮移动机构:
四轮车的驱动机构为两轮独立驱动,能够实现整车灵活的零半径回转,类似汽车的结构方式,适合于高速行走,小型机器人不大采用。
其他移动机构:
全向移动机器人:运动学模型
3、三轮移动机器人运动分析
两后轮独立驱动移动机构的运动分析:
xoy为固定的基础坐标系。P点为小车上的固定点,后轮的驱动速度分别为v1和v2,跨度为B。θ为车体纵轴线与x轴的夹角,φ角为前轮相对于本体的偏转角。
前轮驱动三轮移动机构运动分析:
前轮驱动速度为v,操舵转速为ω
1、履带移动机器人的本体结构
履带机构的形状
支承轮
履带板
驱动轮和向轮
履带两端的导向轮哪一个用来驱动更为合适与履带机构的形状有关,驱动轮齿数通常为8~10。
履带张紧装置
履带架
2、履带移动机器人的越障原理
带前摆臂的关节式履带移动机器人,只要保证行走机构在结构设计上至少能够同时与两个台阶点接触,就可以使机器人在行走机构的作用下向上爬。
1、足式机器人的腿机构
2、足式机器人的发展过程
1968年,美国的R. Smosher试制了一台叫“Rig”的操纵型双足步行机器人机械,从而揭开了仿人机器人研制的序幕。
3、双足机器人动力学模型
1、手指关节运动副形式
2、手指数目
大部分的抓取任务可以用两个手指来完成,而对于一些诸如高精度的圆球、圆盘等抓取,可以引入第三个手指来提高其稳定。因此,有三个手指的手爪其抓取是绝对可靠的。一般灵巧手采用3—5个手指。
3、灵巧手关节的驱动方式
灵巧手的驱动方式有:电驱动、气压驱动和液压驱动的方式,少数的灵巧手采用SMA(形状记忆合金)驱动、压电陶瓷驱动和PMA(气动人工肌肉驱动)等新型驱动技术。
4、灵巧手关节的传动方式
灵巧手的关节传动方式有:绳加滑轮传动、连杆机构传动、齿轮传动、带传动、链传动等传动方式
5、多指灵巧手的设计
连杆两端有关节n和n+1。该连杆尺寸可以用两个量来描述:一个是两个关节轴线沿公垂线的距离an,称为连杆长度;另一个是垂直于an的平面内两个轴线的夹角αn,称为连杆扭角。这两个参数为连杆的尺寸参数。
坐标系的标准命名:
运动学逆问题就是己知手指坐标系相对与手掌坐标系的期望位置和姿态,计算一系列满足期望要求的关节角。
静力学分析就是假定各关节“锁住”力与手部所支持的载荷或受到外界环境作用的力达到静力学平衡。如图所示,抓取球体时,各个手指的弯曲情况简图。可求出拇指、食指和中指指端的受力,然后再通过静力学分析求出手指各关节上的受力情况。
将手指的三个关节简化成为三根通过铰链连接的刚性杆,在二维平面内弯曲角度坐标。
1、并联机器人的定义
并联机器人(Parallel Manipulator)由动平台、定平台以及连接它们的两个或者两个以上的独立运动支链组成,末端定平台具有两个或两个以上自由度的可控执行器。
2、并联机器人的历史
并联机构的出现可以追溯到1931年,Gwinnett获得了并联机构式的娱乐设备的专利授权。
3、并联机器人的特点
4、并联机器人的应用
若在三维空间中有n个完全不受约束的物体,并且任选其中的一个为固定参照物,因每个物体相对参照物都有6个运动自由度,则n个物体相对参照物共有6(n一1)个运动自由度。若在所有的物体之间用运动副联接起来,设第i个运动副的约束为ui,此约束可以是1和5之间的任何数,如果所有n个物体之间的运动副数目为g,则这时的运动自由度应减去所有的约束数的总和,为机构的自由度,即:
这里M表示自由度,fi为第i个运动副的相对自由度数
M = 6(n - g - 1) + (i=1~g)fi
l为独立的环路数目:
M = (i=1~g)fi - 6l
机构的位置分析是求解机构的输入与输出构件之间的位置关系,这是机构运动分析的最基本的任务。
1、位置反解
若已知输出件的位置和姿态,求解机构输入件的位置称为机构位置的反解。
2、位置正解的数值方法
在机构的运动分析中,并联机构的位置正解分析是最基本也是最困难的。分析并联机构位置正解的方法很多,概括起来有:
1、传感器的定义
传感器(transducer/sensor)是一种检测装置,能感受到被测量的信息,并能将感受到的信息,按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出,以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。
2、传感器的分类
3、传感器的性能指标
4、传感器的发展动向
机器人技术的发展大致经历了以下三个时期:
一方面开发研究机器人的各种外部传感器,研究多信息处理系统(Robot Sensory System),使其具有更高的性能指标和更宽的应用范围;
另一方面研究如何将多个传感器得到的信息综合利用(Multi-sensor Integration and Fusion),发展多信息处理技术,使机器人能更准备、全面、低成本地获取环境的信息。
传感器发展趋势:
1、位置传感器
用来检测位置,能感受被测物的位置并转换成可用输出信号。常用的位置传感器有接触式和接近式两种。
2、位移传感器
位移传感器有电位器式、直线型、旋转变压器。
1、视觉传感器的作用
2、视觉系统的性能
3、机器人视觉系统的组成
视觉系统可以分为:
视觉系统的硬件组成:
1、触觉传感器的一般要求
2、触觉传感器开关
用于检测物体是否存在的一种最简单的触觉制动器件。
3、压阻式触觉传感器
压阻式触觉传感器是利用半导体材料的压阻效应和集成电路技术制成的传感器。
优点是灵敏度高、体积小、耗电少、动态响应好、精度高、测量范围宽、有正负两种符号的应力效应,易于微型化和集成化;缺点是受温度影响较大。
4、压电式触觉传感器
压电式传感器用于测量力和能变换为力的非电物理量。
优点是频带宽、灵敏度高、信噪比高、结构简单确实
、工作可靠和重量轻等。缺点是某些压电材料需要防潮措施,而且输出的直流响应差。
5、光电式触觉传感器
光电式传感器是将光通量转换为电量的一种传感器,光电式传感器的基础是光电转换元件的光电效应。
由于光电测量方法灵活多样,可测参数众多,具有非接触,高精度,高可靠性和反应快等特点,使得光电传感器在检测和控制领域获得了广泛的应用。
1、机器人控制系统的基本原理
机器人能够按照要求去完成特定的作业任务,需要以下四个过程:
2、机器人控制系统的组成
3、机器人控制方式以及控制系统的分类
按其控制方式分类:
按其运动控制方式分类:
4、机器人控制系统的要求、特点
一般要求:控制系统应该满足记忆、示教、与外围设备联系、坐标设置、人机接口、传感器接口、位置伺服、故障诊断安全保护等基本功能。
机器人控制系统的特点
与一般的伺服系统或过程控制系统相比,机器人控制系统有如下特点:
1、基于关节坐标的控制
2、基于作业空间的控制
该控制方法即所谓把末端拉向目标值的方法,不仅直观上容易理解,而且最大的优点是不含逆运动学计算,可提高控制运算速度。
1、机器人分解运动的速度控制
分解运动的速度控制要求各伺服系统的驱动器以不同的分速度同时联合运行,能保证机器人的末端执行器沿着笛卡儿坐标轴稳定地运行。控制时先把末端执行器期望的笛卡儿位姿分解为各关节的期望速度,然后再对各关节进行伺服控制。
2、机器人分解运动的加速度控制
机器人分解运动的加速度控制是分解运动速度控制概念的扩展,其方法是把机器人末端执行器在笛卡儿坐标系下的加速度值分解为关节坐标系下相应各关节的加速度,这样根据相应的系统动力学模型就可以计算出所需施加到各关节电动机上的控制力矩。
3、力和力矩的控制
分解运动的力和力矩控制的基本思路是确定加于机器人各关节驱动器上的控制力矩,从而实现机器人末端执行器在笛卡儿坐标下的位姿和速度控制。力和力矩控制的依据是机器人的动力学模型,其计算方法是对逆动力学的求解。力和力矩的控制在机器人关节空间是闭环的