关节型机器人设计平台的开发及轨迹规划算法研究

论文摘要

工业技术的发展,使机器人的应用领域越来越广泛。对关节型机器人研发设计和轨迹规划的研究,一直受到人们的普遍关注。关节型工业机器人以其工作范围大、动作灵活、结构紧凑等特点在机器人中备受设计者和使用者青睐。本文首先开发了关节型机器人结构设计研发平台,通过设计平台研发了关节型机器人LG6R。其次,利用D-H方法建立了关节型机器人LG6R的运动学模型,在运动学模型的基础上利用齐次变换矩阵推导了该机器人的运动学方程；根据已知位姿研究了关节型机器人的运动学逆解,进而得出了各个关节的关节角；基于拉格朗日能量平衡方程的方法,推导出了关节型机器人LG6R的动力学方程并对机器人进行了动力学仿真,为研究机器人的轨迹规划算法奠定了基础。然后,在运动学和动力学基础上,阐述了关节型机器人LG6R关节轨迹的插值算法和笛卡尔路径轨迹规划算法；基于RBF神经网络的拟合和逼近功能,得出了基于RBF神经网络的轨迹规划方法,利用此方法对机器人的运动轨迹进行规划,达到了机器人对路径光顺性的要求。最后,应用虚拟样机技术,在机械系统动力学软件ADAMS上建立关节型机器人LG6R的虚拟样机,对实验过程进行了轨迹规划仿真。通过仿真结果和理论分析的一致性,证明了基于RBF神经网络的轨迹规划算法对机器人轨迹规划的有效性、合理性和可行性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 目录
• 第一章 绪论
• 1.1 关节型机器人概述
• 1.1.1 关节型机器人特点
• 1.1.2 关节型机器人发展历史及应用前景
• 1.2 关节型机器人轨迹规划算法概述
• 1.2.1 轨迹规划简介
• 1.2.2 轨迹规划算法的研究现状
• 1.3 课题来源和本文的主要内容
• 第二章 关节型机器人设计平台的开发
• 2.1 关节型机器人设计平台的构成
• 2.2 关节型机器人结构设计模块的开发
• 2.2.1 UG应用开发概述
• 2.2.2 基于UG的关节型机器人结构设计模块的开发
• 2.3 关节型机器人LG6R的设计
• 2.4 本章小结
• 第三章 关节型机器人LG6R运动学和动力学分析
• 3.1 关节型机器人运动学和动力学概述
• 3.2 空间描述和变换
• 3.2.1 描述:位置、姿态和坐标系
• 3.2.2 映射:从坐标系到坐标系的变换
• 3.2.3 变换算法
• 3.3 关节型机器人LG6R运动学分析
• 3.3.1 关节型机器人LG6R连杆参数和连杆坐标系
• 3.3.2 关节型机器人LG6R运动学方程
• 3.4 关节型机器人LG6R运动学逆解分析
• 3.5 拉格朗日动力学方程
• 3.5.1 关节型机器人的动能
• 3.5.2 关节型机器人的位能
• 3.5.3 关节型机器人LG6R的动力学方程
• 3.5.4 基于ADAMS的关节型机器人LG6R动力学仿真
• 3.6 本章小结
• 第四章 关节型机器人LG6R轨迹规划研究
• 4.1 关节型机器人轨迹规划概述
• 4.2 关节型机器人LG6R关节轨迹的差值计算
• 4.2.1 三次多项式插值
• 4.2.2 过路径点的三次多项式插值
• 4.2.3 高阶多项式插值
• 4.3 关节型机器人LG6R笛卡尔路径轨迹规划
• 4.3.1 笛卡尔路径轨迹规划概述
• 4.3.2 两节点之间的轨迹规划
• 4.3.3 两路径之间过渡的轨迹规划
• 4.4 本章小结
• 第五章 基于径向基网络的机器人LG6R轨迹规划及仿真
• 5.1 RBF人工神经网络概述
• 5.1.1 RBF人工神经网络模型
• 5.1.2 RBF人工神经网络的训练
• 5.1.3 基于MATLAB工具箱的RBF人工神经网络的设计
• 5.2 基于RBF人工神经网络的关节型机器人LG6R轨迹规划
• 5.3 基于ADAMS的关节型机器人LG6R轨迹规划仿真
• 5.3.1 ADAMS轨迹规划仿真概述
• 5.3.2 关节型机器人LG6R轨迹规划仿真
• 5.4 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 课题研究的主要成果
• 6.2 未来展望
• 攻读硕士学位期间发表论文及参加科研工作情况
• 致谢
• 参考文献
• 附录