發(fā)布時間：2018-06-25 13:53

  本文選題：六自由度串聯(lián)機械臂 + 運動學分析��； 參考：《濟南大學》2017年碩士論文

【摘要】：隨著人工智能和自動化技術的不斷發(fā)展,傳統(tǒng)的機械臂進行重復動作作業(yè)已經不能符合時代的潮流。在當前的科技浪潮下,需要機械臂具備更高的智能性和自主性。本文基于RBT-6T/S03S型六自由度串聯(lián)機械臂,進行了機械臂在靜態(tài)環(huán)境下的避障路徑規(guī)劃研究。本文所做的研究工作包括六自由度串聯(lián)機械臂運動學模型建立、正逆運動學求解、基于改進RRT算法和人工勢場法的避障路徑規(guī)劃以及實驗驗證,各部分承上啟下。主要內容如下:(1)運動學模型的建立:機械臂運動學模型是進行機械臂避障路徑規(guī)劃研究的基礎,本文首先給出了機械臂空間位姿的數學表示方法,然后研究了機械臂空間的坐標變換,最后根據機械臂本體的具體數學參數,建立了機械臂的D-H坐標系,給出機械臂的連桿變化矩陣。(2)正逆運動學求解:在機械臂D-H坐標系下,結合機械臂的連桿變化矩陣,先給出了機械臂的正運動學方程,然后分別基于解析法和RBF神經網絡,給出了機械臂逆運動學的求解方法。(3)避障路徑規(guī)劃:結合上面所完成的工作,基于傳統(tǒng)的單枝RRT算法,從笛卡爾空間規(guī)劃出發(fā),結合機械臂的運動學約束,將其從二維平面擴展到三維空間,進行機械臂的避障路徑規(guī)劃。隨后,采用bi-RRT對RRT算法進行了改進。最后,再從關節(jié)空間規(guī)劃出發(fā),采用勢函數代替?zhèn)鹘y(tǒng)人工勢場法中的合力作用,進行了機械臂的空間避障路徑規(guī)劃。(4)實驗驗證:分別設計了正運動學實驗、逆運動學實驗、基于RRT算法的路徑規(guī)劃實驗和基于人工勢場法的路徑規(guī)劃實驗,對本文所做的工作進行實驗驗證。通過實驗分析,本文所做的研究工作具有一定實際應用價值和參考意義,具有可行性和有效性。
[Abstract]:With the continuous development of artificial intelligence and automation technology, the traditional manipulators are unable to carry out repetitive actions in line with the trend of the times. In the current wave of science and technology, the robot arm needs a higher degree of intelligence and autonomy. Based on RBT-6T / S03S six-degree-of-freedom series manipulator, the obstacle avoidance path planning of the manipulator in static environment is studied in this paper. The research work in this paper includes the establishment of kinematics model of six-degree-of-freedom series manipulator, the solution of forward and inverse kinematics, the obstacle avoidance path planning based on improved RRT algorithm and artificial potential field method, and the experimental verification. The main contents are as follows: (1) Establishment of kinematics model: kinematics model of manipulator is the basis of studying obstacle avoidance path planning. Then the coordinate transformation of the manipulator space is studied. Finally, according to the specific mathematical parameters of the manipulator body, the D-H coordinate system of the manipulator is established, and the linkage change matrix of the manipulator is given. (2) the forward and inverse kinematics solution: in the D-H coordinate system of the manipulator, The forward kinematics equations of the manipulator are given based on the change matrix of the connecting rod, and then based on the analytical method and the RBF neural network, respectively, the forward kinematics equations of the manipulator are given. The inverse kinematics method of the manipulator is presented. (3) obstacle avoidance path planning: based on the traditional single-branch RRT algorithm, the kinematics constraints of the manipulator are combined with the Cartesian space planning. It is extended from two-dimensional plane to three-dimensional space to plan the obstacle avoidance path of the manipulator. Then, the RRT algorithm is improved by bi-RRT. Finally, starting from joint space planning, potential function is used to replace the resultant force in the traditional artificial potential field method, and the space obstacle avoidance path planning of the manipulator is carried out. (4) Experimental verification: the forward kinematics experiment and the inverse kinematics experiment are designed respectively. The path planning experiment based on RRT algorithm and the path planning experiment based on artificial potential field method are carried out to verify the work done in this paper. Through experimental analysis, the research done in this paper has some practical application value and reference significance, and is feasible and effective.
【學位授予單位】：濟南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP241

【參考文獻】

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本文編號：2066201