自動投料機器人的動力學參數(shù)辨識研究
發(fā)布時間:2023-09-02 11:53
機器人是集機械、電子、液壓、控制、計算機信息、傳感技術、仿生及人工智能等多個學科相互滲透、相互交叉的綜合性學科。工業(yè)機器人技術研究日新月異,與人類生活密不可分,在機器人研究過程中,提出了更多的理論方法和仿真工具,使機器人的動態(tài)性能和數(shù)據(jù)精度都得到了很大改善。但是,由于在實際應用中存在各式各樣的影響因素,導致了機器人研究更加的復雜性和困難性。對此,迫切需要建立一種新的機器人運動學和動力學模型,以方便提高機器人的可操作性和動態(tài)特性,從而提高機器人的精度和性能。本文以一種自動投料工業(yè)機器人在釀酒生產(chǎn)實踐中為研究對象,闡述了一種以旋量理論為核心的全新機器人動力學參數(shù)辨識方法。首先,利用李群李代數(shù)和旋量理論對剛體空間運動旋量進行了詳細的描述,引出運動旋量、剛體變換、指數(shù)積公式等概念,建立了基于旋量指數(shù)積形式的六自由度自動投料工業(yè)機器人運動學的模型和機器人幾何參數(shù)標定。其次,基于旋量理論與凱恩方程,提出一種自動投料工業(yè)機器人的動力學建模方法;從旋量理論建立的指數(shù)積公式和螺旋運動兩個方面分別闡述了自動投料工業(yè)機器人雅可比矩陣方程的建立過程,然后介紹了基于凱恩方程的動力學建模方法,在此基礎上對各關節(jié)相...
【文章頁數(shù)】:63 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 課題研究背景及意義
1.2 旋量理論的工業(yè)機器人研究現(xiàn)狀概括
1.2.1 旋量理論的運動學研究現(xiàn)狀
1.2.2 旋量理論的幾何誤差建模研究現(xiàn)狀
1.2.3 旋量理論的動力學建模研究現(xiàn)狀
1.3 工業(yè)機器人動力學參數(shù)辨識的研究現(xiàn)狀
1.4 論文的主要工作和內(nèi)容
第2章 旋量理論的自動投料機器人運動學分析
2.1 引言
2.2 旋量理論的運動學
2.2.1 旋量理論數(shù)學表達
2.2.2 指數(shù)積運動學建模
2.3 旋量理論的自動投料機器人運動學建模
2.4 運動學仿真的驗證
2.5 幾何參數(shù)誤差建模方法
2.6 本章小結
第3章 旋量理論及凱恩方程的自動投料機器人動力學建模
3.1 引言
3.2 旋量理論的自動投料機器人雅可比矩陣
3.2.1 指數(shù)積的雅可比矩陣
3.2.2 螺旋運動的雅可比矩陣
3.3 旋量理論及凱恩方程的自動投料機器人動力學分析
3.4 建模實例驗證
3.4.1 廣義主動力和廣義慣性力
3.4.2 三種動力學建模方法的對比
3.5 自動投料機器人動力學模型的影響因素分析
3.6 本章小結
第4章 自動投料機器人的動力學參數(shù)辨識
4.1 引言
4.2 自動投料機器人動力學參數(shù)
4.2.1 慣性參數(shù)描述
4.2.2 慣性參數(shù)辨識的方法
4.3 參數(shù)辨識的矩陣表達
4.4 激勵軌跡的選擇
4.5 遞推最小二乘法
4.6 參數(shù)辨識的仿真驗證
4.7 本章小結
第5章 結論
參考文獻
在學研究成果
致謝
本文編號:3845153
【文章頁數(shù)】:63 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 課題研究背景及意義
1.2 旋量理論的工業(yè)機器人研究現(xiàn)狀概括
1.2.1 旋量理論的運動學研究現(xiàn)狀
1.2.2 旋量理論的幾何誤差建模研究現(xiàn)狀
1.2.3 旋量理論的動力學建模研究現(xiàn)狀
1.3 工業(yè)機器人動力學參數(shù)辨識的研究現(xiàn)狀
1.4 論文的主要工作和內(nèi)容
第2章 旋量理論的自動投料機器人運動學分析
2.1 引言
2.2 旋量理論的運動學
2.2.1 旋量理論數(shù)學表達
2.2.2 指數(shù)積運動學建模
2.3 旋量理論的自動投料機器人運動學建模
2.4 運動學仿真的驗證
2.5 幾何參數(shù)誤差建模方法
2.6 本章小結
第3章 旋量理論及凱恩方程的自動投料機器人動力學建模
3.1 引言
3.2 旋量理論的自動投料機器人雅可比矩陣
3.2.1 指數(shù)積的雅可比矩陣
3.2.2 螺旋運動的雅可比矩陣
3.3 旋量理論及凱恩方程的自動投料機器人動力學分析
3.4 建模實例驗證
3.4.1 廣義主動力和廣義慣性力
3.4.2 三種動力學建模方法的對比
3.5 自動投料機器人動力學模型的影響因素分析
3.6 本章小結
第4章 自動投料機器人的動力學參數(shù)辨識
4.1 引言
4.2 自動投料機器人動力學參數(shù)
4.2.1 慣性參數(shù)描述
4.2.2 慣性參數(shù)辨識的方法
4.3 參數(shù)辨識的矩陣表達
4.4 激勵軌跡的選擇
4.5 遞推最小二乘法
4.6 參數(shù)辨識的仿真驗證
4.7 本章小結
第5章 結論
參考文獻
在學研究成果
致謝
本文編號:3845153
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