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面向轎車天窗檢測的多自由度機械手軌跡規(guī)劃

發(fā)布時間:2017-06-30 01:14

  本文關鍵詞:面向轎車天窗檢測的多自由度機械手軌跡規(guī)劃,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:本文針對目前轎車天窗裝配誤差檢測的現(xiàn)狀,改變了以往機器與人工相結合的檢測處理模式,并且以ES165D型六自由度機械手為載體,在保證機械手連續(xù)平穩(wěn)的運動前提下,研究了機械手在關節(jié)空間中自動檢測轎車天窗裝配誤差的五次B樣條軌跡規(guī)劃的路徑,以及在這一方法下所用時間最少的優(yōu)化方法。首先,介紹了轎車天窗裝配誤差基于ES165D型機械手的檢測平臺。采用專家調查表的方式,得出轎車天窗各個檢測點裝配誤差的程度、頻度,從而確定天窗上需要檢測的點的數量及位置。通過分析機械手運動,建立機械手運動學模型。為了能夠實現(xiàn)機械手位姿在笛卡爾空間和關節(jié)空間的靈活轉換,求解了機械手的逆運動學方程。其次,通過現(xiàn)場數據采集、試驗驗證,記錄了約束運動學的參數。以三維軟件CATIA建立機械手模型、以仿真軟件ADAMS驗證五次B樣條曲線軌跡的連續(xù)性與平滑性,通過判斷曲線的變化趨勢,推斷出機械手運行時的情況有無突變。通過運動學參數在仿真曲線中的變化,可以得出選用本文軌跡規(guī)劃方法的可行性,并且利用這種方法,在實際生產中,在線跟蹤控制技術也能得以更好地實現(xiàn)。最后,對傳統(tǒng)的遺傳算法進行改進,以自適應算子和流程為主,根據優(yōu)勝劣汰精英保留策略,選取最優(yōu)個體進行迭代運算,利用MATLAB進行實數編碼,在本文進行的時間最優(yōu)運算的全局搜索性得到了保證,收斂速度也有所提高。在滿足各運動參數的約束下,利用改進的自適應遺傳算法尋求最優(yōu)解,并在ADAMS中進行仿真驗證。該算法為機械手進行轎車天窗檢測的時間最優(yōu)軌跡規(guī)劃提供了理論支持。
【關鍵詞】:機械手 轎車天窗檢測 B 樣條曲線 軌跡規(guī)劃 時間最優(yōu) 遺傳算法
【學位授予單位】:長春工業(yè)大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2016
【分類號】:U468.2;TP241
【目錄】:
  • 摘要3-4
  • Abstract4-7
  • 第一章 緒論7-11
  • 1.1 選題背景及意義7-8
  • 1.2 機器人研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢8-9
  • 1.3 軌跡規(guī)劃方法的研究現(xiàn)狀9
  • 1.4 本文研究目標及研究內容9-10
  • 1.5 本章小結10-11
  • 第二章 轎車天窗裝配誤差檢測平臺機械手運動學分析11-24
  • 2.1 轎車天窗裝配誤差檢測平臺概述11-15
  • 2.2 ES165D型機械手連桿參數及坐標系定義15-20
  • 2.2.1 ES165D型機械手的結構和參數15-16
  • 2.2.2 建立機械手運動學方程16-20
  • 2.3 轎車天窗裝配誤差檢測平臺機械手逆運動學分析20-23
  • 2.4 本章小結23-24
  • 第三章 轎車天窗裝配誤差檢測平臺機械手軌跡規(guī)劃24-43
  • 3.1 軌跡規(guī)劃概述24-25
  • 3.2 機械手關節(jié)空間軌跡規(guī)劃方法25-32
  • 3.2.1 機械手三維幾何模型的建立25-29
  • 3.2.2 機械手關節(jié)空間軌跡規(guī)劃29-32
  • 3.3 基于五次B樣條的機械手運動軌跡規(guī)劃32-39
  • 3.3.1 五次B樣條曲線規(guī)劃方法32-36
  • 3.3.2 五次B樣條的機械手軌跡規(guī)劃36-39
  • 3.4 轎車天窗裝配誤差檢測平臺機械手運動軌跡規(guī)劃39-42
  • 3.5 本章小結42-43
  • 第四章 基于遺傳算法的時間最優(yōu)算法43-52
  • 4.1 關于機械手最優(yōu)時間軌跡規(guī)劃的概述43-44
  • 4.2 遺傳算法的基本原理44-47
  • 4.2.1 遺傳算法的實現(xiàn)步驟44-46
  • 4.2.2 改進遺傳算法的運算流程46-47
  • 4.3 基于五次B樣條的機器時間最優(yōu)運動軌跡規(guī)劃47-50
  • 4.4 本章小結50-52
  • 第五章 總結與展望52-54
  • 5.1 研究總結52
  • 5.2 研究展望52-54
  • 致謝54-55
  • 參考文獻55-58
  • 作者簡介58
  • 攻讀碩士學位期間研究成果58

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本文編號:500064


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