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3.
机械臂连杆柔性、关节柔性等非线性变形的综合影响,导致其末端位置发生偏离而产生误差。本文以IRB1410型串联机械臂为研究对象,采用理论分析、仿真分析与实验验证相结合的方式,对机械臂末端位置误差进行分析与补偿研究。首先,建立机械臂刚柔耦合理论误差模型,并运用Newmarkβ法进行数值仿真分析;联合ANSYS和ADAMS进行刚柔耦合机械臂末端位置运动误差仿真;为了实现快速补偿,提出基于BP神经网络的伪目标点法对位置误差进行补偿,补偿后其位置误差均方根减小了68.3%,说明该方法具有较好的补偿效果;最后,自主设计并搭建了测量实验平台,采用所提算法进行了误差补偿实验,对比补偿前后距离误差,补偿后误差均方根减小了77.01%,验证了伪目标点法对柔性误差补偿的有效性。 相似文献
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为解决中国蔬菜育苗播种后人工摆放穴盘劳动强度大的难题,设计了关节式蔬菜育苗穴盘播后自动摆放机,并对机器的关键部件进行了理论分析及设计计算。确定了以关节式机械手作为摆盘执行机构,对其进行了数学建模并得到了摆盘机械手运动学方程。在单因素试验的基础上,进行Box-Behnken Design响应面优化试验设计,探求了穴盘输送高度、输送角度、输送速度3个关键参数对穴盘间距合格率、穴盘摆正率、穴盘排齐率3个评价指标的影响规律,利用Design-Expert软件对试验结果进行方差分析,建立了评价指标与各影响因素的数学回归模型,并进行响应面分析,得到了影响摆盘效果的3个关键参数的最佳组合为:穴盘输送速度为60 mm/s,穴盘输送角度为31°,穴盘输送高度为40 mm。并对优选出的最佳摆盘参数组合进行了试验验证分析,试验结果为:穴盘间距合格率97.6%,穴盘摆正率96.5%,穴盘排齐率95.7%,试验结果与理论预测值的误差绝对值均低于5%,表明摆盘执行机构在最佳工艺参数组合下工作平稳可靠,满足穴盘摆放技术要求。该研究可为全自动化、智能化穴盘摆放机的设计提供参考。 相似文献
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为了提高果树采摘机器人的智能化和自动化水平,提高机器人的实时通信和在线控制能力,实现机器人作业过程的远程控制,在采摘机器人通信系统中引入了OFDM-MIMO模型,并将移动4G技术应用到了机器人的设计中,突破了机器人控制距离限制,实现了机器人的跨区域无线通信。机器人采用视觉传感器和4G网络采集并传输图像,图像数据可以在远程浏览器端实时显示,便于掌握机器人作业信息。当机器人碰撞传感器发出信号时,可以利用OFDM-MIMO信道模型进行图像的高效传输,并将视觉传感器采集的图像信息传送给远程控制端,在采摘出现失误时可以及时地调整机器人的状态,实现果实采摘的在线控制。同时,设计了机器人的实验样机,并对机器人的果实定位能力和通信能力进行了实验和仿真。实验和仿真结果表明:该种机器人可以有效地识别普通果实和套袋果实,并且通信实验测试和仿真测试的结果吻合,从而验证了结果的可靠性及OFDMMIMO模型在采摘机器人通信系统中的可行性。 相似文献
7.
为提高采摘设备的执行效率,采用六自由度机械臂、树莓派、Android手机端和服务器设计了一种智能果实采摘系统,该系统可自动识别不同种类的水果,并实现自动采摘,可通过手机端远程控制采摘设备的起始和停止,并远程查看实时采摘视频。提出通过降低自由度和使用二维坐标系来实现三维坐标系中机械臂逆运动学的求解过程,从而避免了大量的矩阵运算,使机械臂逆运动学求解过程更加简捷。利用Matlab中的Robotic Toolbox进行机械臂三维建模仿真,验证了降维求解的可行性。在果实采摘流程中,为了使机械臂运动轨迹更加稳定与协调,采用五项式插值法对机械臂进行运动轨迹规划控制。基于Darknet深度学习框架的YOLO v4目标检测识别算法进行果实目标检测和像素定位,在Ubuntu 19.10操作系统中使用2000幅图像作为训练集,分别对不同种类的果实进行识别模型训练,在GPU环境下进行测试,结果表明,每种果实识别的准确率均在94%以上,单次果实采摘的时间约为17s。经过实际测试,该系统具有良好的稳定性、实时性以及对果实采摘的准确性。 相似文献
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2自由度夹子式水稻穴盘钵苗拔抛机械手设计与试验 总被引:1,自引:0,他引:1
根据2自由度机械手拔抛穴盘钵苗的特点和机理,设计了一种2自由度夹子式机械手,简述了其工作对象特征,主要结构组成及控制电路,对关键部件夹秧机构进行了设计,通过Pro/E建模及虚拟装配对秧夹的开闭合过程进行仿真,保证开闭合运动的精度和可靠性。在试验平台上,进行了不同穴盘类型、不同钵土含水率、不同秧夹弹簧拉伸力以及不同穴盘进给模式对机械手拔秧效果影响的试验研究。试验结果表明:穴盘类型和钵土含水率对拔秧成功率有显著影响(P0.01),采用红色穴盘育秧或保持钵土含水率大于30%可以提高拔秧成功率;夹秧机构上复位弹簧拉伸力在15 N和22 N间变化对拔秧成功率没有显著影响;采用自动进给穴盘模式不会对拔秧成功率产生显著影响,秧苗自动输送进给机构的性能满足钵苗行输送进给的要求。 相似文献
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为了提高果蔬采摘机器人机械手运动的精确性,提高机器人移动的效率,提出了一种基于遗传算法和RBF网络的机器人运动轨迹控制方法,并对果蔬机器人机械手的活动和整体的移动轨迹进行优化,有效地提高了果蔬采摘机器人的工作精度和作业效率。为了验证设计的采摘机器人的可靠性,在大棚内对机器人的采摘性能进行了测试,包括机器人移动路径规划和机械手路径规划。通过测试发现:使用RBF神经网络算法可以有效地控制机械手在三维空间内的运动;在遗传算法控制下,机器人可以通过较少的计算次数利用神经网络算法搜索得到最优路径,计算精度达到了99%以上。其计算精度及效率高,为高效果蔬采摘机器人的设计提供了较有价值的参考。 相似文献