机器人学-并联机构与并联机器人

1汇报人：AA2024-01-31机器人学-并联机构与并联机器人目录contents并联机构基本概念与分类并联机器人概述与分类并联机构运动学与动力学分析并联机器人控制策略与技术实现并联机构优化设计方法与实践案例并联机器人仿真、实验与评估方法301并联机构基本概念与分类并联机构是指动平台和静平台通过至少两个独立的运动链相连接，机构具有两个或两个以上自由度，且以并联方式驱动的一种闭环机构。刚度大、承载能力强、精度高、动态性能好，但工作空间相对较小，且存在奇异位形。并联机构定义及特点特点定义从20世纪30年代开始出现并联机构的雏形，到60年代正式提出并联机构的概念，再到80年代以后，随着计算机技术、控制技术和传感器技术的发展，并联机构得到了广泛的应用和深入的研究。发展历程目前，并联机构已经在航空航天、汽车制造、机床加工、医疗器械等领域得到了广泛的应用，成为现代机构学的重要分支。现状并联机构发展历程与现状应用领域并联机构主要应用于需要高精度、高速度、高承载能力的场合，如飞行模拟器、汽车装配线、机床加工中心、医疗手术机器人等。前景随着科技的不断发展，并联机构将会在更多领域得到应用，如深海探测、空间探索等极端环境下的作业，以及智能家居、服务机器人等新兴产业。并联机构应用领域及前景

典型并联机构介绍3-RPS并联机构一种具有三个转动副和三个移动副的并联机构，具有结构简单、刚度高、承载能力强等特点，广泛应用于飞行模拟器等领域。6-UPS并联机构一种具有六个万向铰链和六个虎克铰链的并联机构，具有高精度、高速度、高动态性能等特点，广泛应用于机床加工中心等领域。3-PRRU并联机构一种具有三个转动副、三个移动副和四个虎克铰链的并联机构，具有工作空间大、灵活度高等特点，广泛应用于汽车装配线等领域。302并联机器人概述与分类定义并联机器人是指由两个或多个独立的运动链并联连接，通过协调各运动链的运动来实现末端执行器位置和姿态控制的机器人系统。特点并联机器人具有结构紧凑、刚度高、承载能力强、精度高等优点，但同时也存在工作空间相对较小、运动学正解复杂等缺点。并联机器人定义及特点并联机器人发展历程与现状发展历程并联机器人的研究始于20世纪30年代，但直到近年来随着计算机技术、传感器技术和控制技术的飞速发展，并联机器人才得到了广泛应用和深入研究。现状目前，并联机器人在工业、医疗、航空航天等领域得到了广泛应用，同时也在学术研究领域引起了广泛关注。并联机器人广泛应用于需要高精度、高速度和高负载能力的场合，如装配、搬运、加工、测量等。应用领域随着智能制造和工业4.0的深入发展，并联机器人在未来将有更广阔的应用前景，同时也将面临更多的挑战和机遇。前景并联机器人应用领域及前景Delta机器人01Delta机器人是一种典型的并联机器人，具有三个平行四边形结构，可实现高速、高精度的三维空间运动，广泛应用于食品、医药、电子等行业的分拣、装配等作业。Tricept机器人02Tricept机器人是一种具有三个伸缩臂的并联机器人，可实现大工作空间和高负载能力，适用于加工、测量等需要高精度和高刚性的场合。Hexapod机器人03Hexapod机器人是一种具有六个自由度的并联机器人，可实现复杂的空间运动和姿态控制，广泛应用于航空航天、天文观测等领域。典型并联机器人介绍303并联机构运动学与动力学分析通过定义连杆长度、连杆扭角、连杆偏距和关节角等参数，描述机构运动学特性。D-H参数法旋量理论指数积公式基于旋量理论建立机构的运动学模型，适用于多自由度复杂机构。利用指数积公式描述机构的位置和姿态，具有计算效率高的优点。030201运动学建模方法通过求解机构的位置方程，得到末端执行器的位置和姿态。解析法利用迭代算法求解非线性方程组，得到机构的位置解。数值法通过几何关系直接求解机构的位置问题，适用于简单机构。几何法正运动学问题求解对于特定类型的机构，可以通过封闭解法直接求解逆运动学问题。封闭解法利用优化算法或搜索算法求解逆运动学问题，适用于复杂机构。数值解法应用神经网络、遗传算法等智能算法求解逆运动学问题，具有全局寻优能力。智能算法逆运动学问题求解动力学建模方法及分析基于牛顿第二定律和欧拉方程建立机构的动力学模型。利用拉格朗日方程建立机构的动力学模型，适用于多自由度复杂机构。基于凯恩方程建立机构的动力学模型，具有计算效率高的优点。应用虚功原理建立机构的动力学模型，适用于静力学和动力学分析。牛顿-欧拉法拉格朗日法凯恩方法虚功原理304并联机器人控制策略与技术实现123通过规划机器人运动轨迹，实现精确的位置和姿态控制。基于运动学的控制策略考虑机器人动力学特性，实现更快速、更稳定的运动控制。基于动力学的控制策略引入人工智能、机器学习等技术，提高机器人的自适应能力和智能化水平。智能控制策略控制策略概述及分类模糊控制利用模糊逻辑处理不确定性和非线性问题，提高机器人的鲁棒性和适应性。PID控制通过比例、积分、微分三个环节的组合，实现对机器人位置和速度的精确控制。自适应控制根据机器人运动过程中的实时信息，自动调整控制参数，优化控制效果。经典控制策略在并联机器人中应用03鲁棒控制针对机器人模型不确定性和外部干扰，设计具有较强鲁棒性的控制器。01滑模控制通过设计滑模面和趋近律，实现机器人运动的快速性和稳定性。02反步控制利用反步法设计控制器，逐步推导出满足稳定性要求的控制律。现代控制策略在并联机器人中应用神经网络控制利用神经网络逼近任意非线性函数的能力，实现对机器人复杂动态行为的精确控制。强化学习控制通过与环境交互学习最优控制策略，提高机器人的自主学习和决策能力。深度学习控制结合深度神经网络和强化学习等技术，实现更高级别的智能化控制。智能化控制策略在并联机器人中应用305并联机构优化设计方法与实践案例提高机构刚度、精度和动态性能；减小机构重量和成本；实现特定运动轨迹或功能需求。设计目标机构运动学约束，如工作空间、运动副类型和数量等；机构动力学约束，如驱动力、速度和加速度等；制造工艺和装配要求等。约束条件优化设计目标及约束条件设计流程明确设计需求，建立机构模型，确定优化目标和约束条件，选择优化算法，进行仿真分析和实验验证。设计方法基于灵敏度分析的优化设计，通过改变设计变量来优化机构性能；基于智能算法的优化设计，如遗传算法、粒子群算法等，通过全局搜索找到最优解；基于多目标优化算法的设计，同时考虑多个优化目标，找到满足所有目标的最佳方案。优化设计流程和方法某型并联机床的优化设计，通过改变杆件长度和截面尺寸，提高了机床的刚度和精度，减小了制造成本。案例一某型并联机器人的优化设计，通过优化关节驱动电机的位置和参数，实现了机器人高速、高精度的运动控制。案例二某型并联机械手的优化设计，通过改变连杆机构和驱动方式，提高了机械手的抓取精度和稳定性。案例三典型优化设计案例分析优化设计挑战和未来发展趋势机构运动学和动力学模型的复杂性；优化目标和约束条件的多样性；制造工艺和装配精度的要求等。挑战发展更高效的优化算法，提高设计效率和精度；研究多物理场耦合下的优化设计方法，考虑机构在实际工作环境中的性能；发展面向全生命周期的优化设计方法，综合考虑机构的制造、使用和维护成本。发展趋势306并联机器人仿真、实验与评估方法基于多体动力学理论的仿真模型利用多体动力学理论，建立并联机器人的刚体动力学模型，包括各部件的质量、质心位置、转动惯量等参数。考虑关节柔性和弹性变形的仿真模型在刚体动力学模型的基础上，进一步考虑关节柔性和弹性变形对机器人运动的影响，建立更为精确的仿真模型。仿真模型的验证方法通过与实际机器人进行对比实验，验证仿真模型的准确性和可靠性。同时，可以利用仿真软件进行参数化分析和优化设计。仿真模型建立和验证方法根据实验需求和机器人结构特点，设计并搭建并联机器人的实验平台，包括硬件系统、控制系统、传感器系统等。并联机器人实验平台搭建制定详细的实验测试方案，包括测试项目、测试方法、测试步骤和测试数据记录等。通过实验测试，获取机器人的运动学、动力学和控制性能等数据。实验测试方法对实验数据进行处理和分析，提取有用的信息，如机器人的运动轨迹、速度、加速度、力/力矩等，为机器人的性能评估和改进提供依据。实验结果分析方法实验平台搭建和测试方法VS根据并联机器人的应用需求和特点，制定合适的性能评估指标，如工作空间、运动精度、承载能力、动态响应等。评估体系构建将各项性能评估指标进行综合考虑，构建完整的并联机器人性能评估体系。同时，可以根据实际需求对评估体系进行调整和优化。性能评估指标性能评估指标和体系构建仿真结果分析对仿真结果进行深入分析，了解机器人的运动特性和性