6轴并联机器人开发–有限元分析 对我的正式版并联机器人做了一个有限元分析,并根据计算结果对相应位置做了一下补强。在负荷50公斤时,承力件最大变形为0.013mm,满足要求。由于机器人运动时,最大加速度不超过10米/秒秒,即1G,而负荷也只有3~5公斤,加上所有运动系统也不会超过10公斤,所以变形仅为计算值的1/5,约为0.0026mm。 最终机械设计如下 顺便说一下,用的是UG NX20
前言今天接着之前的智能车硬件部分,记录智能车控制部分的个人理解,本文采用自动控制原理来分析智能车的方向控制。 自动控制理论为了更好地理解“控制”,我们复习一下自动控制原理的相关理论知识。 人工控制系统首先,通过分析一辆真正在道路上行驶的汽车来开始今天的话题;汽车能够在道路上正常行驶是依托人的控制,从自动控制原理的角度来看人和车组成了一个人工控制系统;其中车的行驶姿态作为系统的被控量,车保持在道
6轴并联机器人,6轴运动展示 6轴并联机器人,6轴运动展示,包括XYZ轴方向的移动,和围绕XYZ轴的旋转,每一组的2根驱动臂是分别驱动的,这也是有6个自由度的关键。伺服电机驱动的工业级产品正在开发中,可用于生产线上产品的捡拾,装配,和搬运 6轴并联机器人
几何法与代数法都属于位置级的逆运动学解法,即最终所求得的是机械臂关节位置变量的解析表达式,这些方法针对不同机械臂的具体解算过程是不一样的,而且机械臂必须满足一个必要条件,即机械臂的逆解存在解析解。前面的章节中我们已经研究过,并不是所有机械臂的逆解都存在解析解,因此,需要其他的方法求解该类机械臂的逆解。 下面,我们来看另外一种机械臂的逆运动学解法:速度级的雅可比方法(Jaco
在现代工业、环境监控和城市安防应用中,多机器人系统(MRS)的应用日益广泛。相较于单一机器人系统,多机器人系统在执行复杂任务时不仅效率更高,而且对单一故障的鲁棒性更强。本文介绍了Tello无人机编队控制方法,设计了五架无人机的编队任务,并在物理中进行了实现。 通讯接口 可使用官方的Tello SDK通过电脑或手机无线2.4 GHz 802.11n WiFi连接控制无人机。无人机控制指令主要是通过U
0. 简介 多视角聚合技术有望克服多目标检测和跟踪中的遮挡和漏检问题。最近的多视角检测和三维物体检测方法通过将所有视角投影到地面平面上,并在鸟瞰图中进行检测,取得了巨大的性能提升。《EarlyBird: Early-Fusion for Multi-View Tracking in the Bird’s Eye View》研究了在鸟瞰图中进行跟踪是否也能在多目标多摄像头跟踪中带来下一次性能突破。目
PID算法详解 控制算法 所谓控制就是把当前所控制的对象的状态控制为我们设定的目标值,或者尽可能的接近,例如:一个温度控制系统中,我想控制水温在100摄氏度,100摄氏度就是目标值,我们需要把当前温度不断地接近目标值100摄氏度。 传统的控制算法 SV是我们设定的值,PV是对象当前的值,将SV和PV同时送入特定电路或者算法中,利用控制算法对SV和PV进行分析、判断、处理,从而得出一个输
机械设计已经做好了,第一版做为原理验证,计划采用6个42步进电机直驱主动臂,不做减速机构。顶部的固定平台和主动臂用亚克力。电机的固定基座是异形件,用3D打印件,还有末端的小运动平台也是。黑色的从动臂是碳纤维杆。这样机械部分比较简(省)单(钱),缺点是运动范围非常小(鱼眼轴承偏转角度太小了),不过拿来搞原理验证也够了。对于三轴并联机器人,由于是3个主动臂驱动6个从动臂,也就是每个主动臂驱动2个从动臂
版本信息 软件 版本 QGC V3.4 Qt 5.11.0 Visual Studio 2015 软件架构 // main.cc内209行 QGCApplication* app = new QGCApplication(argc, argv, runUnitTests) QGCApplication在
1、欧拉插值 把旋转矩阵R表示成欧拉角,那么每个时刻的位姿就可以表示成三个角度,我们每两个节点之间对三个角度值分别进行插值,我们看起来就是每两个节点剑斗士绕三个轴依次旋转,每次旋转是按照其中一个角度值的插值,这也是他的缺点就是看起来比较繁琐,冗余的运动成分大,经济性很差 2、RPY插值 rpy插值和欧拉插值的原理在我心里是一样的 %% %欧拉插值和RPY插值 rpy0 = [0,0,0
0摘要 因为我个人是做六轴机械臂轨迹规划,所以大部分学习和博客重点与此有关。本篇文章主要讲述四元数的定义数学基础(没有推导只有公式结果)、四元数是如何表示旋转位姿,四元数表示位姿在轨迹规划过程中的插值方法、四元数的优缺点(主要是优点)。 1.四元数基础 1.1四元数作用从复数的定义是w = a+bj,我们发现其实给一个复数w1乘上另外一个复数w2,实际上可以实现对w1的旋转和缩放,如果我
文章参考书籍:《机器人学 建模、规划与控制》 0.摘要 本篇文章讲解微分运动学的主要内容,关键是两种雅克比矩阵的定义/计算,以及其对于正/逆运动学的作用,使用其求解机械臂奇异点的方法,文中还给出了六个转动关节的机械臂基于DH参数已知情况下的雅克比矩阵和奇异点。 1.几何雅克比矩阵 1.1定义:描述用户关节速度与相应末端执行器线速度和角速度之间关系的微分运动学 1.2具体计算公式:
1.他人博客经验分享 roslaunch ur_modern_driver ur10_bringup.launch limited:=true robot_ip:=IP_OF_THE_ROBOT [reverse_port:=REVERSE_PORT] (备注:IP_OF_THE_ROBOT需要替换成UR5机械臂本体的静态地址192.168.1.110) roslaunch ur_mod
为了方便进行无人机的编队演示,以及在各种场景下实现队形的灵活切换,开发了一套专门的上位机控制平台。本文将重点介绍应用于tello无人机的编队操作面板及其核心功能。 操作面板页面 下图展示了操作面板,其中包含5种编队动作和3个可选位置设定。用户可以根据实际需求选择动作,并对动作参数进行配置。该平台嵌入了两套通讯系统:仿真系统和物理系统。用户可以在仿真环境中验证动作的合理性和安全性,然后在物理系统中进
简介 直流无刷电机(Brushless Direct Current Motor,简称 BLDCM)顾名思义没有了直流有刷电机中的电刷和换向器等结构,因此线圈绕组不参与旋转,而是作为定子,永磁体作为转子,所以需要通过控制线圈电流方向来改变磁场方向从而使转子持续旋转,同步进电机不同的是,无刷电机绕组通常是 3 组,并且只有 3 个引出接线端子,一般为星形接法,3 组线圈的起始端通过电机内部连接到
直线插补针对的是走直线或者斜线轮廓形状轨迹,而在实际的数控机床上,不单单只有走斜线或直线,如果需要走的目标轮廓是弧线,直线插补满足不了,所以这时候就需要圆弧插补。 圆弧插补的简介 在圆弧起点与终点间,计算逼近实际圆弧的点群,控制刀具沿点运动,加工出圆弧曲线。它的思想与直线插补的类似,并且都是使用的逐点比较法来实现,所以插补步骤也一样都分为: 偏差判别 坐标进给 偏差计算 终点判别 逐点
从最基础的 IO口模拟脉冲控制步进电机旋转,到步进电机的梯形、S 型加减速以及 PID 速度环位置环控制等,这些都是控制单个步进电机的方法,在众多的步进电机应用中,更多的是双轴甚至多轴的联动控制。 插补运动 概念 插补这个概念最初源自于数值分析数学中的插值,它是一类在离散的已知数据点范围内构造新数据点的方法。现在这类方法被广泛应用在数控系统和各种相关行业中,所以接下来关于插补的 介绍
算法理论 有三条曲线分别是红色、青色和蓝色,其中红色速度曲线、蓝色加速度曲线,青色为梯形加减速模型的加速部分曲线。 图中是梯形加速度部分(青色曲线)和 S 形加速部分(红色曲线)比较,梯形加减速是按照一个固定的斜率增加速度到达 Vt, 到达 Vt 后加速部分结束,开始进入匀速部分,梯形加减速由匀加速上升的趋势突然变成匀速,由于惯性会产生较大的冲击力和噪声;S 形加减速则很好的避免了这一问题
梯形加减速算法与S 形加减速算法 梯形加减速算法其特点是:算法简便,占用时少、响应快、效率高,实现方便。但匀加速和匀减速阶段不符合步进电机速度变化规律,在变速和匀速转折点不能平滑过渡。启动、停止、高速运动段会产生较大的冲击和振动及噪音所以这种算法主要应用在对升降速过程要求不高的场合,如简单的定长送料。也就是说在一些精密的场合,梯形加减速算法并不适用。 S 形加减速算法:还是以梯形加减速章节提到
理论实现 由于算法在计算过程中涉及到一些浮点型运算,大量的浮点型运算会使得效率大大降低为了使在计算浮点型的速度得到更好的优化。 控制步进电机需要四个描述速度曲线的参数;速度曲线从零速度开始,加速到给定速度并持续到减速开始,并且最后减速至零给定步数的速度。 1.不同速度段的处理方法 通过第14篇文章思路大概已经清晰,接下来就是软件代码的设计,其实使用定时器产生脉冲,并按梯形规律加速即可,使用
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