【摘要】：以機器代替人工實現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)的高效性和安全性已成為當前工業(yè)發(fā)展的必然趨勢。但在冶金等行業(yè),工業(yè)機器人因?qū)I(yè)性強,投資高,特異性多等特點嚴重阻礙了自動化的普及和發(fā)展。本文以某輪式撈渣機為研究對象,為實現(xiàn)設(shè)備自動化改造做出一些嘗試。本文的主要研究內(nèi)容如下:首先,采用D-H描述建立機械臂部分的連桿坐標系,通過位姿理論建立機械臂的運動學方程,實現(xiàn)笛卡爾坐標系到關(guān)節(jié)空間的轉(zhuǎn)換。結(jié)合機械臂的結(jié)構(gòu)特征和工作環(huán)境以關(guān)節(jié)3和關(guān)節(jié)4為主要運動關(guān)節(jié),逐步降低逆運動代數(shù)解中的未知量,建立逆運動學求解模型,并驗證正運動學方程的正確性。其次,利用旋轉(zhuǎn)矩陣的導數(shù),求解以關(guān)節(jié)運動的線速度和角速度為變量的雅可比矩陣和其他動力學參數(shù),構(gòu)建機械臂部分的拉格朗日動力學方程,為控制系統(tǒng)的設(shè)計提供指導。再次,采用標準三次樣條插值函數(shù)對本文所研究的機械臂部分進行軌跡規(guī)劃:根據(jù)工作要求確定末端的期望軌跡,并確定目標點的位置坐標;通過逆運動求解模型求出各目標點對應(yīng)的關(guān)節(jié)變量值;將數(shù)據(jù)導入Adams,選擇CUBSPL作為驅(qū)動函數(shù)進行仿真模擬,獲得各關(guān)節(jié)位移、速度和加速度隨時間的變化曲線。結(jié)果表明各曲線連續(xù)平穩(wěn),無明顯突變點,數(shù)值在合理的范圍內(nèi),滿足工作要求。最后,對輪式小車進行軌跡規(guī)劃的研究。選用精度較好、計算量小、易于存儲和調(diào)用的傳統(tǒng)柵格法作為環(huán)境建模的方法,采用運算速度較快的A*算法進行路徑搜索,結(jié)合小車的實際情況生成定點間的運動路徑,確定輪式小車軌跡規(guī)劃的具體流程。
【圖文】：

劃”加大了對機器人的研究投資，總計 6 億美元并在 2013 0 地平線”項目在英國啟動，再投入 9 億美元用于機器人的研發(fā)國提出“工業(yè) 4.0”的概念，依靠機器人、生產(chǎn)互聯(lián)、人機交能生產(chǎn)，將工業(yè)自動化提高到一個新的高度。2015 年，日本[2]，并逐步提升機器人的“易用性”以實現(xiàn)大范圍推廣，加快些舉措無不證明著以機器人產(chǎn)業(yè)為核心實現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)自動化國來說，為解決老齡化社會帶來的勞動力減少、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移帶足消費者需求實現(xiàn)差異化和個性化的生產(chǎn)要求等問題，將工產(chǎn)，以機器代替勞動力進行工業(yè)生產(chǎn)，實現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)的機械。我國工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)有了飛速的發(fā)展，特別是在 2015 年提重大戰(zhàn)略部署后，其產(chǎn)量實現(xiàn)了飛速的發(fā)展。機器人產(chǎn)量增長率提高到 2015 年的 63.48%，雖然此后年增長率有所降低，但年 2017 年，我國國產(chǎn)工業(yè)機器人年產(chǎn)量達 131079 套，是 201如圖 1-1 所示[3]。

圖 1-2 2012-2017 年我國工業(yè)機器人市場規(guī)模走勢圖前我國應(yīng)用的工業(yè)機器人主要為簡單的三軸、四軸機器人，完成適用于精密加工、智能制造的六軸或六軸以上的機器人，因結(jié)構(gòu)因素應(yīng)用占比較低[4]。此外，工業(yè)機器人的應(yīng)用領(lǐng)域分布嚴重不均機器人應(yīng)用領(lǐng)域分布如圖 1-3 所示。從工作內(nèi)容來看，，工業(yè)機器、上下料和焊接，占比分別為 35.30%和 36.20%；從行業(yè)來看，行業(yè)工業(yè)機器人應(yīng)用最多，約為 32.89%，3C 電子電氣次之，占食品飲料煙草行業(yè)工業(yè)機器人應(yīng)用量最少，只有 1.97%。這說明器人利用率差異很大，除汽車和 3C 電子電氣產(chǎn)業(yè)外，其他產(chǎn)業(yè)有很大潛力。
【學位授予單位】：華北電力大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP242;TF30

【參考文獻】

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1 蔡自興;;對機器人化熱潮的策略思考[J];機器人技術(shù)與應(yīng)用;2015年03期

2 王喜文;;日本機器人新戰(zhàn)略[J];中國工業(yè)評論;2015年06期

3 東輝;杜志江;;基于工作空間密度函數(shù)的平面冗余機器人的逆運動學求解算法[J];機械工程學報;2015年17期

4 顧辰;;改進的A*算法在機器人路徑規(guī)劃中的應(yīng)用[J];電子設(shè)計工程;2014年19期

5 王殿君;;基于改進A~*算法的室內(nèi)移動機器人路徑規(guī)劃[J];清華大學學報(自然科學版);2012年08期

6 陽方平;李洪誼;王越超;陳鵬;王雪竹;;一種求解冗余機械臂逆運動學的優(yōu)化方法[J];機器人;2012年01期

7 錢東海;馬文羅;汪建偉;王偉東;;多約束條件下的機器人時間最優(yōu)軌跡規(guī)劃[J];制造業(yè)自動化;2011年11期

8 劉陳方;宋少云;;仿生機器人的研究綜述[J];武漢工業(yè)學院學報;2010年04期

9 李偉光;許陽釗;;搬運機器人的軌跡規(guī)劃[J];組合機床與自動化加工技術(shù);2010年05期

10 凌家良;施榮華;王國才;;工業(yè)機器人關(guān)節(jié)空間的插值軌跡規(guī)劃[J];惠州學院學報(自然科學版);2009年03期

本文編號：2618289