隨著農(nóng)業(yè)規(guī)模的擴大和機器人技術(shù)的發(fā)展,采摘機器人將逐步成為水果采摘的主要工具,它能夠提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。機械臂作為采摘機器人的核心部件,能根據(jù)視覺信息控制水果的采摘。因此,采摘機械臂的控制算法的研究具有重要的意義。本文以柑橘采摘為例。首先,根據(jù)柑橘生長狀況給出機械臂相關(guān)參數(shù),得到機械臂工作空間與柑橘樹冠覆蓋范圍的關(guān)系圖,驗證了所采用的機械臂參數(shù)合理、有效。其次,對機械臂進行運動學(xué)方面建模,分別得到關(guān)節(jié)空間與操作空間在速度、位置等方面的關(guān)系,并使用逆運動學(xué)分析了模型的準(zhǔn)確性,同時根據(jù)給定的連桿質(zhì)量、轉(zhuǎn)動慣量等參數(shù)得到了動力學(xué)方程,分析了機械臂運動中關(guān)節(jié)力矩與位置及速度的關(guān)系,使得機械臂能夠更加精確地對軌跡進行跟蹤。對機械臂運動的軌跡進行了規(guī)劃與驗證,對期望軌跡與實際軌跡的誤差進行了分析,并采用反饋線性化與PD控制相結(jié)合方式對機械臂運動進行控制。仿真結(jié)果表明,采用的控制算法能夠使機械臂快速跟蹤期望軌跡,并按照期望軌跡進行運動,控制精度較高。最后,根據(jù)所建立的運動學(xué)、動力學(xué)模型、規(guī)劃的期望軌跡及跟蹤算法等建立三維仿真模型。仿真結(jié)果表明,機械臂能夠快速跟蹤,并按照期望的軌跡進行運動,整個運動過程平穩(wěn)。結(jié)果表明建立的模型與使用的算法有效。
【學(xué)位單位】：南華大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP241;S225.93
【部分圖文】：

對于機械臂的控制算法研究，運動學(xué)建模是基礎(chǔ)部分。如果運動學(xué)建模產(chǎn)誤或者不夠準(zhǔn)確，則會影響到動力學(xué)方面的建模，進而影響整個機械臂控制。因此，使用合適的運動學(xué)方法建模不僅能避免在運動學(xué)方面產(chǎn)生錯誤，還于機械臂整體控制算法的研究。首先，限于時間以及工作量，本研究暫不考慮末端執(zhí)行器的機械結(jié)構(gòu)及空用情況，默認(rèn)果實位置、末端執(zhí)行器位置及機械臂末端位置等價。運動學(xué)包運動學(xué)與逆運動學(xué)兩方面[38-39]。其中，正運動學(xué)表示研究在已知各關(guān)節(jié)參數(shù)下獲取機械臂末端執(zhí)行器(即果實)位置，逆運動學(xué)表示在已知末端執(zhí)行器位前提下獲取各關(guān)節(jié)參數(shù)。兩者都不考慮機械臂在運動過程中力的關(guān)系，只對建立坐標(biāo)系，將關(guān)節(jié)參數(shù)及機械臂末端位置變化情況轉(zhuǎn)化為與時間相關(guān)的函。正逆運動學(xué)可用關(guān)節(jié)空間及操作空間相關(guān)參數(shù)來表示[40]：假定關(guān)節(jié)空間位量為q ，操作空間位置和朝向向量為 x ，則正運動學(xué)所研究的問題可以描述f(q) = ，逆運動學(xué)所研究的問題可以描述為 qf( x) = 。方框圖表示如下：

圖 2.7 機械臂仿真圖空間仿真結(jié)果如下圖：圖 2.8 工作空間 2.8 中可知，根據(jù)所給定的數(shù)據(jù)，機械臂工作范圍可達 3 米高水平面以及垂直面，可以更加直觀地看出其工作空間的準(zhǔn)確范 所示。

圖 2.8 工作空間知，根據(jù)所給定的數(shù)據(jù)，機械臂工作范圍可以及垂直面，可以更加直觀地看出其工作空間0.5 1 1.5 2 2.5 3x/m012300.511.522.53/zmy/m圖 2.9 工作空間投影圖臂工作空間的水平面投影以及垂直面投影其中

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本文編號：2815501