本文通過詳細分析四足機器人國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀,結(jié)合仿生學(xué)原理設(shè)計出一種用于馬術(shù)輔助治療的四足仿生馬機器人。該機器人腿部系統(tǒng)采用凸輪連桿組合機構(gòu)驅(qū)動,具有兩個自由度,能夠?qū)崿F(xiàn)足端軌跡跨距與高度的調(diào)整,進而形成不同運動軌跡以滿足不同患者的康復(fù)需求。在仿生馬機器人研究過程中,根據(jù)對國內(nèi)外同類研究的總結(jié),本文設(shè)計了仿生馬機器人的整體構(gòu)型,對仿生馬機器人工作原理進行了詳細論述。為了求解該機器人腿部系統(tǒng)各機構(gòu)的運動參數(shù),對其腿部系統(tǒng)進行了運動學(xué)建模分析和MATLAB運動分析程序的開發(fā),分析了各結(jié)構(gòu)參數(shù)與步行腿足端點軌跡、速度和加速度的關(guān)系,以及運動過程中凸輪壓力角等特征性能�；贏dams仿真軟件,對仿生馬機器人的三維模型進行動力學(xué)仿真,分析了運動過程中的驅(qū)動電機扭矩、步行腿受力以及機器人質(zhì)心加速度等特性。提出了通過采用變速驅(qū)動的方式,消除仿真過程中機器人整體跳躍的現(xiàn)象。根據(jù)仿生馬機器人腿部系統(tǒng)運動學(xué)分析,推導(dǎo)支點可變平底擺動從動件凸輪機構(gòu)模型,進而推出其凸輪機構(gòu)的參數(shù)優(yōu)化模型和凸輪輪廓設(shè)計模型。隨后,將支點可變平底擺動從動件凸輪機構(gòu)模型應(yīng)用到仿生馬機器人腿部系統(tǒng)中,可以達到在滿足患者康復(fù)需求的基礎(chǔ)... 

【文章頁數(shù)】：108 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 四足機器人構(gòu)型發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.1 國外四足機器人構(gòu)型發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.2 國內(nèi)四足機器人構(gòu)型發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.3 四足機器人腿部結(jié)構(gòu)的研究
    1.3 機器人在康復(fù)領(lǐng)域的應(yīng)用
        1.3.1 康復(fù)機器人的發(fā)展
        1.3.2 各類組合機構(gòu)在康復(fù)機器人構(gòu)型中的應(yīng)用
    1.4 本文主要研究內(nèi)容
        1.4.1 現(xiàn)有研究的不足
        1.4.2 具體研究內(nèi)容
    1.5 論文內(nèi)容安排
第二章 仿生馬機器人構(gòu)型設(shè)計
    2.1 引言
    2.2 仿生馬機器人整體構(gòu)型設(shè)計
        2.2.1 整體構(gòu)型設(shè)計
        2.2.2 機器人整體運動原理
    2.3 機器人步行腿部系統(tǒng)設(shè)計
        2.3.1 構(gòu)型設(shè)計
        2.3.2 機器人腿部系統(tǒng)的運動原理
        2.3.3 腿部系統(tǒng)結(jié)構(gòu)機構(gòu)劃分
    2.4 基于SolidWorks構(gòu)建仿生馬機器人三維模型
    2.5 本章小結(jié)
第三章 仿生馬機器人腿部系統(tǒng)運動學(xué)建模與分析
    3.1 引言
    3.2 腿部系統(tǒng)各機構(gòu)運動學(xué)建模與分析
        3.2.1 建立各機構(gòu)運動運動學(xué)模型
        3.2.2 各機構(gòu)速度和加速度運動學(xué)模型
    3.3 基于牛頓迭代法求解腿部系統(tǒng)各機構(gòu)參數(shù)
        3.3.1 牛頓迭代法原理
        3.3.2 MATLAB求解程序
    3.4 腿部系統(tǒng)運動實例分析
        3.4.1 軌跡實例分析
        3.4.2 速度和加速實例分析
        3.4.3 壓力角實例分析
        3.4.4 基于SolidWorks腿部系統(tǒng)軌跡與凸輪壓力角的驗證
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于Adams的仿生馬機器人運動仿真
    4.1 引言
    4.2 仿生馬機器人模型仿真
    4.3 跳動現(xiàn)象的改善
    4.4 本章小結(jié)
第五章 步距機構(gòu)參數(shù)優(yōu)化
    5.1 引言
    5.2 優(yōu)化問題的提出
    5.3 支點可變平底擺動從動件凸輪機構(gòu)優(yōu)化模型的建立
        5.3.1 重要幾何參數(shù)關(guān)系的推導(dǎo)
        5.3.2 建立通用優(yōu)化模型
    5.4 基于遺傳算法求解凸輪機構(gòu)優(yōu)化模型
        5.4.1 遺傳算法基本思想
        5.4.2 遺傳算法的組成
    5.5 求解優(yōu)化模型實例
        5.5.1 基本參數(shù)賦值
        5.5.2 具體優(yōu)化模型
    5.6 本章小結(jié)
第六章 步距機構(gòu)的凸輪機構(gòu)綜合
    6.1 引言
    6.2 建立機構(gòu)通用凸輪輪廓設(shè)計模型
        6.2.1 機構(gòu)初始位置變量的求解
        6.2.2 基于反轉(zhuǎn)法確定機構(gòu)參數(shù)關(guān)系
        6.2.3 從動件運動規(guī)律的選擇
    6.3 通用凸輪輪廓設(shè)計模型檢驗
    6.4 通用凸輪輪廓設(shè)計模型實例
        6.4.1 求解實例模型凸輪輪廓
        6.4.2 支點可變平底擺動從動件凸輪機構(gòu)實例應(yīng)用
    6.5 本章小結(jié)
結(jié)論與展望
    結(jié)論
    展望
參考文獻
附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文目錄
附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間獲得專利
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于最優(yōu)化方法的盤形凸輪最大壓力角計算器的設(shè)計[J]. 吳斌.  應(yīng)用技術(shù)學(xué)報. 2019(04)
[2]遺傳算法在優(yōu)化問題中的應(yīng)用綜述[J]. 李巖,袁弘宇,于佳喬,張更偉,劉克平.  山東工業(yè)技術(shù). 2019(12)
[3]面向產(chǎn)品配置設(shè)計的改進交互式遺傳算法[J]. 朱佳棟,蘇少輝,陳昌,劉桂英.  中國機械工程. 2018(20)
[4]基于改進遺傳算法的托盤揀選延誤時間優(yōu)化[J]. 李敬花,曹旺,趙定剛,蔣巖,周青驊.  計算機集成制造系統(tǒng). 2020(02)
[5]面向服務(wù)的智能制造[J]. 陶飛,戚慶林.  機械工程學(xué)報. 2018(16)
[6]基于自適應(yīng)遺傳算法的空管雷達部署優(yōu)化[J]. 劉帥,秦姍姍.  通信技術(shù). 2018(04)
[7]非線性方程組求解器及平面連桿機構(gòu)仿真程序研究[J]. 柳冬玉,潘亞嘉.  機械研究與應(yīng)用. 2018(01)
[8]基于改進自適應(yīng)遺傳算法的物流配送路徑優(yōu)化研究[J]. 吳聰,陳侃松,姚靜.  計算機測量與控制. 2018(02)
[9]基于工序約束鏈編碼的遺傳算法求解產(chǎn)品綜合調(diào)度問題[J]. 石飛,趙詩奎.  中國機械工程. 2017(20)
[10]基于混合自適應(yīng)遺傳算法的相控陣雷達任務(wù)調(diào)度[J]. 張浩為,謝軍偉,張昭建,宗彬鋒,陳唐軍.  兵工學(xué)報. 2017(09)

博士論文
[1]敏捷仿生腿機構(gòu)設(shè)計及其全局分析方法研究[D]. 臧紅彬.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2019
[2]生理信息融合算法及其在仿生機器馬中的應(yīng)用研究[D]. 任玉艷.燕山大學(xué) 2013

碩士論文
[1]基于SLIP模型的四足機器人控制方法及實現(xiàn)[D]. 吳國雄.電子科技大學(xué) 2019
[2]可實現(xiàn)跳躍功能的四足機器人單腿結(jié)構(gòu)設(shè)計與運動建模分析[D]. 宋康康.鄭州輕工業(yè)學(xué)院 2018
[3]基于當(dāng)量磨削的凸輪轉(zhuǎn)速動態(tài)優(yōu)化[D]. 徐峰.吉林大學(xué) 2018
[4]仿生踝關(guān)節(jié)輔助康復(fù)系統(tǒng)研發(fā)[D]. 李洪鵬.鄭州輕工業(yè)學(xué)院 2017
[5]基于免疫遺傳算法的模糊柔性作業(yè)車間調(diào)度問題研究[D]. 黃碩果.重慶交通大學(xué) 2017
[6]具有手腳融合功能的四足步行機器人動力學(xué)建模與仿真[D]. 張小輝.鄭州輕工業(yè)學(xué)院 2012
[7]六自由度運動平臺運動學(xué)位置正解研究[D]. 文家富.中國民航大學(xué) 2011
[8]基于遺傳算法的汽車動力傳動系參數(shù)多目標優(yōu)化[D]. 胡峰.武漢理工大學(xué) 2010
[9]生理信息融合在仿生機器馬中的應(yīng)用[D]. 宋洋.燕山大學(xué) 2009



本文編號：3711455