本文關鍵詞：多自由度機械臂結構參數(shù)優(yōu)化，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來,機器人技術得到長足發(fā)展,對機器人研究與應用受到人們越來越多重視。機器人中多自由度機械臂因其自身的優(yōu)點,逐漸成為了機器人領域中研究的熱點。多自由度機械臂具有可靠性高、工作空間大、靈活性好等優(yōu)點,在工程領域中得到了廣泛的應用。7自由度機械臂作為多自由度機械臂一種,因其具有冗余特性,更好靈活性及避障能力等優(yōu)點,得到了國內(nèi)外許多學者的研究。本文針對一種7自由度冗余機械臂,對其運動學、工作空間以及結構參數(shù)優(yōu)化進行了進一步的研究。首先,采用修正的D-H參數(shù)法建立7自由度機械臂運動學模型,得到機械臂運動方程,求解出機械臂的正逆運動學解,以及其雅克比矩陣。并利用MATLAB中Robotics Toolbox工具箱對該7自由度機械臂進行仿真,驗證機械臂運動學求解的正確性及合理性。其次,在機械臂正運動學方程的基礎上,利用蒙特卡羅法對機械臂的工作空間進行求解,得到機械臂工作空間云圖。同時,利用幾何法求解工作空間在坐標平面的截面圖,從兩種方法的對比中,相互驗證了求解結果的合理性。最后,根據(jù)機械臂設計要求,基于Isight多學科優(yōu)化軟件平臺,以機械臂大臂和小臂總體積為優(yōu)化目標函數(shù),利用其中Multi-Objective Particle Swarm優(yōu)化算法對機械臂進行了優(yōu)化,使機械臂體積得到明顯減小,取得了良好的優(yōu)化效果,機械臂結構更加合理。通過對該7自由度機械臂的研究,完善了該機械臂的理論基礎,在原有結構基礎上對其做出優(yōu)化,改善機械臂的結構參數(shù),對該機械臂后續(xù)研究工作打下了基礎,同時也對其他類似串聯(lián)機械臂的研究和應用有一定的參考價值。
【關鍵詞】：多自由度機械臂 運動學分析 工作空間 結構參數(shù)優(yōu)化 Isight
【學位授予單位】：北京理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP241
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-18
• 1.1 多自由度機械臂的研究背景9-10
• 1.2 多自由度機械臂在各領域中的應用10-12
• 1.3 多自由度機械臂的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢12-15
• 1.4 課題的目的與研究意義15-16
• 1.5 本文的研究內(nèi)容16-17
• 1.6 本章小結17-18
• 第2章 7 自由度機械臂運動學分析18-38
• 2.1 引言18
• 2.2 機器人運動學基礎18-23
• 2.2.1 剛體位姿與齊次變換矩陣18-19
• 2.2.2 姿態(tài)描述19-20
• 2.2.3 空間坐標系齊次變換20-22
• 2.2.4 D-H法建立連桿坐標系22
• 2.2.5 連桿變換矩陣22-23
• 2.2.6 末端執(zhí)行器在參考坐標系變換矩陣23
• 2.3 正運動學分析23-27
• 2.3.1 機器人運動學分析的一般步驟23
• 2.3.2 7自由度機器臂結構23-24
• 2.3.3 位置分析24-27
• 2.4 逆運動學分析27-30
• 2.5 雅克比矩陣求解30-33
• 2.5.1 雅克比矩陣定義30-31
• 2.5.2 雅克比矩陣求解方法31-33
• 2.6 基于MATLAB運動學仿真33-37
• 2.7 本章小結37-38
• 第3章 多自由度機械臂的工作空間分析38-46
• 3.1 工作空間的定義38
• 3.2 求解工作空間主要方法38-39
• 3.3 數(shù)值法求解機械臂的工作空間39-42
• 3.4 基于幾何法對工作空間求解42-45
• 3.5 本章小結45-46
• 第4章 基于Isight結構參數(shù)優(yōu)化46-58
• 4.1 引言46
• 4.2 Isight軟件介紹46-49
• 4.3 多學科優(yōu)化模型49
• 4.4 基于Isight大臂小臂優(yōu)化49-57
• 4.4.1 問題描述49-50
• 4.4.2 優(yōu)化模型的建立50-52
• 4.4.3 優(yōu)化模型在Isight中實現(xiàn)52-55
• 4.4.4 機械臂各參數(shù)對體積的影響55-57
• 4.5 本章小結57-58
• 第5章 結論與展望58-61
• 參考文獻61-67
• 附錄67-68
• 攻讀學位期間發(fā)表論文與研究成果清單68-69
• 致謝69

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