本文選題：空間串聯(lián)機械臂 + 碰撞檢測模型�。� 參考：《合肥工業(yè)大學》2017年碩士論文

【摘要】：在工業(yè)4.0及中國制造2025的雙重背景下,機器人技術(shù)已逐漸成為智能制造業(yè)的主要標志之一。目前,以各型機械臂為代表的機器人已經(jīng)涉足于工業(yè)制造、航空航天、娛樂服務業(yè)、醫(yī)療、軍事等領(lǐng)域。在這些領(lǐng)域中,空間多自由度串聯(lián)機械臂是應用最廣泛的一種機器人,針對其運動學、動力學的相關(guān)理論研究也一直是機器人領(lǐng)域的一個重要研究熱點。其中,對機械臂的運動路徑規(guī)劃方面的研究是機器人運動控制的關(guān)鍵技術(shù),其規(guī)劃效果直接影響機械臂運動學、動力學的性能表現(xiàn)。而在實際應用中,機械臂的工作環(huán)境多為復雜障礙物地形,在運動過程中需要進行有效的避障規(guī)劃。因此,本文主要以空間多自由度串聯(lián)機械臂為研究對象,分別在笛卡爾空間和關(guān)節(jié)狀態(tài)空間中對其進行避障運動規(guī)劃方法的研究,最終實現(xiàn)無碰撞路徑規(guī)劃,對機器人運動控制具有一定的理論意義和實際應用價值。本文主要從以下四個方面展開研究:首先,基于D-H理論對常見的六自由度空間串聯(lián)機械臂為例進行數(shù)學建模,并基于機械臂正、逆運動學原理進行方程推導。其次,就機械臂路徑規(guī)劃過程中機械臂與環(huán)境障礙物碰撞問題,本文提出了三種常見的空間幾何體包絡模型,即圓柱體包絡模型、長方體包絡模型及球體包絡模型,并通過簡化機械臂模型,把機械臂各關(guān)節(jié)干涉及與障礙物實體碰撞檢測問題轉(zhuǎn)化為空間點-線-面之間的位置關(guān)系判斷問題,然后通過空間解析幾何知識進行分析求解。之后,本文提出了兩種機械臂避障路徑方法:一種是笛卡爾空間中基于A~*算法與機械臂逆解結(jié)合的避障路徑規(guī)劃方法,該方法只適用于滿足Pieper準則的機械臂;另一種是關(guān)節(jié)空間中基于改進RRT算法結(jié)合機械臂正解的路徑規(guī)劃方法,該方法通過罰函數(shù)法建立以機械臂運動平穩(wěn)性和機械臂末端最優(yōu)性為代價適用度函數(shù),且適用于任意自由度串聯(lián)機械臂。最后,為驗證上述理論工作,本文建立虛擬樣機進行仿真實驗,并搭建機械臂實物樣機進行運動演示。經(jīng)驗證,兩種路徑規(guī)劃方法都能令機械臂實現(xiàn)一條自起始點到終止點最優(yōu)路徑,且在運動過程中能夠避開所有存在于工作空間中的障礙物。
[Abstract]:Under the dual background of industry 4.0 and made in China 2025, robot technology has gradually become one of the main symbols of intelligent manufacturing. At present, robots represented by various types of robotic arms have been involved in industrial manufacturing, aerospace, entertainment services, medical, military and other fields. In these fields, the spatial multi-degree-of-freedom serial manipulator is the most widely used robot. The kinematics and dynamics of the manipulator has been an important research hotspot in the field of robot. The research on motion path planning of manipulator is the key technology of robot motion control, and its planning effect directly affects the performance of kinematics and dynamics of manipulator. However, in practical application, the working environment of the manipulator is mostly complicated obstacle terrain, and effective obstacle avoidance planning is needed in the process of motion. Therefore, this paper mainly studies the motion planning method of multi-degree-of-freedom series manipulator in Descartes space and joint state space, and finally realizes collision free path planning. It has certain theoretical significance and practical application value for robot motion control. In this paper, the following four aspects are studied: firstly, based on D-H theory, the mathematical model of six degree of freedom space series manipulator is established, and the equations are derived based on the forward and inverse kinematics principle of the manipulator. Secondly, with regard to the collision between manipulator and environmental obstacles in the course of path planning, three kinds of spatial geometric envelope models, namely cylindrical envelope model, cuboid envelope model and sphere envelope model, are proposed in this paper. By simplifying the model of manipulator, the problem of joint interference and collision detection with obstacles is transformed into the problem of determining the position relationship between points, lines and surfaces in space, and then analyzed and solved by the knowledge of spatial analytic geometry. Then, two obstacle avoidance path methods are proposed: one is the obstacle avoidance path planning method in Cartesian space based on the combination of Awe * algorithm and inverse solution of the manipulator, which can only be applied to the manipulator that meets the Pieper criterion; The other is a path planning method based on the improved RRT algorithm and the forward solution of the manipulator in the joint space. The penalty function method is used to establish the cost applicability function of the manipulator motion stability and the end optimality of the manipulator. And suitable for any degree of freedom series manipulator. Finally, in order to verify the above theoretical work, a virtual prototype is established to carry out simulation experiments, and a prototype of the manipulator is built to demonstrate the motion. It is proved that both of the two path planning methods can make the manipulator realize an optimal path from the starting point to the termination point and avoid all obstacles existing in the workspace during the process of motion.
【學位授予單位】：合肥工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP241

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本文編號：1837824