仿真机械手臂设计精选(九篇)

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第1篇：仿真机械手臂设计范文

关键词：陆地钻机 二层台机械手臂 石油钻杆排放系统 伺服驱动

1.引言

钻井作业过程中，二层台井架工的作业环境非常恶劣，高空露天作业，起下钻井架工在26米高的猴台上一站就是十多个小时，风吹日晒。为了改善井架工的作业环境，胜利油田钻井三公司机动办公室开始着手设计二层台机械手臂井架工伺服操作系统，井架工在钻台偏房内或是在司钻房内遥控操作二层台机械手臂，实现钻杆、钻铤摆正入指梁。该设计着重考虑四点：①适用于公司内部40、50、70型陆地钻机k型自起井架，方便安装和井队设备搬迁。②无需对二层台的承重进行改装，机械手臂小巧轻便，总重量控制在250kg以内。③操作简单、动作迅速灵敏准确，井架工在钻台面或司钻房内利用监控视频对机械手臂进行可视化遥控操作，钻杆摆放速度不低于人工摆放速度。④机械手臂露天作业，皮实耐用，防水防爆。

2.现有二层台机械手臂成型产品的介绍

针对以上四个要求，我们考察了国内外现有的钻井二层台钻杆摆放系统，都无法满足上诉四个要求。国内外钻杆摆放系统成型的设计目前可以大致分为两类，一类是将钻杆整柱提起，再利用液压手臂旋转摆正推送入指梁。该设计优点在于可以同时省去钻台面上两个钻工和二层台上井架工共三个人的工作量，但这种设计对于二层台的承重要求很高，必须对井架和二层台的结构进行全新的设计， 显然对现有井架进行改造不现实。例如，NOV（国民油井）公司和挪威MH公司的海上平台钻柱摆放系统（图1），国内杰瑞石油工程机械有限公司的二层台智能排管系统（图2）。第二种设计是钻工先把钻杆立柱的下端推到钻杆盒内，下放游车，钻杆立柱下端立在钻杆盒上，打开液压吊卡，然后用机械手臂抓住钻杆立柱摆正推送入指梁。这种设计只能节省井架工的人工劳动，钻台面上还需要人工完成，但是这种设计的好处是结构简单，二层台不承受钻柱的重量，只需要一个很小的力就可以将钻杆摆正就位。在现有钻机上增加二层台机械手臂，只能采用这种设计。目前采用第二种设计思路的成型产品只有NOV（国民油井）公司开发的，二层台液压机械手臂（图3）。我们在NOV的设计上大胆改进，采用全新的机器人设计理念，自主研发出了适用于40、50、70型陆地钻机K型自起井架的二层台机械手臂井架工伺服操作系统（图4）。

3.二层台机械手臂井架工伺服操作系统的设计

（1）结构设计和NOV的设计大致相同，都包含导轨、滑台、旋转台、伸缩手臂、机械手（图5）。整个机械手臂可以在导轨上前后滑动，左右转动，机械手臂向前伸出和向后缩回。 但是不同于NOV设计之处在于，我们的机械手臂安装在舌台的上部。这样有两个好处，第一，搬家无需将机械手臂拆掉，二层台挡风墙上有自动固定位置，机械手臂滑到挡风墙边上自动固定，二层台下部就是装车面，所以，机械手臂是一次安装，无需拆卸。这对于陆地钻机，平均一两个月就搬迁一次的搬家频率，大大节省拆卸安装时间。第二，机械手臂安装在舌台上部，安装电缆、保养、维修都非常方便。维修人员触手可及。NOV的设计一但出现任何问题，维修人员下去检修都非常困难。

（2）近几年伺服电机技术发展非常迅速，NOV的设计采用液压缸、液压马达驱动机械手臂我们的设计在二层台机械手臂上大胆采用机器人的设计理念，所有的驱动全部采用伺服电机加减速机的形式作为动力。导轨滑台采用滚珠丝杠传动，传动平稳、动作迅速、阻力小。旋转台和机械手臂部位全部采用涡轮蜗杆传动。相比NOV的液压系统，伺服电动机驱动，省去了液压站，液压管线，制造成本大大降低，伺服电机的维护保养和日常消耗成本也比液压系统小很多。伺服驱动系统的安装、维护、操控相比液压驱动系统优势明显。

（3）操控方面采用伺服电机速度控制系统，机构简单，控制手柄模拟信号直接控制伺服驱动器。井架工一只手握住操控手柄，前后左右推动手柄就可以控制机械手臂的伸缩，滑台的左右移动，旋转手柄可以控制旋转台的转动，拇指部位的按钮可以控制机械手抓的开合（图6）。机械手臂上安装有摄像头，机械手臂的所有操作全部在显示屏幕上可以看到，井架工在司钻房内可视化遥控操作，无需再爬上二层台。彻底解放井架工的体力劳动，改善工作环境，。

（4）滑块采用回型结构设计，丝杠和导轨上面铺设承重板材，机械手臂出现故障，无法工作，可以用摇把将机械手臂退回到挡风墙一边，井架工站在承重板材上面进行人工排钻杆作业（图7）。同时承重板材对丝杠和导轨起到防雨作用。

（5）该设计目前唯一的缺点就是，起钻过程中，必须有液压吊卡的配合才能开启吊卡。所以只能安装在配备有顶驱和液压吊卡的井架上。下钻过程中，利用机械手臂推送钻杆的撞击力就可以将吊卡口上。下一步的重点是将开吊卡的装置和机械抓手都安装到机械手臂上。实现无需液压吊卡的起下钻作业。

4.结束语

目前，数字样机的研发过程已经完成，全程通过delmia仿真软件进行数字样机的开发、有限元分析和仿真演示。模型样机零部件的设计、相关产品的选型和采购已经完成，下一步工作将围绕地面试验台的搭建，系统模型样机的组装和地面试验展开，计划年底能将模型样机安装到公司新出50DB钻机进行现场试验。

参考文献：

[1]蔡文军，张慧峰，孙，等. 钻柱自动化排放技术发展现状[J].石油机械，2008，36 （ 12）

[2]袁建民，赵保忠. 油管柱立式自动排架设计[J]石油机械，2006，34

[3]童征等.陆地钻机用二层台管具摆放系统的设计[J]石油机械 2011，39

作者简介：

田成辉，男，（1966.4?―）钻井三公司机动办主任

徐元春，男，（1980.6―）钻井三公司机动办干事

第2篇：仿真机械手臂设计范文

关键字： 机械手臂； 农用机械； 应力分析； 主应力测试

中图分类号： TN06?34； TH114 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2014）15?0130?03

Principal stress testing experiment and analysis of machinery arm in agriculture

CHEN Chao1， L? Xiao?xue1， YI Xiao?kang2， HU Can2

（1. Xinjiang Alar Bureau of Quality and Technical Supervision， Alar 843300， China； 2. School of Mechanical Engineering， Tarim University， Alar 843300， China）

Abstract： Taking domestic KR?70004?PAX grabbing type manipulator device as the object of study， time of the mechanical arm in actual handling process were measured and analyzed by means of resistance strain type displacement sensor and PLC?300 data acquisition system. The results show that the manipulator device′s operation radius and grabbing weight factors have great influence on the principal stress change of mechanical arm. The principal stress increases sharply by 6000 N/mm at the moment of starting when the operation radius is 3000 mm. The principal stress can reach 5300 N/mm when the normal operating radius is 2000 mm and the weight of work piece is 350 kg.

Keyword： mechanical arm； agricultural machinery； stress analysis； principal stress testing

0 引 言

目前，随着农业机械化生产的不断推进，在农业生产过程中，码跺垛码机械手装置得到了广泛的应用。特别是在牧场草堆码跺、棉花等作物桔杆码跺、甚至棉花加工厂的码跺作业均应用到机械手的作业。然而，码跺作业一般为重复连续性作业，实际应用时，机械手装置的故障率较高，特别是疲劳性过载，机械手臂的应力变形随着使用的时间呈变形过大的情况，甚至影响机械手装置的整体性能；而在垛码机械手装置中，机械手臂应力损害是机械手装置最难修复的应力故障。垛码机械手装置一般为重载型作业，负载要求范围在300～1 300 kg之间，并且机械手装置工作范围在2 600～3 500 mm之间，特别是一些卸码垛作业的机械手装置中，机械手装置工作范围要求均超过3 000 mm。机械手装置的工作范围决定了机械手臂的作业半径，作业半径越长，机械手臂所承受的应力变化越大。在目前的机械手的研究中，国内主要集中在机械手臂的动力学研究上，对机械手臂的应力分析也局限于静态的受力分析，缺少实际应用中的应力数据，对实际应用中的机械手臂主应力的变化情况不明[1?4]。

针对目前重载型机械手臂的应力损害情况和实际应用中的应力变化研究现状，以新疆生产建设兵团第一师农场进行棉花桔杆码跺的机械手装置为研究对象，进行机械手臂的主应力测试试验，分析在不同工况条件下主应力的变化情况，为机械手臂的设计与应用提供参考依据。

1 主应力测试试验的方法与条件

1.1 测试试验的对象

新疆建设兵团第一师农场码跺机械手采用的是上海易升设备公司生产的国产KR?70004?PAX抓取型机械手装置，其最大码跺负荷能力在350 kg，最大工作半径为3 000 mm，末端执行器为爪型方式进行打捆桔杆的码跺，控制系统采用PLC?300作为核心控制单元，根据机械手装置的特性，以重复性顺序控制为主。

主要的机械手臂结构简图如图1所示，机械手臂由两节伸缩臂组成。机械手手臂截面结构如图2所示，工作时，机械手臂表面任意一点的主应力均为最大值。

图1 机械手手臂结构简图

图2 机械手手臂I?I截面结构图

1.2 应力测试的系统设备

应力测试系统设备主要包括两部分：一部分为机械手臂部位主应力测量传感器的现场布置和应力信号的放大与传送。另一部分是以PLC为核心的测量控制系统，包括应力数据的处理、画面的显示、应力过载值报警的输出等，具体的系统框图如图3所示。

图3 机械手臂应力检测系统框图

根据机械手臂的工作特点以及负载能力，采用电阻应变片式位移传感器作为主应力的测量传感器，应变片式位移传感器通过信号采集放大后，传送至机械手PLC系统进行数据的处理与分析[5]，根据应力变化情况启动机械手装置的保护电路，同时，采集信号通过人机画面进行实时的显示。

1.3 机械手臂主应力测试点的布置与计算

在机械手装置进行码跺作业时，物料对机械手臂的应力影响主要为弯扭组合变形，根据应力?应变广义胡克定律，机械手臂构件表面任意一点处于平面应力状态，并且在同一直线构件上，主应力的大小不变。通过这一原理，在机械手手臂构件表面布置一种直角形应变片结构，可测量出主应变力大小[6?8]，具体的应变片布置如图4所示。I?I截面在[A，][B，][C，][D]四个测试点布置直角形应变片结构。图4中，直角形应变结构由+45°方向的应变片、0°方向的应变片和-45°方向三个应变片组成，当机械手臂构件产生变形时，应变片可反馈出三个方向的线应变值，并通过变送器将应变值传送回PLC系统。

根据被测点三个方向应变值[ε45°，ε0°，ε-45°，]计算主应力大小公式为：

[σmaxmin=E2（1+μ）（ε-45°+ε45°）±E2（1+μ）（ε-45°-ε0°）2+（ε0°-ε45°）2] （1）

式中：[σ]为主应力的最大值与最小值；[E，][μ]为机械手臂材料的弹性模量和泊松比。

则计算主应力的方向公式为：

[tan2?=2ε0°-ε-45°-ε45°ε-45°-ε45°] （2）

式中：[?]为主应力方向与应变片（-45°）方向的夹角。从式（1）、式（2）中可知，在已知材料的[E，][μ]而不必已知载荷及横截面尺寸的情况下，用实验手段方法就可测得构件表面主应力大小及方向。

图4 I?I截面应力布置展开图与应力受力情况图

1.4 机械手臂主应力测试的步骤

应力测试试验根据机械手臂的作业半径和抓取工件的重量大小进行单因素影响试验，以测试不同作业半径下对机械手臂主应力的影响和不同工件重量下对机械手臂主应力的影响。

（1） 作业半径根据车间的常用作业情况，选取作业半径分别为2 000 mm，2 500 mm及最大作业半径3 000 mm进行作业半径单因素影响测试。

（2） 根据抓取工件的重量，选取200 kg，300 kg和350 kg进行抓取重量单因素影响测试。

（3） 在进行主应力的实际测量时，根据车间生产时的实际工况对机械手臂的运动时间段进行划分，分别记录抓取工件物料时、起动瞬间，稳定时、移动过程及下放过程各时间段的应力变化情况。

2 应力测试的结果与讨论

根据测试实验得出的各应力数据，进行主应力的计算与统计，可得到作业半径、抓取重量两种因素影响下的应力变化情况。

图5所示为机械手臂使用工作半径为2 000 mm时的主应力变化情况。机械手装置的一个工作时间段为20 s，当 [t=]1.2 s时为起动瞬间。从图中可以看出，不同的抓取重量对主应力的影响明显，当工件重量为350 kg时，主应力能达到5 300 N/mm。同时，对于起动瞬间[t=]1.2 s时的主应力变化影响最为明显，当工件重量为200 kg时，起动瞬间最大主应力为3 450 N/mm。

图5 工作半径2 000 mm时的主应力变化情况

图6和图7所示分别为机械手臂使用工作半径为2 500 mm和3 000 mm时的主应力变化情况。

图6 工作半径2 500 mm时的主应力变化情况

与图5相比，当不同抓取重量时，机械手臂各运动时间段内的曲线变化情况基本一致，均在机械手装置抓取工件的起动瞬间主应力值变化最大。不同的是，不同的工作半径下，主应力变化曲线的最大值有所不同，当作业半径为3 000 mm时，主应力在起动瞬间急剧增加，最高时达到6 000 N/mm。

图7 工作半径3 000 mm时的主应力变化情况

图5～图7中的数据表明，主应力的变化情况与工况条件、机械手臂作业半径密切相关。当作业半径较少时，主应力的变化值区间明显减小；而当作业半径达到最大时，机械手臂的整个运动时间段的应力变化明显增大，并且在起动瞬间达到最大值。

3 结 论

应用KR?70004?PAX抓取型机械手进行了机械手臂的应力测试试验，得出了机械手装置的作业半径、抓取重量大小因素变化对机械手臂主应力变化的影响规律。

（1） 机械手臂的主应力变化与作业半径成正比的关小，在相同的抓取重量下，作业半径越大，机械手臂承受的应力值越大，当作业半径为3 000 mm时，主应力在起动瞬间急剧增加，最高时达到6 000 N/mm。

（2） 机械手臂的主应力变化与抓取重量大小成正比关系，在相同的作业半径条件下，不同的抓取重量对主应力的影响明显，在正常的作业半径2 000 mm时，当工件重量为350 kg时，主应力能达到5 300 N/mm。

（3） 在机械手臂的一个运动时间段周期应力变化中，不论什么工况条件与作业半径，在抓取工件后的起动瞬间主应力值达到最大值。因此，起动瞬间的主应力变化值可作为机械手设计的参考依据。

注：本文通讯作者为弋晓康。

参考文献

[1] 刘海顺.基于磁各向异性特性应力测试的理论与方法研究[D].徐州：中国矿业大学，2008.

[2] 李金恒，肖慧，胡志华.基于ADAMS的机械手臂运动仿真分析[J].机床与液压，2009，37（8）：206?209.

[3] 吕广明，孙立宁，张博.五自由度上肢康复机械手臂的运动学分析[J].哈尔滨工业大学学报，2006，38（5）：698?701.

[4] THOMAS G， KRUM S. Control of cooperating mobile manipulators [J]. IEEE Transaction on Robotics and Automation， 2002， 8（1）： 94?103.

[5] 姚娟，张志杰，李丽芳.基于LabVIEW和TCP的数据采集系统设计与实现[J].电子技术应用，2012，38（7）：72?74.

[6] 罗佳，孙运强.CAN总线技术在车辆悬架动态应力测试中的应用[J].自动化仪表，2013，34（11）：80?84.

[7] 赵志刚，赵伟.基于动态不确定理论的多传感器系统传感器失效检测方法[J].传感技术学报，2006，19（6）：2723?2726.

第3篇：仿真机械手臂设计范文

关键词 数控机床；机械手；设计

中图分类号TG659 文献标识码A 文章编号 1674-6708（2012）68-0071-02

在数控机床的各项性能指标和整体布局上，输送技术对其有着直接性的影响。在缸体加工过程中，发动机缸体的三轴孔加工是一项十分重要的程序和环节，该环节在很大程度上确保了三轴孔在加工过程中的精确度；在缸体的纵向上，应当配置若干个固定的导向设施，用于支撑镗杆；传统意义上的三轴孔镗床，其架构复杂，同时存在防护难度大、输送速度较慢等诸多问题，在很大程度上给数控机床的生产节拍造成了影响。为了解决上述困难，大连机床企业首次研究并设计了空中布局的数控机床上下料机械手，这不仅强化了数控机床的刚性，同时也解决了数控机床在排屑过程中所面临的一系列难题，实现了转机缸体在输送过程中所表现出的柔性；通过对伺服驱动技术，在很大程度上减少了输送机床在输送过程中的时间，同时实现了工序的分解，致使数控机床的节拍从原来的6min下降到现在的3.2min；在一定意义上达到了用户在节拍方面的一些要求，与此同时，在很大程度上也提高了数控机床的自动化。

1 机械手的发展情形与动态

从国内外所有机械手的发展现状来看，在现阶段，对机械手的研究和开发已趋于，机械手的发展现状与动态，可以总结为：第一，模块化与可重构化是现阶段机械架构发展的主要动向；其二，PC机的开放型控制器是机械手体系发展的一个主要方向，其目的就是为了完善机械手，使其逐渐走向网络化和标准化；器件集成度得以强化，架构设计玲珑，同时运用过了模块化架构；在很大程度上强化了机械手体系的安全性和可靠性，同时也满足机械手在维修和防护方面的一些便捷性；第三，传感器在机械手中发挥了十分重要的作用，不仅运用了传统的速度传感器、位置传感器等，同时也引进了先进的视觉传感器、触觉传感器和听觉传感器，促使机械手逐渐向智能化方向发展和推进；第四，装配、焊接等机械产品逐渐向模块化、标准化及系列化方向推进和发展，及系统动态的仿真等。

2 机械手手爪架构的设计分析

机械手手爪的类型较多，其主要用于作业的操作和装置，按照不同的作业方法和操作，可以将手爪分为测量式手爪、加工式手爪及搬用式手爪等。所谓搬用式手爪，即为多种类型的夹持装置，其主要用于对物体的搬用和抓取；加工式手爪，即为附有焊枪、铣刀等工具的机械手附加设备，其主要用于对作业的加工；所谓测量式手爪，即为附有传感器的一种附加设备，其主要用于对作业的检验和测量。在机械手手爪的设计过程中，应当遵循以下几个方面的要求：其一，根据机械手作业的具体要求对机械手手爪进行相应的设计和开发；其二，机械手手爪的专用性和万能型之间存在一定的矛盾。万能手的架构设计比较繁琐，有时还会出现无法实现的现象，以工业的实际应用为出发点，将重点应放在对各类专用的、工作效率较高的机械手的研究和设计上，确保工业机械手的所有工作性能的实现和健全，在这里，我们不赞成通过一个万能手来完成所有工作，应当考虑机械手在设计过程中所发挥的一些经济效益；其三，确保手爪的通用性。所谓机械手爪的通用性，即为通过数量有限的手爪来适应不同要求的机械手，这就给末端执行器提出了一定的要求，即要求其末端配置一个标准的机械接口，保证末端执行器能够标准化运用。

3 机械手设计方案的运行

因为机械手手臂在运作过程中表现为直线式，并且考虑到机械手在刚度、运动过程中所表现出的稳定性和安全性、动态性能等方面的一些要求，所以应当选取液压驱动方式，基于液压缸所表现出的直接性驱动，液压缸不仅是执行件，同时也是驱动件，所以，在设计过程中可以取消对执行件的设计，又由于液压缸在运动过程中表现为直线式，所以，在其控制上的难度较低，便于计算机管理和控制。

除此之外，机械手手臂由于在其具体工作及控制方面的一些要求，所以在机械手手臂的过程中，应当控制其结构的设计，不应过大，如果只依赖加大液压缸的直径来实现刚度的提高，那么将无法实现系统刚度的一些要求。所以，在设计过程中，额外添加了导杆机构，在小臂上安置了两个导杆，两导杆和活塞杆共同形成了一个等边三角形，在最大程度上加大了小臂的刚度；在大臂上安置了四个导杆，四个导杆构成了四边形，为了最大限度的降低大臂的重量，每个导杆都引用了空心架构。

4 机械手的优势和应用

机械手实施方案具有速度快、工作效率高、负载能力强、移位精度高及故障出现频率低等诸多方面的优点。

机械手在DK050机床上的成功运用，是数控机床柔性输送方面的一大创新。在今后的数控机床的生产过程中，机械手的开发和运用将会得到前所未有的发挥，同时为广大用户提供了极大地方便，能够产生较大的生产效益和经济效益。

5 结论

机械手在机械行业中的运用已经成为一种必然的趋势，同时这种运用将得到前所未有的发挥，机械手能够成功的运用于机械零件的组装和加工工件的装卸与搬运，尤其体现于组合机床以及自动化数控机床上的运用和创新。将机械手与机床设备合为一个柔性体，在很大程度上能够节省工件输送装置，架构比较紧凑，同时适应能力较强，在技术和经济上对机械手进行考虑都是有必要的，所以，对数控机床上下料机械手进行研究和设计是一种必然。

参考文献

[1]胡学林.可编程控制器(基础篇).北京：电子工业出版社，2003．

[2]周正干，李然，负超.点焊机器人动态性能有限元分析[J].北京航空航天大学学报，2002，28(5)：266-269．

第4篇：仿真机械手臂设计范文

[关键词]机器人学 三位一体 创新精神 工程实践

自从1920年捷克剧作家卡雷尔・凯培克在《罗萨姆的万能机器人》中第一次提出 “机器人”（Robota，Robot）这个名词就开启了人类的“机器人之梦”。经过几十年的发展，机器人技术已经不仅仅是重复劳动的机器而是具有了一定的智能性甚至能自主的完成人类赋予的特定任务的智能机器。

机器人技术的发展水平已经成为高科技发展的代表，很多国家尤其是欧美等发达国家在高校设立专门机器人研究机构，提供大量的资金支持机器人技术的研发并开设机器人相关的课程。我国在这方面也取得了很大的进展，如嫦娥三号携带的玉兔号月球车的成功充分证明了我国机器人技术的成果。

一、机器人学课程的重要性

深空探测等重大工程的开展，将进一步推动机器人技术的发展。从另外一个角度来看，机器人技术的发展对于其他行业的发展也起着非常重要的促进作用，如自主移动机器人技术可以为汽车辅助驾驶提供解决方案。在高校已经有相当多的理工科专业开设机器人课程，而且机器人是多领域高度交叉、多学科高度融合的系统，它涵盖了电子、机械、计算机、自动控制、及人工智能等多学科，因而要求学生能够综合运用机械、电子、计算机等方面知识才能更好地进行系统操作和设计，因而机器人课程也是培养学生的实践能力和创新能力的良好平台[1，2]。另外，通过机器人课程可以用较少的教育投入（包括人力、物力以及时间等）获得较大的教育成果（主要包括学生获得的知识、技能以及情感培养等），从而得到优化的教与学效果。

本文结合南京邮电大学卓越工程师培养计划的大学生能力培养目标，从机器人课程的教学模式出发，探索了一种结合了课堂讲授、仿真模拟、实验操作为一体的从理论基础到理论理解和验证再到理论指导实践的三位一体的教学模式，并在南京邮电大学自动化学院的“机器人学”课程中进行了实践，取得了较好的成效。

二、机器人学教学中存在的问题

机器人这门课程具有高度知识交叉性和综合性以及工程实践性的特点[3]。因而在以往的教学中所采取的课堂讲授法的教学方式因为讲授方式的局限性而无法充分调动学生学习的积极性、无法将抽象的数学模型具体化形象化，学生对于教学内容理解不深入不能融会贯通，因而对于学生能力的培养效果不明显[4]。存在的问题具体阐述如下：

1.教学内容不能紧跟时展。

由于机器人技术更新快速，课程选用的教材出版周期较长，导致了教学内容远远落后于当前机器人领域的新的发展趋势。且授课内容大体仍然在按照教材章节的基础内容来设计，这样使得学生在学习机器人坐标空间和运动学、动力学模型这些理论基础的时候表现的兴趣缺乏。

2.教学中对学生启发和实践的内容较少。

机器人通常作为大学生的专业课程，专业课承担着实现学生能力培养这一目标的重要任务，通过机器人课程的学习，要求学生能够结合所学的知识分析问题并解决问题，因而单纯的讲授并不适用于这门课。

为了学生的培养质量，真正实现学生能力培养，提高机器人教学质量，需要针对上述问题对机器人学课程的教学内容和教学方法进行改革，探讨新的教学方案。

三、改进措施

针对前面分析的机器人学课程教学中存在的问题，针对南京邮电大学自动化专业卓越工程师培养计划中学生的培养目标从教学内容和教学方法两个方面探讨三位一体的教学模式，即课堂讲授、仿真模拟、实验操作为一体，具体内容如下：

1.将当今最典型的和最先进的机器人系统与教材中的内容相结合安排授课内容。

首先，在绪论中充分展示机器人发展的历程，以及国内国外目前机器人的发展现状，广泛收集美国DARPA、CMU、MIT日本Honda以及国内的中科院、清华大学、国防科技大学、哈尔滨工业大学等知名研究机构的最新机器人技术研究进展并通过视频展示给学生，调动学生的学习积极性，以使学生认识到机器人技术发展的脉络以及机器人技术的应用领域和重要性。

其次，在机器人学课程内容的机器人坐标变换、机器人运动学以及机器人动力学模型部分，适当的减少理论公式推导，而是将抽象的模型具体化，增加机械手臂仿真软件在课堂的演示内容，通过仿真软件在投影仪中展示机械手臂机器人各个关节的运动，将抽象的坐标变换中的矩阵运算转化为机械手臂关节的具置参数的运算，而且将机器人运动学模型具化为机械手臂的运动模型，通过具体的演示过程讲解和分析机械手臂各个参数之间的关系和运算。

再次，在机器人传感器部分的课堂教学中增加具体的机器人传感器工作过程仿真内容，如基于被动视觉传感器、主动雷达传感器等的障碍物检测，并进行了仿真结果的对照，通过分析这两种信号从信号源的产生差异导致传感器获得的信号分别是二维平面数据和三维深度数据，进而导致后续的分析方法的差异，以及检测结果和干扰因素的差异，并在实验中增加了基于视觉的机器人避障的环节以及基于激光雷达的机器人避障环节，进一步的讨论传感器的信息融合。使学生对于传感器的工作过程包括信息获取、信息处理等过程有了深入的认识。

最后，在实验部分，安排了移动机器人创意实验设计，要求学生参考飞思卡尔智能车设计跟踪光源的移动机器人，提供基本的机器人移动平台，以及传感器接口，编程环境，需要学生根据自身设计的实验过程选择传感器，且在编程环境中编写程序以获得传感器数据，并能最终检测到光源位置进行跟踪。通过这一实验内容学生能够将所学的机器人模型以及传感器、软件编程、自动控制等知识综合运用，提高其动手能力和创新意识，并且实验采取小组合作的模式，能够锻炼学生的团队合作精神。

2.教学方法的改革

（1）案例具化法

在每一个主题的讲授内容中都安排了具体的案例进行分析。安排国内外典型的机器人如火星车、google无人驾驶汽车、ASIMO等来分析机器人系统配置、运动机构、传感器融合、控制方法等内容。另外通过具体的仿真模拟如可以将机器人系统的坐标变换、运动学模型的融合到机械手的仿真过程中，通过具体的机械手控制实例讲解和分析抽象的机器人模型。进一步的，通过作者本人开发的机器人避障软件在投影仪上展示程序中信息的获取、信息的处理、对获得的有效信息进行判断、识别最终作出决策过程；通过仿真软件验证经典的路径规划方法，A*算法是经典的路径规划算法，但是仅仅通过教材中的几幅图片往往不能让学生深入地理解这一算法的精髓，所以设计了A*算法软件演示内容，通过投影仪讲软件的掩饰过程投影到白板上，并将程序一步一步地执行，这样学生很容易理解这一算法的搜索计算过程。在机器人学课程中还有很多软件可以用来分析和讲解在机器人中传感器信息的获取以及机器人系统的决策等问题，这里不再一一赘述。

（2）启发学生主动参与教学

在一次课程结束时，针对下一次课程的内容如典型的机器人运动方式、移动机器人定位、移动机器人导航等设计问题，督促学生搜索这一问题相关的机器人资料，且其收集的材料可以通过投影仪展示给老师和全班同学。学生对于新兴的机器人技术常常表现出浓厚的兴趣，往往能积极的参与到老师设计的问题当中并能针对同学收集的材料进行讨论和分析。

这种学生主动参与教学的方法不仅能促进学生资料收集的能力，而且也使得学生化被动的接受为主动的思考。另一方面对于同学收集的案例和提出的观点，其他学生更乐于进行交流和提出疑问。在这一探讨过程中学生的创新思维得到了拓展，提高了其思考问题分析问题能力。

在实验的设计中也充分考虑学生自主实践，按照工程实践中的任务制，将学生分成4人一组。在实验中只规定实验的目标不规定实验的过程，这样学生可以根据实验目标，通过自己的理解设计实验的过程，不同的组织间可能采用不同的传感器，或者不同的算法来搭建自己的平台，最终我们会对各组的成果进行验收打分。另外，各个组所采用的硬件、软件的差异性导致其成果有好有坏，这为我们设置了一个很好的讨论题目――这些差异是什么原因导致的？通过这一实验模式能够培养学生自主解决问题的能力和团队合作的精神。

经过三年的时间，这种三位一体的教学模式取得了不错的成绩，得到了学生的广泛认可。为南京邮电大学自动化学院培养了一批又一批大学毕业生，并且南京邮电大学的大学生机器人队在国内甚至世界的大学生机器人竞赛中都取得了不错的成绩，尤其是在2013Robocup机器人足球世界杯比赛中获得3D仿真足球机器人项目冠军。

四、结论

机器人学课程是南京邮电大学自动化专业的专业课程，机器人学教学效果将直接影响着学生能力的培养，据卓越工程师教育培养计划安排，在学生能力培养的要求下，机器人学教学以学生为主题，以切实提高学生的整体专业水平、工程实践能力和创新能力为目标，以为社会培养全面优秀的自动化领域人才为方向，从理论基础、工程实践、创新思维等方面提高学生的素质。

本文主要研究了提高学生能力为目标的机器人学教学的新思路，提出并实践了课堂讲授、仿真模拟、实验操作为一体的三位一体的教学模式，提高了学生学习的主动性，使得学生能主动的参与到教学活动中来，并取得了一定的成果。在今后的教学过程中，一方面，我将争取与周边的机器人研究所合作为学生提供更多的实验实践机会，另一方面将更加深入研究教学方法，逐步提高自身的教学水平和能力，从而进一步提高教学效果与质量。

基金项目：江苏省研究生教育教学改革研究与实践课题（JGZZ12_038）资助

[参考文献]

[1]战强，闫彩霞，蔡尧.机器人教学改革的探索与实践[J].现代教育技术，2010，20（03）：144-146.

[2]胡发焕，刘祚时，朱花.以机器人大赛为契机探索大学生创新能力培养模式[J].中国电力教育，2013，28：59-60+62.

[3]战强，王东月.《机器人学》课程教学改革探讨[J].北京航空航天大学学报（社会科学版），2010，23（2）：117-121.

第5篇：仿真机械手臂设计范文

关键词：应用型本科；创新能力；机械制造基础；教学改革

1 Solidworks软件简介

SolidWorks是法国达索公司最先在Windows系统上开发的一款三维设计软件。其CAD功能方面涵盖了所有的设计类型，实体建模、曲面设计、二维工程图、装配、运动仿真、结构分析等功能一应俱全。创新的自顶向下设计过程使得设计工作一目了然，实时的更新功能使得工程师可以随时对产品特征参数进行动态修改。除此之外，SolidWorks还为不同的设计人群提供不同的功能模块，包括钣金、管道布线、电气设计等，使得设计过程简洁而丰富。

2 码垛机器人的发展

国外，最早将工业机器人技术用于物体的码放和搬运是日本和瑞典。1968年，日本第一次将机器人技术用于码垛作业。1974年，瑞典ABB公司研发了全球第一台全电控式工业机器人IRB6，主要应用于物品的取放和物料的搬运。随着计算机技术、工业机器人技术以及人工智能控制等技术的发展和日趋成熟，日本、意大利、德国、美国、瑞典、韩国等国家在码垛机器人的研究上做了大量工作，相应推出了自己的码垛机器人，如日本的FANUC和OKURA以及FUJI系列，德国的KUKA系列，瑞典的ABB系列等。工业机器人技术的飞速发展，使得码垛机器人在各个行业都得到了广泛的应用。

3 码垛机器人的工作对象

本文设计的码垛机器人的工作对象及其参数如下：

（1）码垛物品：箱类物品（如一箱纸巾）和袋类物品（如一袋洗衣粉）等。

（2）物品尺寸：长为200至500mm，宽为200至400mm，高为100至300mm。

（3）物品质量：每件物品为5至15kg。

（4）物品运动范围：以机器人为中心的，半径为3m，角度为90至180度。

4 码垛机器人结构设计

本文设计的码垛机器人为关节型机器人，这类机器人占地面积小、机构紧凑，工作空间大，还能穿过障碍物进行抓取，是机器人中使用最多的一种结构型式。码垛机器人的本体（即机械手）包括基座、腰部、大臂、小臂、末端执行器（俗称爪子），它的运动主要由码垛机械手手臂的俯仰运动和腰部的旋转运动组成。

4.1 手爪的结构设计

机械手臂末端抓取器大致可分为：夹钳式、专用操作式、吸附式、仿生多指式四类。由于工作对象为箱式或袋式物品，只需要设计能从不同角度抓取物品的夹钳式即可。其结构如图1所示，可以抓取不同大小多个种类的箱式或袋式货物。

4.2 臂部的结构设计

手臂部件（简称臂部）是机器人的重要执行部件，它的作用是支承腕部（关节）和手部（包括工件和工具），并带动它们在空间运动，臂部还安装一些传动驱动机构，从臂部的受力情况来看，它在工作中直接承受腕，手和工件的静动载荷，自身运动 又较多，所以受力情况复杂。

臂部主要是进行俯仰运动，这里采用铰接活塞缸实现臂部的俯仰运动。该机构的特点是，工作范围大、灵活性好。

4.2.1 大臂的结构设计

大臂是臂部的组成部分，它两端分别与小臂和立柱相连，它都是通过铰链连接。大臂的运动是通过与立柱相连的铰链活塞缸来进行运动传递的，它的运动轨迹就是一个圆弧形，通过活塞缸来进行俯仰运动，运动单一，结构简单。它较之小臂粗大，因为它是码垛机器人主要的受力部分之一。其三维结构如图2所示。

4.2.2 小臂的结构设计

小臂两端是与大臂和末端执行器连接，这里采用铰链连接，大臂与小臂之间的运动传递，采用铰接活塞缸来实现，其结构简单，运动性能好。小臂比之大臂在设计时材料消耗要比大臂少，体积也小，重量轻。其三维结构如图3.5所示。

4.3 立柱（腰部）的结构设计

立柱主要是支撑大臂小臂的重量，连接大臂和底座，并且固定了活塞缸的运动范围。结合要求与设计过程，腰部的结构材料为合金结构钢，无经淬火与回火处理。其三维结构如图4所示。

4.4 活塞缸的设计

本次设计，我采用最多的动力传动方式就是活塞缸，因为它工作形式单一，只能进行伸缩运动，且结构简单，由缸体和活塞缸组成，并且它在机器人的设计中运用很广泛。其三维结构如图5所示。

4.5 底座的结构设计

底座是承受码垛机器人整体重量的主要部件，且由于码垛机器人的手臂长，导致机器人整体重心并不在底座中线上，所以底座较为宽大。其三维结构如图6所示。基于底座在本次设计中的作用，选取底座的材料为铸铁，且设计底座尺寸为：长×宽×高= 280 mm×120 mm× 20 mm。

5 结论

码垛机械手的总体结构如图7所示，其运动是由腰部的旋转、手臂的俯仰、末端执行器的夹紧和放松组成。码垛机器人工作的全部流程：第一步，大臂处的活塞杆运动，带动小臂进行下伏运动，从而末端执行器接近物品，并通过夹紧缸将物品抓取；第二步，大臂进行上仰运动，带动物品上升；第三步，腰部回转缸进行回转运动，将物品移到堆放指定区域上空；第四步，大臂又下伏，将物品放在堆放台上，并且夹紧缸放松物品，最后大臂上仰，腰部旋转回到原位。

参考文献：

第6篇：仿真机械手臂设计范文

用意念控制智能家居设备

使用智能手机或平板电脑来控制智能家居设备是消费者刚刚开始熟悉的技术。哪天我们可以实现用思想来控制这些设备呢？密歇根州立大学的电气和计算机工程教授阿斯拉姆院长在这一技术的研发上取得了一定进展。

阿斯拉姆的开发原理如下：当人的思想集中在某件物品上时，戴在头部的传感器能够测量出他的脑电波。与传感器相连接的微型电脑就能够向咖啡机等设备发出信号使之启动。为了控制各种智能家居设备，这个以脑电图为基础的微型系统还需要对眨眼、注意力集中的不同程度作出回应。

阿斯拉姆表示，“最大的挑战是，怎么能舒适地佩戴这个系统而不会引发周边人们的注意呢？一旦解决了这一问题，实际应用的空间就变得很广阔。”

“想”换台就换台

BBC声称，人们佩戴一款名为BBC iPlayer的新耳机时，集中注意力就可以换台。不过目前耳机正在接受测试中，而用户需要保持专注10秒钟。

BBC业务发展部主管赛勒斯赛罕说：“可以想象，人们不必从沙发上起来或者找遥控器，只要想着看某一频道，电视就会为你换台。”

“意念控制电视”的第一批实验对象是10名BBC的工作人员。这款耳机究竟能否成功，还需时间的考验。

思维玩转假肢

新一代假肢变得更智能，拥有更多关节，可承受更大的重量，还能实现意念控制，甚至让使用者感觉到假肢所接触的物品。

约翰霍普金斯大学应用物理实验室的工程师们研制的机械手臂拥有26个关节，能够拿起大约20.4公斤的物品，而这可通过人的意念进行控制。

这款机械手臂名为模块化假肢(MPL)，能够识别大脑信号，使用者只需在脑中想着要做什么动作，这款假肢就能做出相应动作。不过，这款假肢还未得到食品和药物管理局的批准，而且还需把当前50万美元的售价降至普通民众能接受的水平。

首席工程师迈克麦克洛克林表示“我们希望这款假肢尽可能地复杂，从而提升设计工艺，让使用者享受到更实用的功能。但最终若要商业化，则需降低成本。”

美国国防高级研究计划局(DARPA)也开发了拥有“近自然触觉”的智能假肢，其中应用的先进的神经技术不仅能让人们使用大脑信号来移动假肢，而且能感受到假肢正在接触或拿起的物品。”

DARPA项目负责人贾斯汀桑切斯说，“用意念控制的假肢具有巨大的发展前景。但对(假肢)发出的信号缺乏返回大脑的反馈，就很难实现执行精确动作所需的控制力度。让机械手融入可让大脑直接感受到的触感，这展示了无疤痕生物技术修复的潜力。”

无人机随心飞翔

如今无人机大热，原因之一在于它用途广泛，如拍摄视频、军事应用等。

今年早些时候，葡萄牙公司Tekever展示了一款可用意念控制的无人机。经过大量的训练，佩戴了一顶特殊帽子的飞行员单单依靠思想就能操纵无人机。

Tekever首席运营官里卡多门德斯指出，“该项目已成功地展示了，在钻石DA42飞机的模拟器上使用脑机接口(BMI)技术后，飞行员可通过Brainflight系统控制模拟器。我们还在无人机地面系统中集成了BMI，并在无人机模拟器中对BMI技术的测试中取得了成功。我们希望再向前迈一步，使用无人机展开现场飞行测试。”

第7篇：仿真机械手臂设计范文

关键词： 非结构环境； 机械臂； 关节； 自动控制； 系统设计

中图分类号： TN02?34； TP241 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）11?0172?04

Design of mechanical arm′s each joint automatic control

system under unstructured environment

ZHANG Yuannong， ZHANG Xiaofeng

（Beijing Institute of Technology （Zhuhai）， Zhuhai 519088， China）

Abstract： In order to make the mechanical arm bring more benefits to industrial enterprises， a mechanical arm′s each joint automatic control system under unstructured environment was designed to realize the intelligent， low?cost， high?quality and high?safety purpose. According to the design criterion of system performance， the two degree of freedom （2DOF） is allocated for the shoulder， elbow and wrist of the mechanical arm respectively， the D?H parameters of the mechanical arm are given， and the appropriate motor is designed for each joint to realize the mechanical arm movements. The control algorithms are written in FPGA of the system. The master control chip is used to integrate the different joints′ control algorithms in FPGA to determine the movement scheme of mechanical arm and give the control instructions. The 2.5D environment map is constructed to perceive the unstructured environment， and perfect the control instructions. The experimental results show that the system has strong optimization ability of joint trajectory.

Keywords： unstructured environment； mechanical arm； joint； automatic control； system design

20世o50年代，人口老龄化时代来临，加剧了生产企业招工难、用工成本大的问题，机器的利用率随之提高。一些企业在工业生产中使用机械臂代替人类双手，其特点是加工精度高且速度快，适用于切割、零件安置等简单、任务量小、重复度高的生产活动[1]。目前，机械臂的载重偏低，主要应用于结构化环境中，虽然也有在非结构化环境下进行生产的案例，但往往受限于机械臂各关节的灵活性不足，无法精准完成生产任务。

非结构化环境的地形复杂，包括平地、斜坡、台阶、沟壑等，要求机械臂各关节能够对变化中的地形进行快速感应，并立即选定关节运动位移和角度，智能化是机械臂的控制重点，还要考虑到低成本、小质量和高安全性能等因素，更加大了设计难度[2]。过去设计出的一些非结构环境下机械臂各关节自动控制系统，如文献[3]和文献[4]设计的基于 7R的仿人机械臂逆运动学优化系统和基于随机激励的机械臂关节控制系统，都没能同时兼顾以上几点设计要求，关节轨迹优化能力也需要进一步提高。为了响应生产企业需求，在非结构环境下机械臂各关节自动控制系统的设计过程中充分衡量各项设计要求，通过分析非结构环境特点提出环境感知方法，增强系统对关节轨迹的优化能力。

1 非结构环境下机械臂各关节自动控制系统设计

1.1 系统整体设计

通过衡量智能化、低成本、小质量和高安全性能的设计要求，设计一种具有高度信息集成性能、高速感知和高速反应的非结构环境下机械臂各关节自动控制系统，所设计系统的质量小，可轻松安置在工业加工设备上，并可进行人与系统的有效沟通，表1为系统性能设计标准。

表1 系统性能设计标准

[性能类型 标准值 质量 小于5 kg 自由度 大于6DOF 整体长度 小于0.65 m 整体最大速度 大于3.0 m/s 最大负载 3 kg 定位误差绝对值 小于2 mm ]

一般6DOF的自由度便能够完成机械臂在非结构环境下的正常加工[5]，此时在机械臂各关节自动控制下的定位误差绝对值也满足表1制定的标准，图1为系统自由度划分区间示意图。机械臂肩膀处、手肘处以及手腕处都分别被划分了2DOF的自由度，肩膀负责进行上手臂（包括肩膀和手肘两个重要关节）的角度控制和直线升降控制，手肘负责进行手肘回环控制以及手臂前端的角度控制，手腕负责进行手腕的扇动控制和直线升降控制[6]。以机械臂的肩膀为圆心，以手臂长为半径作圆，得到非结构环境下机械臂各关节自动控制系统控制机械臂运动的范围。

图1 系统自由度划分区间示意图

图1中的表示各关节的运动情况，表2为机械臂在D?H矩阵中的参数统计表，D?H矩阵是一种使用4×4的齐次变换矩阵来表示机械臂相邻关节位置关系的矩阵[7]，从表2中可以准确看出机械臂各关节在所设计系统控制下的运动角范围和极限运动距离。

非结构环境下机械臂各关节自动控制系统为分布式结构，控制算法的容纳元件是现场可编程门阵列（Field?Programmable Gate Array，FPGA），此外，FPGA还负责进行机械臂各关节传感器中数据的采集、处理和系统电流控制[8]。机械臂的上手臂和手腕关节因运动形态有所不同，需要安装不同的电流传感器来感应非结构环境，因此安装于上手臂和手腕关节的FPGA类型也不同，便于准确分辨关节感应信息。FPGA所用的控制线为PCI总线，PCI总线的另一端与主控芯片相连。主控芯片的作用是分析关节感应信息，通过融合不同FPGA中的控制算法，确定出机械臂的运动方案并下达控制指令。

表2 机械臂D?H参数统计表

[运动情况 运动角范围 /（°） 极限运动距离 /m [-80，140] 0 [-140，20] 0 [-50，105] 0.3 [-95，125] 0 [-90，90] 0.35 [-65，65] 0 ]

为提供给各关节足够大的输出力矩，系统使用无刷电机以及谐波减速器共同输出力矩。手腕处的负载虽小，但需要支撑机械臂的整体长度，因而使用差动机构合成力矩。为缩减设计成本，系统只在肩膀和手肘处安置力传感器。

1.2 主控芯片设计

在主控芯片中设计机械臂运动方案时，使用标准地址结构能够减少设计成本。FPGA的32位嵌入式处理器提供C语言编程，提高控制算法的兼容性与智能化。嵌入式处理器与标准地址结构在可编程片上系统中进行集成，构造底层地址文件与主控芯片的连接程序[9]，连接线使用RS 644总线。主控芯片与外部功能设备的连接也使用RS 644总线，便于FPGA采集机械臂各关节的运行状态。

图2为系统控制框图，虽然主控芯片与FPGA已通过PCI总线实现了连接，但考虑到定位误差限制，系统只利用PCI总线进行控制算法的传输，对于数据精度要求高的各类传感器信息仍需通过标准地址结构进行集成后再进行主控芯片与FPGA的交互。按照功能结构来分，图2中左侧为控制板，右侧为驱动板，为减轻系统质量，控制板和功能板需要分开设计。由于机械臂各关节传感器与控制板的距离存在差异，在设计过程中应依据实际需要选择控制线以减轻系统质量、降低成本。

1.3 机械臂各关节电机设计

为保证非结构环境下机械臂各关节自动控制系统有效、安全的进行控制，考虑到机械臂的最大负载为3 kg，机械臂各关节的电机质量应尽可能缩减。肩膀处的电机选择了质量为0.885 kg的50 A电机，手肘处的电机采用50电机，质量为0.735 kg。50 A电机与50电机都是由哈尔滨工业大学提供的，两者的相同点是质量轻、力矩大、安全性好，最大输出力矩分别为26 Nm和18 Nm。50 A电机的体积偏大一些，因此安置在结构相对简单的肩膀处。

图2 系统控制框图

机械臂手腕处的活动强度最大，设计要求相对高一些，如表3所示。为了实现表3中规定的设计要求，手腕处的控制方案采取差动机构合成手腕运动。

表3 机械臂手腕关节控制指标

[类型 值 质量 小于0.45 kg 最大角速度 小于0.65 m 最大输出力矩 大于7 Nm 定位误差绝对值 小于0.8° ]

差动机构的输出力矩由无刷电机和谐波减速器汇合而成，如果用和表示手腕关节在系统控制下的回环角度和直线运动偏移角度，主控芯片在机械臂两个齿轮上的输出控制角度为和则有：

（1）

（2）

2 非结构环境感知设计

若想让所设计的机械臂各关节自动控制系统能够在非结构环境下进行高速、高精度的控制，必然要预先提取出非结构环境信息。系统将视觉传感器安置在工业企业的生产车间，对非结构环境进行采集，视觉传感器安置得越多，采集结果就越精准[10]，但为了缩减成本，考虑使用3D旋转视觉传感器，在节省传感器开支的基础上避免传感器视觉死角。

将3D旋转视觉传感器采集到的非结构环境信息构造成环境地图，由于非结构环境存在的视觉过渡差异颇高，而直接构造3D仿真地图的时间过长，因此构造规格为6 mm×6 mm的正方形2.5D环境地图，既保留了3D仿真地图的显示效果，又减少了地图容量和运算量，保证了系统的实时控制效果。图3为2.5D环境地图构造流程，非Y构环境信息先以视差图的形式进行显示，再对应写入6 mm×6 mm的正方形栅格中，同时定位到机械臂各关节的管控区域中，以实现对非结构环境中障碍高度和弯曲度的实时显示。

图3 非结构环境的2.5D环境地图构造流程

图4是系统对2.5D环境地图中非结构环境的感知流程，非结构环境的特征点主要包括坡度、障碍物边长与体积、沟壑边长与表面积以及平地距离等。系统使用量化分析方法对从2.5D环境地图中提取出来的特征点进行感知，量化分析的感知技术靠支持向量机支撑。支持向量机将非结构环境特征点训练成范围在[-1，1]之内的感知系数，感知系数的作用是在非结构环境地形中选择一个能够规避障碍的机械臂角度，并提供给系统主控芯片，从而完善控制指令。

3 实验结果分析

点对点运动是机械臂在生产任务中使用最为普遍的方式，本文采用点对点的运动方式对设计的非结构环境下机械臂各关节自动控制系统的关节轨迹优化能力进行分析。设机械臂各关节所处的最初角度分别为-30°，-90°，90°，90°，60°，30°，在不安装自动控制系统的情况下进行一次生产任务，机械臂各关节的归一化运动角度如图5所示。

在机械臂上安装本文系统进行生产任务，所得结果如图6所示。为了增强实验结果的说服力，本文还对基于7R的仿人机械臂逆运动学优化系统和基于随机激励的机械臂关节控制系统进行了同条件下的实验分析，实验结果如图7，图8所示。

通过对比图5～图8可得：基于随机激励的机械臂关节控制系统的实验结果曲线与实验前的归一化运动角度无明显差别，表明系统对机械臂各关节的控制几乎无效，关节轨迹优化能力非常差；基于 7R的仿人机械臂逆运动学优化系统将原始关节轨迹优化成了各个细小分支，这对机械臂提高生产任务的效率和准确率具有推动作用，表明系统的关节轨迹优化能力比较强；本文系统的实验结果曲线比图7曲线更加平滑，而且曲线位置更贴近于图5曲线，拥有更强的关节轨迹优化能力。

4 结 论

本文设计了分布式结构的非结构环境下机械臂各关节自动控制系统，系统的主要配件包括PFGA、PCI总线、主控芯片、电流传感器、力传感器、无刷电机、谐波减速器、RS 644总线和3D旋转视觉传感器等，组成了一个更加适用于工业生产、拥有超强关节轨迹优化能力的系统。

参考文献

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[2] 潘齐欣，唐型基.基于步进电机控制的仿人机械手臂抓取移动系统设计[J].科技通报，2016，32（3）：118?121.

[3] 霍希建，刘伊威，姜力，等.具有关节限位的7R仿人机械臂逆运动学优化[J].吉林大学学报（工学版），2016，46（1）：213?220.

[4] 刘振国，武玉强.随机激励下单杆柔性关节机械臂的建模与控制[J].控制理论与应用，2014，31（8）：1105?1110.

[5] 何龙.基于S7?300 PLC不规则空间曲线自动焊接系统设计[J].现代电子技术，2015，38（17）：160?162.

[6] 赵博，李元春.基于信号重构的可重构机械臂主动分散容错控制[J].自动化学报，2014，40（9）：1942?1950.

[7] 周霏，陈富林，沈金龙，等.基于MATLAB的四自由度机械臂运动学仿真研究[J].机械制造与自动化，2016，45（1）：115?119.

[8] 于潇雁，陈力.漂浮基柔性两杆空间机械臂的关节运动鲁棒控制与柔性振动最优控制[J].计算力学学报，2016，33（2）：144?149.

第8篇：仿真机械手臂设计范文

关键词：工业机器人；运动控制系统；NURBS插补算法；实现路径

随着信息科学技术的迅速发展，工业机器人在控制质量、工作效率、成本等方面表现出了较大的优势，运动稳定、速度可调节、抗疲 劳的工业机器人能够替代人工完成相应的操作（包括完成一些具备高危险系数的工作），将机器人应用到工业生产中能够在使生产效率、 产品质量得以有效提高的同时显著降低人工工作量及生产成本，工业机器人已经成为工业现代化发展的重要支撑工具，在各行业中得以广 泛使用，作为一项重要的机电一体化技术机器人运动控制已成为工业生产领域的重点研究方向。运动控制是实现机器人功能的基础和重点 ，对机器人的性能起到直接决定作用，工业机器人在实际生产使用过程中易被多种因素干扰（如电、磁等），对工业机器人的设计方案尤 其是各项产品参数提出了更高的要求，需确保运动控制系统具备高效运动控制功能及稳定的性能，因此本研究主要对机器人运动控制系统 进行了设计。

1 需求分析

随着工业机器人在工业领域的广泛应用，对机器人的控制及操作要求不断提升，工业机器人主要由本体、驱动装置及控制系统构成， 在轨迹空间中工业机器人需完成除基本运动（包括直线、圆弧等）外较为复杂的运动，具备拟人功能的运动控制系统（一种机械电子装置 ）作为工业机器人的核心构成部分集合了多种现代先进技术（包括网络计算机、人工智能、电子机械、传感器等），通过运动控制系统实 现机器人复杂的轨迹运动，在实现复杂几何造型上NURBS方法因具备较大的优势而得以在CAD中广泛应用，因此充分运用NURB S插补算法实时可靠的优势，在研究了NURBS轨迹规划的基础上对机器人运动控制系统进行设计具有较高的实际应用价值。目前国内 已有工业机器人运动控制系统大多存在扩展性和通用性方面的不足，导致使用方面的局限性，大多只适用于特定的机器人［1］。本研究 针对UPR100本体工业机器人（6自由度）在现有研究的基础上完成了运动控制系统的设计和实现过程，采用模块化的设计原则，通 过使用DMC运动控制卡实现主要控制功能，结合运用了抗干扰能力强（防潮、防尘、防振）、稳定可扩展的工控机，实现对机器人运动 过程的精准控制。

2 工业机器人运动控制系统设计

作为一项较为复杂的系统工程，基于人工智能装置的完整机器人主要由执行机构、驱动装置（由驱动器、减速器、检测元件构成）、 控制系统（主要由传感器和电子计算机构成，）等构成，模仿人类手臂动作的操作机主要负责完成各类实操作业（主要由机座、末端执行 器、机械臂构成），驱动装置负责完成电能到机械能的转换从而将动力提供给操作机（可采取电力、液压、气压几种驱动方式）；控制系 统负责完成对机器人的检测和操作控制过程以完成规定的动作，包括对机器人运动参数的检测控制及反馈控制；人工智能系统主要负责完 成逻辑判断、模式识别及操作等功能（主要由实现感知功能的传感系统以及决策、规划、专家系统构成）。本研究构建的移动控制系统基 于现有6自由度工业机器人完成，硬件部分负责执行软件部分规划的操作，软件部分主要功能在于完成机器人程序的解译、插补运算、轨 迹规划（包括运动学正逆解），驱动机器人不同关节及末端装置的运动。2．1设计思路机器人操作的顺利完成离不开运动控制系统，运 动控制系统的发展经历主要包括集中控制（所有控制功能均通过一个CPU实现）、主从控制（由主、从CPU构成，分别负责变换坐标 并生成轨迹、控制机械手动作）、分级控制（由上级主控计算机和下级多个微处理器构成，分别负责完成包括坐标变换、生成轨迹在内的 系统管理以及对机械手关节坐标及伺服控制的分管与处理）。应用广泛的机器人对运动控制系统的研究和设计过程提出更高的要求，为适 用不同种类机器人需采用开放式系统结构，同时采用模块化设计方式（即将系统划分成实现不同子任务的多个功能模块）提高系统的实用 性和可靠性，多个机器人的协同控制需通过具备网络通讯功能的运动控制系统实现（包括资源共享）；通过直观形象的人机接口及操作界 面提升系统的人机交互性［2］。工业机器人运动控制系统主要由上位机、驱动装置、执行控制器构成，由上位机负责机器人管理和实时 监控，将位姿指令传递至区域控制器进行运动协调计算，由区域控制器实现对机器人各关节坐标及轨迹的变换和生成，再由执行控制器在 完成机器人位姿及工作状态的检测和实时采集的基础上实现对各关节伺服运动的有效控制过程。2．2控制系统硬件设计本研究所设计的 运动控制方案分别采用嵌入式ARM工控机（FreescaleIMX6）和DMC控制卡（Galil公司）作为系统的上位机和下 位机，控制系统硬件架构，如图1所示。图1系统硬件架构示意图针对6自由度工业机器人通过由DMC运动控制器提供的API实现了 在工控机上根据实际需要进行二次开发的功能。ARM工控机以Cortex核心处理器作为CPU，具备丰富的硬件资源，有效的满足 了控制系统的需求，工控机同DMC间采用以太网完成控制命令的接收与发送，DMC接收到程序命令后会据此发出相应的电机控制指令 信号，在经伺服放大器放大后完成对机器人各电机转动过程的驱动进而实现各关节的按要求运动；工控机同样通过以太网收到各关节经D MC反馈的位置信号（通过相应的电机编码器），从而实现机器人状态的实时显示与监控管理，并且使数控设备有效满足精度与性能的要 求［3］。

3 控制系统的实现

3．1 NURBS插补功能的实现

针对NURBS曲线轨迹，假设，控制顶点由Pi表示其中i∈［0，n］，同控制顶点对应的权因子由wi表示，t表示参数，k 次B样条基函数由Bi，k（t）表示，取n＋k＋1个节点值（分别由u0，u1，…，un＋k表示）组成节点向量通常u0、u1 ，…，uk的取值为0，un、un＋1，…，un＋k的取值为1，定义其在空间中的有理分式如式（1）［3］。（1）NURBS 插补算法通过插补前的预处理操作（即确定NURBS的轨迹表达式）可使插补计算量显著降低，进而确保了曲线的插补速度及实时性， 以给定的Pi、wi及节点矢量为依据即可实现NURBS曲线的唯一确定，NURBS曲线插补的实质为将到NURBS曲线本身的近 似逼近过程通过步长折线段（属于一个插补周期内）的使用完成，实现NURBS插补功能需要重点解决的问题为：密化参数，ΔL和Δ u分别表示进给步长和相应的参数增量，即在完成ΔL由轨迹空间到参数空间映射的基础上，完成Δu及新点的参数坐标（表示为ui＋ 1＝ui＋Δu）的求解［4］。计算轨迹，完成计算所获取的坐标值到轨迹空间的反向映射及插补轨迹的新坐标点（表示为pi＋1＝ p（ui＋1））的获取。在实际应用中通常采用3次由分段参数构成的NURBS曲线，各段曲线的分子／母的系数会参数u的变化而 改变，对应各段如式（3）［5］。使用Matlab平台对本研究设计的插补算法进行仿真，控制节点在（0，1）间，控制顶点共有 50个，权值取1，据此完成3阶NURBS曲线的确定，插补参数设置为：插补周期为1ms，最大进给速度及初始进给速度（由fm ax、fs表示）分别为18mm／min和0，加速度上限为2500mm／s2，弓高误差上限及步长误差上限分别为1μm和0． 001，最大法向进给加速度及最大加速度分别为0．8g和50000mm／s3，仿真实验结果如图2、图3所示，生成的插补点同 规划轨迹相吻合［6］。

3．2 软件设计与实现

在ARM工控机上实现软件部分，控制软件系统功能设计，如图4所示。将Linux系统安装于FreescaleIMX6上（ 版本为ubun－tu）后完成嵌入式Qt的移植，并在ubuntu中移植DMC控制卡的对应库，软件图形用户界面的主框架通过Q MainWin－dow类的使用完成构建，各模块功能则通过QWidget／Dialog类的使用实现，通过Qt实现各模块间的 信交流。将各编码器的值通过ComandOM（）函数进行读取后实现机器人各关节转角的获取，以供运动学计算和轨迹规划；运动控 制指令通过DownloadFile（）函数完成到DMC的下载。文档中的二字符指令集用于代码级别的测试与简单控制。运动学分 析模块通过运动学正解和运动学逆解实现机器人各关节转动的角度同空间中位置和姿态的相互对应，据此实现机器人的正确运行及其目标 点情况的检测［7］。机器人的作业任务通过轨迹规划模块确定所需使用的基本运动形式（包括直线、圆弧运动插补及NURBS轨迹插 补），进而实现自由曲线运动过程。（1）机器人参数设置，据此完成对决定工业机器人本体结构的运动学D－H参数、伺服驱动相关的 决定对应机器人关节转动角度的分频比／倍频比的设置。（2）机器人轨迹规划，DMC运动控制器可有效解决复杂的运动问题，其所包 含的轮廓模式提供位置－时间曲线（在1～6轴内）的自定义功能，据此可实现对通过计算机产生轨迹的有效追踪。在控制系统中，通过 工控机提供的算法实现运动学正逆解和空间运动轨迹的规划，并通过DMC协调控制各关节的运动情况，具体流程为：先建立空间轨迹参 数方程，运动轨迹空间坐标向量（x，y，z）每32ms（运动轨迹的插补周期）计算获取，通过运动学反解末端空间坐标即可获取对 应关节变量，据此计算得到电机轴的脉冲量（即各轴的脉冲增量），并记录到相应的轨迹规划文本中，轨迹规划流程，如图5所示。接下 来通过DMC中的DownloadFile（）函数的调用完成轨迹规划文本到DMC的下载，在此基础上调用Command（）执 行命令完成自定义轨迹动作。（3）机器人示教作业，实现了包括MOVJ、NURBS、延时、数字运算等在内的运动指令集，将机器 人末端通过轴控制按钮根据所选择的合适坐标系（以运动指令及指令参数为依据）完成到目标位置点运动的控制［8］。

第9篇：仿真机械手臂设计范文

阿图VS尤尼梅特

在机器人电影大片中，具有代表性的工业机器人是《星球大战》中的阿图（r2d2），这是一个圆柱型的机器人，外形像一个垃圾桶。在影片中，他不仅能为X型战斗机进行维修保养，有时还能对机器设备进行解密、解锁、翻译外星语言，是一个勤恳工作、超级萌萌达的“垃圾桶”。

世界上第一台真正实用的工业机器人，是1959年英格伯格和德沃尔设计的“尤尼梅特”（意为“万能自动”），这台机器人外貌并不像人，而是像坦克炮塔，它有一个巨大的机械手臂，大臂前端还有一支像人类手的小臂，所有复杂的操作都是通过前端小臂完成。小臂相对大臂可以伸出或缩回，小臂顶有一个腕子，可绕小臂转动，进行俯仰和侧摇。腕子前头是手，即操作器。这个机器人的功能和人手臂功能相似，其精确率达1/10000英寸。

“尤尼梅特”问世后，英格伯格和德沃尔成立了“尤尼梅逊”公司，兴办了世界上第一家机器人制造工厂，他俩也因此被称为“机器人之父”。

“尤尼梅特”开启了机器人时代的元年，至今它仍被使用在工业生产中，但它只能按照预先设计好的指令重复进行同一个生产动作，是比较初级的机器人。

魔鬼终结者VS阿特拉斯

电影中的军用机器人，以《魔鬼终结者》中的T-800、T-1000为代表。T-800型机器人以金属为人体骨架，人造皮肤做外表，基本与人类相同。T-1000可以在液态与固态间任意变型，并能完美地模仿任何人、物品、机械和任何人的口音。

现实中的军用机器人现在已经非常多了，从分类上说有地面军用机器人UGV，空中机器人UAV，水下机器人UUV，太空机器人；从重量上看，有从只有22公斤重的水下机器人ARUS到有几十吨重的机器人战车等。

目前，世界最先进的军用人形机器人是美国的阿特拉斯。这种机器人目前尚在研制完善过程中，最新升级版的阿特拉斯高1.75米，重82公斤，使用独立电源和液压驱动系统。它不仅会自己开门关门，在崎岖的雪地里行走，将杂货搬到不同的位置，甚至跌倒了还能自己爬起来。

美国研发这一机器人的目标，是做最好的救援机器人。在对人类过于危险的地域，它可以挽救很多生命，并在最大限度上降低风险。它可以胜任的任务包括开车、清理残骸、穿墙凿洞、关闭阀门、连接消防水管等。尽管在人类看来，阿特拉斯的动作还有点笨拙，行动缓慢，但实际上它的操纵系统比战斗机还要复杂。

自动手术机VS达芬奇机器人

在《普罗米修斯》、《异形》等科幻大片中，医用机器人可以根据人类的指令完成各类手术。《普罗米修斯》中，怀上异形的女主角伊丽莎白跌跌撞撞地闯进安置了自助手术机的舱体，在体型庞大的手术机器人的操纵面板上一阵猛按，为自己人工自定义了一台剖腹手术。随后，她躺进手术机，在几乎无麻醉的情形下，由手术机自助实施剖腹手术，生下了一个异形婴儿。

实际上，研发医用人工智能一直是科学家的梦想。早在2001年，我国医学家就首次利用机器人完成了远程脑外科手术，手术由千米之外的专家远程指挥，由机器人操作完成。

现实生活中，与《普罗米修斯》中的机器人最为接近的，是美国“达芬奇”手术机器人系统。达芬奇手术机器人系统是一种高级机器人平台，其设计的理念是通过使用微创的方法，实施复杂的外科手术。它由外科医生控制台、床旁机械臂系统、成像系统三部分组成，目前，已获批使用于成人和儿童的普通外科、胸外科、泌尿外科、妇产科、头颈外科以及心脏手术。

亚当VS仿人机器人

《铁甲钢拳》中的机器人“亚当”（Atom），是一个模仿型机器人。影片中，它在主角麦克斯及其父亲的帮助下，通过语言指挥、人类肢体模仿等，赢得了机器击比赛。

仿人机器人是电影与现实中人们谈论最多的，科学家一直在研究那些外形特征与人类相同，拥有相同的皮肤、体形，有类似人类的智慧和灵活的反应，能与人自由交流，并不断适应外部环境的仿人机器人。

世界上最早的仿人机器人诞生于日本，1973年，日本早稻田大学教授、“世界仿人机器人之父”加藤一郎成功试制出世界首台两足步行机器人WOBAT-1。本田公司1996年11月研制出日本第一台仿人步行机器人样机P2，2000年11月推出新一代仿人机器人ASIMO。中国国防科技大学也在2001年12月独立研制出我国第一台仿人机器人。

日本ASIMO是目前最先进的仿人行走机器人之一，它身高1.2米，体重52公斤，最高行走时速可达1.6公里。行走时，它可实时预测下一个动作并提前改变重心，因此能非常自如地完成下台阶、弯腰、“8”字形行走等较为复杂的动作。此外，它还可以握手、挥手甚至随着音乐翩翩起舞。

如果说日本在仿人机器人领域的研究主要侧重于外形仿真，那么美国的研究则侧重用计算机模拟人脑。以科戈机器人为例，这种机器人是美国麻省理工学院人工智能实验室教授罗德尼・布鲁克斯研制的。科戈机器人的大脑由16个摩托罗拉68332芯片构成，和人类的大脑一样，它能同时处理多项任务。

为了研制出更像人的机器人，目前，无数科学家和科技公司正致力于让机器像人一样进行自我学习和思考。以谷歌为例，2012年夏天，谷歌X实验室创建了一个由16000多个处理器、10亿个内部节点组成的“虚拟大脑”。“虚拟大脑”用众多的电脑模拟人脑中的“神经元”，形成一个“神经网络”，并为算法提供海量数据，从而使其具备自动学习、识别数据的能力。