机械臂十篇半岛体育机械

　　半岛体育机械机械臂系统是用于教学的新型设备。该设备是北航自动控制系在“211”教学试验建设项目和北京市高效教育改革试点项目中，为自动化专业教学试验提供典型的控制系统模型而自制的设备。机械臂系统是基于对桥式吊车系统的改造，添加了一个下摆，并在两个转轴关节上又加入了控制电机，形成了具有三个自由度结构的工业机械手臂系统。本次毕设正是期望完成对机械臂系统的控制设计仿真和联机调试实际系统，对机械臂的控制方案中的一个方向——BP控制的研究。

　　论文中将介绍机械臂系统的组成结构、工作原理、数学建模、控制方案和控制软件的设计。文中将详尽介绍基于拉各朗日方程的系统数学建模，面向状态空间的控制方案和面向解耦通道的控制方案，在经典PD控制的基础上加入了现代的神经元网络控制，并比较了它们之间的差异和结合以后所取得的改善。

　　论文中讨论的神经网络BP控制和PD控制在MATLAB里仿真获得了成功，并同时讨论了两种方法，都分别得到了结果。PD控制在实际系统上进行了调试。

　　1.研制背景：病人卧病在床时，行动不便。因此我想设计一个可以让病人进行简单自我照顾的产品，既给患者建立信心，也能减轻护理人员的劳动强度。

　　2.产品简介：通过单片机控制伺服电机，实现机械臂的旋转、伸缩和简单抓取，通过增加伺服电机的数量及调整物理连杆的长度，实现不同距离的自助取物。

　　（1）确定伺服电机类型：采用单总线通信方式，其最大特点就是电机之间可串联，多种角度工作模式切换简单，只需一条命令即可实现电机的控制。

　　（2）确定电机负荷：左右旋转、前后翻转的电机的负荷按照2千克设计，机械爪子抓取的伺服电机按照按照3千克选定，电机扭力15千克/厘米。

　　（3）确定伺服电机的数量：控制机械臂前后翻转的伺服电机设为3个，控制机械爪子闭合打开抓取的伺服电机设为1个，控制机械爪子翻转的伺服电机1个。为了增加灵活性及取物距离，可以增加电机数量。

　　（4）确定单片机及遥控器通信模块：单片机型号为IAP15W4K61S4增强型单片机，具备4KB的SRAM；遥控器选用普通索尼遥控器，通信方式为蓝牙通信，有效通信距离6米。

　　通过单片机的USB接口和笔记本电脑相连，运行单片机控制程序，通过对单个伺服电机动作的控制从而完成对机械臂单个动作的的编程，也可以使用智能手机，通过蓝牙模块，实时控制机械臂的动作。

　　3.产品造价500元左右，性价比高；控制简单，可在有需求的环境中推广使用。

　　C械臂在工业制造、军事、娱乐、医疗等领域都具有广泛的应用。早期的机械臂只从事一些简单的自动化生产任务，在线示教编程就可以满足生产需要。随着社会发展，机械臂的工作任务日趋复杂，而且在线示教编程过程必须依赖实体机械臂，示教过程变得烦琐。随着计算机仿真技术的出现，机械臂虚拟示教方式也得到了发展。机械臂虚拟示教是利用计算机仿真技术进行机械臂模型以及工作环境的模拟，基于机器人运动学算法，对机械臂模型进行相应的控制和操作，完成机械臂模型示教的过程[1]。机械臂虚拟示教过程不需要机械臂实体，从而把机械臂从在线编程中解放出来，提高了机械臂示教过程的直观性和安全性[2]。

　　机械臂虚拟示教方式，虽然具有很多优势，但是与实际工作场景脱离，缺乏真实性。一些研究者将增强现实技术引入机械臂示教学习过程，将虚拟机械臂与真实场景融合。Fang等[3.4]采用增强现实技术对机械臂进行运动路径规划及末端执行器方向规划。Chong等[5]基于增强现实技术为机械臂规划与物理实体无碰撞的运动路径。而Kinect传感器的出现为机械臂示教学习和增强现实应用提供了新的交互方式。林海波等[6]设计了基于Kinect的无标定人机交互控制系统，该系统利用Kinect获取的人手骨骼数据控制机械臂运动。王t等[7]利用Kinect深度图像，基于增强现实技术，进行了虚拟物体与真实场景的碰撞交互实验。

　　鉴于此，提出了一种应用Kinect进行虚拟机械臂增强现实示教的方法。系统通过Kinect实时地获取人手的运动轨迹，将运动轨迹传递给计算机中的机械臂模型，基于机械臂逆运动学算法，实现机械臂末端执行器对人手运动的实时跟踪，同时采用增强现实技术，实现机械臂模型在真实环境的示教运动。该系统不仅具有虚拟示教的优势，又能实现虚拟机械臂与真实场景的融合，使示教过程显得更自然、更线 系统框架

　　构建的虚拟机械臂增强现实示教系统可分为三个部分：人手部位置数据提取、机械臂逆运动学求解、增强现实注册半岛体育机械。系统整体框架如图1所示。

　　系统硬件部分主要由Kinect传感器和计算机组成。Kinect传感器能提供深度数据流、彩流、骨骼数据流等数据信息[8]。系统利用Kinect传感器进行彩色工作场景的采集和人右手骨骼位置数据的提取，利用计算机进行机械臂三维模型的构建、机械臂逆运动学方程的计算和增强现实注册。本系统的具体工作流程如下：首先，利用Kinect获得人右手骨骼数据和彩色场景数据；然后，将获取的人手骨骼数据传递给计算机中已构建的虚拟机械臂系统，基于逆运动学算法，实现机械臂末端执行器对人手运动的跟踪；最后，进行增强现实注册，将Kinect获取的真实工作场景数据与计算机中构建的虚拟机械臂融合，令机械臂直观地显示在工作场景中，实现虚拟机械臂的增强现实示教过程。

　　Kinect传感器设备由一个红外光源、一个深度摄像头和一个RGB彩色摄像头构成，如图2所示。Kinect通过红外线光源和深度摄像头可以获取场景的深度信息，通过Kinect的内置人体运动姿态识别程序又可以从获取的深度信息识别出场景中人体的骨骼数据。骨骼点位置数据用三维坐标（单位为m）进行表示，其坐标系以Kinect的深度摄像头为原点，其Z轴垂直于相机平面，X轴沿水平方向，Y轴沿竖直方向，如图3所示。

　　Joint四部分[9]。SkeletonStream为骨骼数据流对象，SkeletonFrame则为骨骼数据帧对象，用于存储一帧的骨骼数据，其数据提取自SkeletonStream对象。Skeleton类定义了一系列字段对骨骼信息进行具体描述，包括骨骼的位置信息以及骨骼中关节的位置信息。Joint类则用于描述骨骼跟踪引擎跟踪和获取的骨骼数据中单个关节点的信息。

　　系统选用的是三自由度串联机械臂，使用Denavit-Hartenberg（D-H）方法来描述相邻两杆的位置关系。用i表示连杆序号，i=1，…，n，则D-H方法涉及四个连杆参数：绕 轴旋转，使 轴转到与 同一平面内的关节角 （两连杆夹角）；沿 轴平移，把 移到与 同一直线上的距离 （两连杆距离）；沿 轴平移，把 移到与 同一直线上的距离 （连杆长度）；绕 轴旋转，使 轴转到与 同一平面内的偏角 （连杆扭角）[10]。本文采用D-H模型建立的机械臂坐标系如图5所示。表1所示为机械臂D-H模型的连杆参数。

　　机械臂的运动学主要包括正运动学和逆运动学，机械臂运动学一直是机械臂设计人员研究的重点，尤其是机械臂逆运动学[11]。机械臂逆运动学是指给定了末端执行器的位置，求解相邻连杆的夹角的过程。在本文中，已知机械臂末端位置即人手位置 ，求解 ， ， 。

　　在D-H模型下，连杆i对连杆i-1相对位置关系 可用四个齐次变换矩阵来描述：

　　增强现实是指在同一环境中实现虚拟物体与真实环境的融合，并实现真实世界与虚拟物体的交互。增强现实的关键技术是三维注册技术[12]。三维注册是指虚拟物体和真实场景在三维空间中位置的一致性，即在空间上的整合。三维跟踪注册方法很多，基于标识物的注册技术无需复杂的硬件设备，标识物的获取较为容易，且此类方法精度较高，所以本文采用基于标识物的注册技术进行跟踪注册。本文系统的注册过程为：首先，Kinect设备采集彩图像，增强现实系统对每帧图像进行检测，识别到标识物后，计算摄像机坐标系相对于标识物坐标系的坐标转换矩阵；然后，根据此转换矩阵，将虚拟机械臂注册到标识物坐标系的原点上；最后，通过摄像机坐标系与屏幕坐标系的坐标转换，将虚拟机械臂渲染到真实场景中，实现虚拟机械臂与线显示了基于标识物的三维注册过程，涉及到摄像机坐标系、屏幕坐标系、标识物坐标系这3个坐标系之间的变换。

　　系统硬件部分由一台Kinect传感器、一张增强现实标识卡和一台普通计算机组成，如图7所示。以三自由度虚拟机械臂为被控对象，采用Kinect传感器采集彩色场景并获取三维人手骨骼位置数据，利用计算机进行机械臂三维模型的构建、机械臂逆运动学方程的计算和增强现实注册。所采用的软件开发环境为：VS2010 C++，Kinect SDK-v1.8，ARToolKit-2.71.2。系统流程如图8所示。

　　为了验证本系统的可行性，分别用人手指引虚拟机械臂末端执行器进行上、下、左、右四个方向的运动，观察机械臂的运动情况。

　　图9和图10分别显示的是虚拟机械臂跟踪人手左右运动和上下运动的实验结果。由图9和图10可以看出虚拟机械臂不仅可以准确地显示在真实场景中，还可以实时准确地跟踪人手运动。实验表明本文所提出的基于kinect的虚拟机械臂增强现实示教系统具有良好的直观性和交互性。

　　系统以三自由度虚拟机械臂为被控对象，利用Kinect获取彩色场景图和人右手位置数据，将这些数据作为输入传递给计算机，通过对机械臂进行逆运动学求解实现机械臂末端跟踪人手运动，通过采用增强现实注册技术将虚拟机械臂直观地显示在真实工作场景中。实验证明系统具有良好的实时性和交互性。在今后的研究工作中，将进一步针对不同的机械臂应用场合，以Kinect骨骼跟踪技术作为人机交互方式，研究基于增强现实的具体的机械臂无碰撞路径规划方式半岛体育机械。

　　随着机器人技术的飞速发展，机器人手臂取代了人类的重复劳动，大大提高了工业生产的自动化程度，保证了工业生产的广泛普及。焊接机械手的操作可分为发动机、气缸和液压。发动机控制器的优点是发动机转速稳定可调，从而提高了控制精度；其缺点是起点小，不能运输重物。气缸歧管的优点是反应速度快，装配方便，成本低；缺点是受气压限制，承载能力低。液压机械臂的优点是结构坚固，握力大，效果稳定；缺点是运动阻力大，生产精度要求高，对液压缸密封的要求高。

　　系统整体结构如图1 所示。液压臂闭环控制系统可分为4 个模块，即检测模块、单片机控制模块、六臂铰接驱动模块和上位机接口模块[1]。操作手柄由六个液压缸驱动，由单片机控制。传感器对运动数据进行采集，并承担对复位工作，六自由度的设计思想是：在上位机图形界面输入目标参数，通过串口向单片机传输。基于目标参数，控制器控制每个连接电磁阀的相应运动机械臂。光电编码器会实时的将所采集到的机械臂运动角度信息发送给控制器。通过详细的计算，控制各个关节的旋转，形成一个闭合的控制系统。

　　单片机是整个闭环控制系统的核心，它由52 个单片机、电源、循环和复位电路组成。选用STC89C52 为控制芯片，与xtal1 和xtal2 端口相连，与第一端口相连复位电路[2]。将电阻拉入P0 端口后，连接LCD1602 液晶屏。此外，在单片机系统中增加了按键电路、液压驱动电路以及数据采集电路，如图2 所示。

　　所设计的机械臂为液压关节机械臂，其三维模型如图3 所示。传动导轨采用6 个活动液压缸（J1 ），腰部关节（J2 ），肩关节（J3 ，J4 ）和腕关节（J5 ，J6 ），机械臂的每一个关节都由一个泵站通过液压多路阀进行驱动[3]。液压多路阀的基本构成结构为一个阀块，6 个电磁阀，阀块设置在液压缸的两个油孔上，用电磁阀控制管路向特定方向旋转。单片机从0 到5V启动电平并作为开关继电器控制电磁阀的电源。

　　在编码器的应用中，有两种形式，即增量式和绝对式，增量式编码器的应用重点在于将波角度向相应的脉冲数进行转换，而角位移测量则是脉冲数的计数。对某一角度的测量是精确的，但对超出此范围的旋转次数有累积偏差；绝对式对机械臂运动数据的测量是在输出波位置的对应编码基础上进行的，这样就不必计算中间的运动数据，它只要对机械臂的起始点和结束点进行明确之后，就没有累积误差，但在机械臂小角度测量上，精准度不佳。选用光电编码器b-zsp3806gc，通过齿轮同步输出波形。该传感器共有ABC三个输出端口，当波形产生变化时，A端口和B端口与之一起变化，并产生两个脉冲波，相位差为90 级。它是A相脉冲90 的“组合”，光电编码器位于B相脉冲前面，或反向旋转。将转子的旋转方向与外脉冲的相位差进行比较，从而确定转子的旋转方向。

　　在控制程序上必须对上位机的参数和实测数据进行考虑，因为液压机械臂的控制精度较低，机械臂的调试控制可归结为水力转筒控制。针对液压缸实际转角与给定角度之间存在一定误差，通过对机械臂各关节的控制，不仅产生了指令，而且还产生了中断，通过传感器输入的运动数据的比较和误差补偿，实现了上位机动作。操作程序启动后，系统进行初始化。操纵器保持在原位，等待上位机收到发送的控制命令后，才能从上位机收到命令或键盘操作。若命令信号通过串行连接送至控制器，则操纵器开始移动。在旋转液压缸上安装着的光电编码器能够对机械臂角度变化进行实时测量，同时还能自主返回控制器，当机械臂的反馈角达到主机输入的数值之后，控制器的命令就会就此终止。在机械臂的控制中出现液压缸惯性增大的原因是因为给定角度和制动后的实际角度存在一定偏差。如果在指定的限制内进行控制，控制器将根据误差调整规则的数值，并将误差连接到允许误差移动的程度。实时监测机械手的动态状态对整个输入系统的闭环控制非常重要。控制系统利用外部中断计算信号线中的脉冲数，并根据当时的B信号电平确定液压缸的旋转方向中断。若动力较大，则油缸向前转动，否则反向。

　　除主机的输入控制外，系统还增加了键盘控制和LCD显示功能。将独立键盘电路与74i/O端口进行连接，使其与S1 、S2 、S3 、S4 的按键与四个标识相对应。其中S1 代表电路总开关，S2 表示要控制的接头，S3 和S4 表示对机械臂的行动方向的控制，而LCD屏幕则是用来显示机械臂的遥控区域。在按下S1 键后，单片机系统的初始化功能开始工作，上位机中输入的数据和传感器反馈的数据开始清零，在这一基础上机械臂也会停止操作，转换成人工控制模式。所选的控制对象为标准底座（J1 ），LCD显示界面会将设备编码以及传感器的检测角度显示出来。若要控制操作手柄的其它部分，可按S2 键选择接头。操作者可以利用S3/S4 键，根据液晶屏上显示的传感器的反馈角度，控制所选关节的向前旋转，完成简单的机械臂动作。可与主机接口进行协同控制，提高整个系统的响应速度和精度。

　　在上位机界面的设计中，对于用户界面的设计主要采用MATLAB平台进行创建，以便于实现对相关部件的远程控制，降低机械臂的实际操作难度。然后在基于MATLAB的基础上，利用控制设备访问串口设备，以此来连接下位机，使其通信功能能够正常运行。此外，使用者还可以在所建立的图形界面上对操纵器的运作状态与驱动状态进行有效控制。在GUI中，GUI分为数据输入栏，状态栏和默认栏。该控制器通过10 位异步串行通信与上位机进行实时通讯。所传送的10 位资料包括开始、停止及8 位资料。交流过程变成了单独的ck。传感器采集的信息被存储在16 位数据中，数据被分成两组，依次发送。

　　硬件和软件相结合，采用单片机接口电路，实现上行链路与控制器的远程通讯，完成数据采集、处理、传输和显示。通过先进的机械接口，设计了闭环控制系统芯片，实现了液压臂状态的远程控制和实时监测。本发明的操作键盘与智能控制相结合，相较于传统开环控制方式，其稳定性和系统精度得到了有效提升。并使其功能更加完善，为进一步实现实时控制奠定了基础，如视频监控、图像识别、三维建模等。

　　在液压机械臂当中，连杆是其中非常关键的零部件，其能够起到连接关节的作用。如果采用质量不错的连杆，那么在生产期间就不会形成较高的惯性力，这样一来就能够降低机械臂的轴承负荷。不过使用传统的设计方式，很难让连杆达到理想的要求。所以经过长时间的研究发现，而采用有限元分析，则能够很好的改善这一问题。那么下面我们就来具体的讨论一下相关的话题。

　　在表现均匀、连接、应变等关系的时候，就要用到弹性力学基本公式。所以其便成为了运算结构强度的重要依据。

　　对液压机械臂连杆的有限元模态的求解，通常不用算出振动系统的频率，只是能够算出几价低阶模态即可。之所以采取这样的形式，主要是由于低价模态能够对振动系统形成一定的干扰，而且阶数越低，干扰程度就越大，所以通常情况下会采用5阶到10阶的范围。而下面我们就来列举一下前10阶模态固有频率。

　　【结束语】采用有限元分析，能够降低机械臂的轴承负荷，同时还能够准确的体现出所有点的受力状况，而且也能够采取静态分析，运算连杆的最大应力、位移等情况，这样一来就能够给连杆结构的优化分析创建充足的依据。所以在今后的工作中，相关工作人员一定要重视这方面的工作。

　　[1] 侯振忠. 液压驱动机械臂设计及其仿真研究[D].长安大学，2017.

　　[2] 程京华. 车载液压机械臂动态设计与研究[D].辽宁工业大学，2016.

　　[3] 苗新强. 有限元结构分析多层并行算法研究及应用[D].上海交通大学，2015.

　　【关键词】TCP/IP、可视化、远程控制、android、语音识别、蓝牙

　　本世纪随着计算机技术，自动控制技术，网络通信技术，人工智能技术等信息技术的高速发展，像可控制智能机器人这类综合了多种IT技术的先进设备已经在很多行业和场合得到了良好的应用。比如制造业、航空航天工业、军事业、同时也在服务业甚至家庭中慢慢打开了市场。随着嵌入式技术及软件技术的快速发展，越来越多的高性能嵌入式芯片的出现，嵌入式操作系统的快速发展，并且应用到嵌入式处理器中，使得嵌入式机器人向更加智能化发展成为了可能。再加上现今无线通信技术的快速发展和普及，在条件允许的场合通过无线设备来控制智能机器人成为了一种必然的趋势。它既降低了控制成本又极大提升了使用者的操作体验。

　　通过基于嵌入式开发的无线wifi通信技术、短距离蓝牙通信技术、数字图像编解码技术、语音识别技术、自动控制技术等的综合应用，实现一套可以远程可视化控制的移动机械臂系统。为以后该系统在其他大型项目中作为子系统应用提供技术支持和可行性实验，如智慧家庭中的智能机器管家等等。

　　本系统由上中下三层结构搭建而成。上层为操作控制层，主要为android手机控制端和PC机控制端；中层为基于友善之臂mini2440ARM开发板的数据中间处理层（移植linux-2.6.32.2操作系统）；底层则为由一块atmega128单片机作为主控芯片来实现动作控制的可移动机械臂。机械臂上搭载有小型摄像头，将前方画面通过中间层实时传送到上层控制端，如手机端或者PC端。操作者查看实时画面可以通过按钮或者语音来控制可移动机械臂的动作，（包括机械臂左右旋转、机械臂前伸、机械臂夹取、机械臂收缩、车载机械臂前后左右的移动）从而实现远程获取目标的任务。

　　本系统中，USB摄像头固定在机械臂上，通过数据线与同样固定在车载机械臂上的ARM开发板相连。ARM板上移植好的Linux-2.6.32.2操作系统为硬件摄像头打开相应端口。通过对操作系统底层V4L2接口的编程调用，我们可以实现图像的获取。V4L2接口较早先的V4L有较大的改进，并且已经成为Linux在2.6版本以上操作系统的标准接口，涵盖范围很广，基本得到大多数驱动的支持。V4L2采用流水线的方式，操作更为简单直观，基本遵循打开视频设备、设置格式、处理数据、关闭设备这几个步骤，其中具体操作通过ioctl 函数来实现。本次设计采用V4L2接口获取摄像头数据，图像分辨率为640*480。其主要实现步骤如下：1、打开文件：调用Open（）函数打开设备文件。2、获取设备属性：调用ioctl（）函数获取摄像头设备文件的相关参数。3、设置格式及分辨率：调用ioctl（）函数设置视频格式（常见的有RGB、YUV422及MJPEG等）及摄像头的拍摄分辨率（包括宽、高等）。4、申请缓存：设置申请缓存的类型及申请缓存的个数等。5、缓存出队列：对申请成功的缓存进行队列操作，获取缓存的长度信息及并使用mmap（）函数将内存地址映射到用户分配的地址空间中。6、缓存入队列：对每个申请的缓存进行入队操作，并使用ioctl（）函数开始进行视频获取开始操作。7、获取数据：循环等待摄像头数据，当摄像头数据可用时，进行出队列操作。此时其index所对应的mmap（）映射的内存地址中就包含了摄像头数据，并调用SDL接口进行显示。跳到7，继续获取摄像头数据。8、关闭摄像头： 调用close（）函数关闭摄像头设备文件。

　　本系统中，获取的图像需要通过数据压缩后才能真正进行传输。这里，我们使用H.264视频编码方式对图形进行处理。H.264是一种视频压缩标准，被广泛用于网络流媒体网站如Vimeo、YouTube、以及iTunes Store，网络软件如Adobe Flash Player和Microsoft Silverlight，以及各种高清晰度电视陆地广播（ATSC，ISDB-T，DVB-T或DVB-T2），线缆（DVB-C）以及卫星（DVB-S和DVB-S2）。这里我们采用FFmpeg中的H264编码函数库对V4l2采集数据YUV422数据进行编码，其处理流程有以下几个方面：

　　本系统经过最终测试，能过很好的实现前期设定目标。在Wi-Fi信号正常情况下，上层控制端和搭载了ARM开发板的可移动机械臂可以实现远距离的数据通信，采集到的图像清晰，控制命令能过得到有效执行，机械臂能够顺利夹起实验物品。作为无线远程可控设备，经过后续开发和依据不同需求的功能订制，该系统具有很好的应用前景，如在家庭方面，充当智能保姆等角色；安防方面，作为防爆机器人等等。

　　针对机械臂而言，其机械系统和控制系统是密切相关的，两个系统的性能共同决定了机械臂的整体性能，最根本的体现就是在机械臂末端的重复定位精度上。

　　目前，利用结构优化设计方法来完成机器人的结构设计工作被越来越多的设计人员所采用，并取得了大量的研究成果。根据设计变量的不同，可以将机器人的结构优化设计分为尺寸优化、形状优化和拓扑优化三个层次。

　　（1）对于机械臂机构，在机器人概念设计初期，在初始设计空间，根据设计指标，对机器人整体机构形式进行拓扑优化设计；

　　（2）对于机械臂零件，在零件所受载荷确定的情况下，对其拓扑结构进行优化设计。拓扑优化在优化过程中改变拓扑构型的同时也改变了尺寸及形状参数，与尺寸优化和形状优化相比具有更大的自由度。

　　结构拓扑优化设计由设计变量、约束条件和目标函数三要素组成。拓扑优化是选取结构单元的有无作为设计变量，目的是寻求结构刚度在设计空间的最佳分布形式，达到材料的合理分配，以优化结构的某些特性或减轻结构的重量，在产品概念设计阶段，寻求产品最优的拓扑结构具有重要的意义。

　　尽管经历了三十多年的研究发展，拓扑结构优化技术已经有了长足发展，也在工程上被越来越多的人所重视和利用起来。但是受到其自身分析求解规模大、优化结果难以识别、拓扑构型难以定量描述或参数化等问题的限制，使得结构拓扑优化技术的应用更多的体现在构件及简单工况的层面上，较多的应用在概念设计阶段。

　　控制系统是决定机械臂功能和性能的主要因素之一，在一定程度上制约着机器人技术的发展。它的主要任务就是控制机械臂在工作空间中的运动位置、姿态和轨迹、操作顺序及动作的时间等。机械臂控制系统的优劣，直接影响到机械臂的速度、精度与可靠性。而机械臂控制系统的参数调节过程就是优化控制系统的一项基本步骤。

　　目前机器人控制系统参数调节过程主要依靠工程经验和简化数学模型进行调节，然后再实物样机上进行调试，调节流程复杂，调节周期长，效率低下。

　　机械系统从根本上限制了机械臂末端重复定位精度可以达到的最优程度。而关节伺服控制系统直接决定了机械臂末端的跟随误差。两者综合作用共同决定了机械臂末端的重复定位精度，两者不应被单独割裂开来进行分析。

　　基于上述论述，本文提出了一种基于Simulink&ADAMS联合仿真的机械臂机械结构&控制系统参数的协同优化研究方法。

　　根据实际的六自由度轻型机械臂构型，建立该机械臂的机构简图，并利用标准D-H参数法建立机械臂的D-H坐标系，如图1所示。其中机械臂末端的坐标系{O6}的原点与坐标系{O5}的原点重合。对应的机械臂D-H参数见表1。

　　机械臂各关节均采用了内部走线方式，设计的机械臂各关节均可达到-180°～180°的运动范围。得到的机械臂工作空间如图2中绿色包络面所示。

　　拟让机械臂末端在笛卡尔坐标下沿着空间圆周轨迹运动。选取圆周轨迹的圆心为（500，50，400），半径250mm，空间圆周所在平面的法向量为（0，4，3） 。

　　经校验，上述规划的圆周轨迹在机器人的工作空间内，如图2中红色圆周曲线即为规划的末端工作轨迹。

　　将上述在笛卡尔空间中规划的圆周轨迹，通过机械臂逆运动学求解方法，转化成机械臂关节空间中各关节的关节角度轨迹的三次样条拟合曲线s内的各关节运动轨迹曲线是机械臂从初始状态运动到轨迹起始点的关节轨迹曲线。各关节轨迹的角度插值点见表2所示。

　　对于大关节而言，后续的机械臂关节、臂杆、末端执行器及工作负载均是其有效负载，是一个与机械臂位置、姿态及各关节运动状态相关的变量。单纯的在Matlab中考虑机械臂的动力学特性比较复杂、计算时间长。利用专业的动力学建模分析软件Adams，在Adams中解决机械臂的动力学问题，利用Simulink-Adams联合仿真，解决机械臂任务级伺服系统仿真。

　　将上述优化完成的大臂杆模型导入到ADAMS中并建立柔性体，进行Simulink-ADAMS联合仿线 结果验证

　　对比协同优化前后的机器人系统实现相同工作路径时机械臂末端的位置误差，验证协同优化方法对提升机器人末端重复定位精度的有效性

　　表3中列出了优化前后机械臂末端原点最大偏差对比数据，各方向上的最大偏差量均有较大幅度的减小，其中主要受力方向―Z方向（即竖直方向）的最大偏差量减小了69.23%。

　　本文提出了一种基于Simulink-Adams联合仿真模型的控制系统协同优化方法。考虑了机械臂机械系统柔性，传动链间隙及关节传动链刚度等影响因素，使仿真结果更加准确可靠，使得调节后的控制参数更加接近真实最优值。协同优化后机械臂末端的重复定位精度有明显的提升，证明了该方法的有效性，对机械臂的后续研究更具指导意义。

　　[1]谢涛，刘静，刘军考.结构拓扑优化综述[J].机械工程师，2006（08）：22-25.

　　工作面设备安装、回撤工作对于煤矿接续工作至关重要，由于综采工作面设备重量较大，井下空间狭窄至使大型工程机械设备无法使用。多数煤矿企业井下综采工作面安拆设备多数采用人工配合手拉葫芦的方式来完成，给安拆工作带来较大的困难、作业人员劳动强度大、安拆周期长、存在着一定安全隐患。如何实现工作面的机械化、高效、快速安拆将成为制约矿井的长远发展关键问题。

　　双臂机械手主要是针对综采工作面巷道狭窄的实际情况，设计的机械要本着尺寸小巧、动作灵活，功能全面的理念，根据井下的环境条件宜采用液压方式控制，有防过载及无极调速的功能。

　　双臂机械手主要由主臂、副臂、分旋转座、主旋转座、升降伸缩腿、行走轮、及其液压系统组成。（见图2）

　　机械手是利用液压缸控制两侧伸缩臂进行安装的设备，可以两臂同时操作吊起板车上较重的设备，也可以分步起吊，安装中部槽时抓手可抓起中部槽，节省时间，方便快捷，安全性高。该设备有4组可升降行走轮，支腿向外伸出后，伸出下部支腿接地，机械手机体升起，行走轮收回，使机械手机体下方可通过平板车，设备接顶，机械手整体固定后，通过操纵阀把机械手伸缩臂伸出，前面的起吊钩挂在平板车上的工件上，主臂升降千斤定伸出，使起伸缩臂升起从而把工件吊起；然后，通过主旋转座旋转，把工件吊到组对位置，再通过分旋转座的旋转及起吊千斤顶的伸缩来使工件上下、左右位置调正，最终使工件安装到一起。

　　根据现场实际工作要求，运输机每4节中部槽装一辆平板车内，我们考虑工作效率与安全采用双臂同时作业，每个伸缩臂可同时吊两节，实现一次性装卸车防止二次装卸车出现偏重造成翻车现象。它的每个单臂承载量是5T，双臂同时配合作业就能解决大件起吊的问题和巷道狭小人工起吊繁琐的问题。

　　（1）双臂机械手的投入使用，替代了运输机老的传统安装、拆除方法，减少了工人直接手工操作，解决了煤矿井下工人劳动强度大、安全条件差、效率低等因素，安全性得到了很大提高，同时减少了作业人员数量，提高工效50%，使煤矿机械化程度又迈上一个新台阶。（2）双臂机械手使用效果良好，运行稳定可靠，各项技术指标均达到设计要求，缩短了采场设备安装、拆除周期，使安全生产有了可靠的技术保障。

　　经对比，人工安撤一个工作面需投入508人工，采用双臂机械手仅需96人工按每年安撤8个工作面，则全年可节约资金约150万元。

　　（1）双臂机械手在采煤工作面安撤的投入使用，替代了井下工作面运输机、转载机传统安装、拆除过程中工人直接手工操作方法，解决了煤矿工人劳动强度大、安全条件差、效率低等因素，提高劳动效率50%，使工作面安撤机械化程度又迈上一个新台阶。（2）经过采煤工作面安撤现场实际使用效果证实，该机设计合理、结构简单、操作方便、性能良好、运行稳定全安可靠，特别适用于工作面三机设备安撤，有其一定的独创性。

　　[1]马振福.液压与气动传动[M].第二版.北京：机械工业出版社，2004（01）.

　　[2] 陈启松.液压传动与控制手册[M].上海：上海科学技术出版社，2006.

　　在结构设计方面，采用无纸化的作业方式，利用三维实体软件Pro/E进行结构设计，利用ADAMS软件进行运动学分析和仿真，并对机器人结构及运动特性进行优化。在外观设计方面，利用Rhinoceros三维设计软件对设计进行三维表现，并结合Flash技术对设计进行动态效果展示。在这个过程中装配图和零件图相互关联，由粗略到反复细化、符合装配图和相关零件图一致性的要求，大大优化了设计过程。

　　机械臂的创新设计是本次研究的重点。设计方案应能满足5个自由度的要求，同时结构尽量简单、成本低、重量轻。因此，在机械臂的设计中创新性地采用了锥齿轮结构，并采用电磁离合制动器来进行相关的控制，该种形式的机械臂具有结构简单、轻盈、易于控制等特点，整个机械臂驱动只需一个电机，关节处需要的动力均从传动链上通过电磁离合制动器获得。整体结构简单、轻盈。

　　与传统机械臂相比，电磁离合制动器的使用，使得锥齿轮的驱动作用在机械臂上产生多样的运动效果，而钢丝传动链保证了动力传动到机械臂的各个运动部位。

　　当电磁离合制动器处于不同挡位的时候，配合锥齿轮对动力传递方向的改变，能够驱动产生不同的运动效果。如图1中A制动器，两个挡位使臂部关节可以在两个垂直维度上进行运动，从而产生两个自由度；肘部B制动器挡位的改变可以驱动肘部产生一个自由度的运动；腕部锥齿轮和C、D两个制动器的组合，使腕部带动手部产生了2个维度上的运动，分别是手腕的上扬和手部的旋转。由此可见，机械手臂共实现5个自由度，由此便实现了机械臂用单一电机驱动5个自由度的设计。与传统的每个自由度单独设立电机驱动的方法相比整体重量更轻便，结构更简单，并增强了机械臂运动的灵活性。

　　外观设计主要是考虑机器人外观的拟人化和服务方式人性化方面考虑。视图改善机器人及金属材质带给人的冰冷无情的特征。确立了机器人的设计方向后，用以下五种设计原则指导机器人的设计：（1）功能需求原则；（2）人机工学原则；（3）审美规律原则；（4）品牌一致性原则；（5）情感需求原则。最终方案如图2所示。

　　机器人设计高度为160 cm，与中国成年女性平均身高（159 cm，2011国家统计局公布数字）接近，这样既可以满足一定的高度要求，又不至于因太过高大产生压迫感。考虑到其功能用途和用户的情感接受程度，应当尽量减少机器人给用户带来的陌生感，所以在最后的方案中，外观多用曲面造型，并为机器人赋予了女性的性别特征，这在视觉和情感两方面为用户形成机器人平易近人的使用体验。在颜色上，采用红白搭配，有意模仿迎宾服装；此外造型上，头部两侧的突起是亮点之一，创新自中国古代的“双丫髻”和“卯发”发式，这类发式多用于宫廷侍女当中，与迎宾功能相契合，同时，“发髻”还是两个指示灯，用于夜间指示性照明。

　　在现代机械制造领域中，随着工厂机械制造机器人的普及，机械臂已经变得越来越重要。与传统的工业机械臂相比，未来的机械臂要能够完成更加复杂的机械加工任务。在实际的机械制造机器人应用中，衡量机械臂的工作性能主要是工作效率和工作可靠性指标。

　　机械臂是一个开链式的多连杆机构，用固定基座来进行固定，机械臂可以根据需要在自由端安装执行器来实现工厂生产操作，关节之间的运动可以带动连杆运动，使得机械臂运动来达到不同的姿态。本文主要针对这个问题展开研究，探讨机械臂的路径规划问题。

　　神经网络具有分布式存储、并行协同处理和对信息具有自组织自学习等优点，所以广泛应用在人工智能方面。神经网络的大量神经元之间的连接权值和分布分别代表着特定的信息，当网络受损时可以保证网络的输出正确，这种信息处理方式大大提高了网络的容错性和鲁棒性。

　　径向基函数神经网络是基于函数逼近理论的，是根据系统的海量样本数据来选择隐含层神经元的径向基激活函数，可以用基函数来表示，能够无限的逼近真实的算法表达，它选择合理的隐含层单元个数和作用函数，能够把原来的非线性不可分问题映射成线性可分问题，把不好处理的非线性问题方便的简化为线性问题。径向基函数神经网络在训练时，在给定训练样本后学习算法要解决的核心问题是：设计神经网络的网络结构和求解相关的参数。网络结构设计主要包括网络的输入、网络的输出个数，隐含层节点数目。相关的参数主要包括涉及的参数有径向基函数的中心值、以及函数宽度和权值。

　　径向基函数神经网络属于一种性能较优的前馈型神经网络，它具有多维度非线性的映射能力和并行信息处理的能力，以及强大的聚类分析能力。与BP神经网络相比，径向基函数神经网络的网络拓扑结构采用的是径向对称的核函数，这样可以大幅提高神经网络的学习速度，同时能够避免陷入局部极小，具有较好的全局寻优能力，同时也具有较好的逼近任意非线 机械臂路径规划设计

　　机械臂轨迹规划主要研究的是机械臂在多维空间中的运动路线，即给定一个初始状态位姿，一个期望的末端执行器的位姿，根据规定的要求来寻找连接初始状态和期望状态的最优有效路径，然后把最优路径转变为机械臂各个关节的空间坐标，进一步转化为机械臂的各个关节的位移、速度和加速度，就形成了机械臂的路径。

　　其中：D（q）为对称正定的惯量矩阵，为哥式力与离心力矩阵，G（q）为重力项矩阵，q为机械臂关节角位移矢量，为机械臂的角速度矢量，为机械臂的角加速度矢量，为机械臂各关节控制力矩输入矢量。

　　径向基函数神经网络包括一个输入层、一个隐层和一个输出层。隐层由一个径向基函数组成，和每个隐层节点相关的参数为网络中心向量和半径。本文选择高斯函数作为径向基函数。本文选择的神经网络训练方法为：输入层到隐层用无导师的聚类算法来训练，常用的是K-均值算法和模糊聚类算法，来确定神经网络的中心向量和半径，隐层和输出层的权值调整用有导师指导算法，来确定权重向量。

　　算法流程如下：首先对样本数据进行聚类，然后确定神经网络的隐层节点的中心的初始值，将这些样本进行分组，然后将训练样本按照距离的远近向隐层节点的中心聚类半岛体育机械，完成后计算样本的均值，将样本均值赋值给隐层中心作为下一次迭代的聚类中心，下一步要判断聚类过程是否结束，聚类结束标志是当划分的每个聚类的样本中心不再变化。然后再计算下宽度半径，宽度半径等于每个聚类中心与该训练样本之间的平均距离。

　　通过算法验证，对机械臂的路径规划验证了算法的合理性和可行性，规划后支反力和扭矩等动力性能较好，完全满足工程需求。