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公开(公告)号：CN112809665B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202011487613.4
申请日：2020-12-16
Applicant: 安徽工业大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于改进RRT算法的机械臂运动规划方法。该路径规划方法主要是在RRT算法的基础上进行改进的，改进的方向是在快速扩展随机树算法中的三个过程，一个是针对随机点采样的过程，另一个是新节点的扩展过程，最后是对得到路径的路径优化过程。改进后的算法能够在较短的时间内完成路径规划，路径的代价会更小，且构架保持了原有简洁的特点，在高维空间中仍旧表现良好；该算法应用在串联机器人的关节空间中，使串联机器人能够在工作空间中有障碍物的情况下得到一条安全的路径；最后，可以将机器人的关节路径进行B样条曲线的拟合，使得机器人的运行更加平稳柔顺。
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公开(公告)号：CN113296393A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110583783.0
申请日：2021-05-27
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明公开了基于自调整模糊迭代学习的二连杆机械臂控制方法、装置及介质，属于自动化控制技术领域。包括：建立坐标系；建立二连杆机械臂系统的动力学方程和动力学特征；设计带有自调整因子的模糊控制器；将模糊控制器的模糊规则用以实时调整闭环迭代学习控制律中的PD参数，设计出自调整因子模糊迭代学习控制律；通过所设计的控制器使关节输出达到期望值。本发明可以利用模糊规则对PD参数的控制达到参数实时修改，利用自调整因子对模糊控制器中的控制规则进行适时调整。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112677171A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011484556.4
申请日：2020-12-16
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 双滑槽连杆直线平夹自适应机器人手指装置，属于机器人手技术领域，包括基座、电机、传动机构、两个指段、多个轴、连杆、簧件、凸块、带轮、齿轮、齿条等。该装置实现了机器人手指近似直线平行夹持以及适应复合抓取的功能；该装置直线平行夹持物体时，第二指段始终保持近似直线的运动轨迹，能够平动第二指段夹持物体，以实现对薄板状物体的抓取。通过夹持过程中物体对滑块的作用，带动第二指段实现自适应抓取；该装置抓取范围大，只需利用一个驱动器，驱动方式简单，无需复杂的传感和控制系统；该装置结构紧凑、体积小、制造和维护成本较低，适用于抓取的机器人手。
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公开(公告)号：CN112809666B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202011490592.1
申请日：2020-12-17
Applicant: 安徽工业大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明一种基于神经网络的5‑DOF机械臂力位跟踪算法，通过定义机械臂中各个关节点、连杆长度，建立连杆坐标系，通过力传感器得到末端接触力，建立末端接触力与机械臂参考坐标系之间的切换数学模型，描述了末端接触力在参考坐标系下的矩阵，为末端接触力转换为各个关节力矩提供了前提基础；然后，给出了一般的机械臂动力学方程，建立了机械臂第5关节状态变量与其他关节状态变量之间的数学模型，建立带有约束力的动力学方程；最后，利用惯性矩阵估计惯性矩阵，并利用RBF神经网络拟合其他项，给出了时变输出约束状态的神经网络自适应力位控制方法。本发明能够解决传统的力/位混合控制无法克服未知模型的影响，增加算法收敛性，降低动力学建模复杂度。
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公开(公告)号：CN112677171B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202011484556.4
申请日：2020-12-16
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 双滑槽连杆直线平夹自适应机器人手指装置，属于机器人手技术领域，包括基座、电机、传动机构、两个指段、多个轴、连杆、簧件、凸块、带轮、齿轮、齿条等。该装置实现了机器人手指近似直线平行夹持以及适应复合抓取的功能；该装置直线平行夹持物体时，第二指段始终保持近似直线的运动轨迹，能够平动第二指段夹持物体，以实现对薄板状物体的抓取。通过夹持过程中物体对滑块的作用，带动第二指段实现自适应抓取；该装置抓取范围大，只需利用一个驱动器，驱动方式简单，无需复杂的传感和控制系统；该装置结构紧凑、体积小、制造和维护成本较低，适用于抓取的机器人手。
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公开(公告)号：CN112809666A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202011490592.1
申请日：2020-12-17
Applicant: 安徽工业大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明一种基于神经网络的5‑DOF机械臂力位跟踪算法，通过定义机械臂中各个关节点、连杆长度，建立连杆坐标系，通过力传感器得到末端接触力，建立末端接触力与机械臂参考坐标系之间的切换数学模型，描述了末端接触力在参考坐标系下的矩阵，为末端接触力转换为各个关节力矩提供了前提基础；然后，给出了一般的机械臂动力学方程，建立了机械臂第5关节状态变量与其他关节状态变量之间的数学模型，建立带有约束力的动力学方程；最后，利用惯性矩阵估计惯性矩阵，并利用RBF神经网络拟合其他项，给出了时变输出约束状态的神经网络自适应力位控制方法。本发明能够解决传统的力/位混合控制无法克服未知模型的影响，增加算法收敛性，降低动力学建模复杂度。
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公开(公告)号：CN112809665A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202011487613.4
申请日：2020-12-16
Applicant: 安徽工业大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于改进RRT算法的机械臂运动规划方法。该路径规划方法主要是在RRT算法的基础上进行改进的，改进的方向是在快速扩展随机树算法中的三个过程，一个是针对随机点采样的过程，另一个是新节点的扩展过程，最后是对得到路径的路径优化过程。改进后的算法能够在较短的时间内完成路径规划，路径的代价会更小，且构架保持了原有简洁的特点，在高维空间中仍旧表现良好；该算法应用在串联机器人的关节空间中，使串联机器人能够在工作空间中有障碍物的情况下得到一条安全的路径；最后，可以将机器人的关节路径进行B样条曲线的拟合，使得机器人的运行更加平稳柔顺。
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