一種抓取圓棒取料手的機械設計-關節(jié)型工業(yè)機械手含開題、SW三維仿真及8張CAD圖
一種抓取圓棒取料手的機械設計-關節(jié)型工業(yè)機械手含開題、SW三維仿真及8張CAD圖,一種,抓取,圓棒取料手,機械設計,關節(jié),工業(yè),機械手,開題,SW,三維,仿真,CAD
XX設計（XX）中期檢查表
學生姓名
學號
指導教師
選題情況
課題名稱
一種抓取圓棒取料手的機械設計
難易程度
偏難
適中
√
偏易
工作量
較大
合理
√
較小
符合規(guī)范化的要求
任務書
有
√
無
開題報告
有
√
無
外文翻譯質量
優(yōu)
良
√
中
差
學習態(tài)度出勤情況
好
√
一般
差
工作進度
快
√
正常
慢
解答問題
情況
優(yōu)
良
√
中
差
中期成績評定：良
專家組意見：
該同學能夠明確設計任務，并按照進度完成相關設計任務，設計工作有一定的進展；
讀書筆記內容合格，外文翻譯能夠按要求進行修改完成，且能夠和課題相結合。開題報告表明該同學對機械手的相關知識有一定的了解和認識；
同意繼續(xù)進行畢業(yè)設計相關工作。
負責人：
2021年4月21日
指導教師|答辯人|日期|20XX年6月28日一種抓取圓棒取料手的機械設計目 錄12345課題研究背景課題研究現(xiàn)狀工作內容展示ANSYS分析總結及展望 課題研究背景01隨著制造自動化和智能化技術的發(fā)展，工業(yè)機械手已成為智能化工裝置的重要組成部分。在實際應用中，很多功能均由機械手實現(xiàn)。工業(yè)制造領域主要讓機器手在機械制造業(yè)中代替人完成大批量、高質量要求的工作，如汽車制造、艦船制造及某些家電產(chǎn)品；軍事領域主要讓機器手執(zhí)行一些自動的偵察與控制任務，尤其是一些相對較為危險的任務比如,無人偵察機、拆除炸彈的機器人及掃雷機器人等；醫(yī)療領域機器手主要用來輔助護士進行一些日常的工作，比如，幫助醫(yī)生運送用藥品及自動監(jiān)測病房內的空氣質量。02 課題研究現(xiàn)狀1.1959年，世界上誕生了第一臺工業(yè)機械手，開創(chuàng)了機械手發(fā)展的新紀元。2.本世紀60年代日本、美國和蘇聯(lián)等都已研制成功了能靜態(tài)或動態(tài)的機械手樣機。3.70年代，對機械手控制理論的研究產(chǎn)生了3種非常重要的控制方法，即有限狀態(tài)控制、模型參考控制和算法控制4.1987年，我國的“863”高技術計劃將機械手方面的研究開發(fā)列入其中。5.近些年馬濤等人對新型欠驅動機械手爪的抓取分析和優(yōu)化設計，使之能夠對各種尺寸大小的物體進行穩(wěn)定抓取03 工作內容展示3.1結構組成(1)執(zhí)行機構：末端執(zhí)行器（包括機械手爪或者噴涂口）、腕部、大臂部，小臂部、機座。(2)驅動裝置：驅動電機，(3)控制裝置：通過對驅動系統(tǒng)的控制，使執(zhí)行系統(tǒng)按照規(guī)定的要求進行工作，當發(fā)生錯誤或故障時發(fā)出報警信號。(4)檢測裝置：通過各種檢測裝置、傳感裝置檢測執(zhí)行機構的運動情況，根據(jù)需要反饋給控制系統(tǒng)，與設定進行比較，以保證運動符合要求。3.2結構簡圖3.3大臂部分3.4小臂部分3.5底座部分3.5手爪部分通過計算最終選擇 90BYG步進電機3.6電機選擇3.7總體結構05 總結在整個設計中我懂得了許多東西，也培養(yǎng)了我獨立工作的能力，樹立了對自己工作能力的信心，相信會對今后的學習工作生活有非常重要的影響。而且大大提高了動手的能力，使我充分體會到了在創(chuàng)造過程中探索的艱難和成功時的喜悅。雖然這個設計做的也不太好，但是在設計過程中所學到的東西是這次畢業(yè)設計的最大收獲和財富，使我終身受益?？偨Y機械手將在未來的生活中得到越來越廣泛的應用。包括在軍事領域的應用將是發(fā)展的必然趨勢，也是我國國防科技產(chǎn)業(yè)支持的方向之一。通過機械臂系統(tǒng)的設計，我們在整個系統(tǒng)的各個方面積累了豐富的設計經(jīng)驗。相信通過不斷的發(fā)展和完善，機械手會變得成熟和實用。展望感謝各位老師的指導XX設計中期答辯記錄
學生姓名
(+學號)：
班級：
課題名稱
一種抓取圓棒取料手的機械設計
答辯組教師
答辯時間
20XX年5月12日
答辯過程：（課題自述包含①課題研究進展情況②課題研究中所遇問題③課題研究后續(xù)工作計劃，80-100字；教師現(xiàn)場提問；學生回答）
課題自述：目前已經(jīng)完成了外文翻譯、開題報告、讀書筆記以及機械手的三維結構設計和機械手抓的精設計，遇到的問題有（1）怎么實現(xiàn)自動化？（2）伺服電機型號的選擇？（3）各部件選定材料后力學分析？（4）零件二維圖、整體裝配圖國標標注？（5）機器人實用性價值？
教師現(xiàn)場提問：
1.問：機械手的結構？
答：關節(jié)型機械手結構。
2.問：如何選擇機械爪？
答：在網(wǎng)絡上查閱大量資料，并結合相關書籍確定排樣方案，選用連桿式手抓。
3. 問：機械手驅動方式？
答：預計使用電動驅動系統(tǒng)。
答辯組組長（簽字）：
課題介紹
本文通過一系列計算和構思設計了一款以電機驅動的多自由度機械手，類型為關節(jié)式。并利用三維建模及工程分析軟件，建立機械手的結構設計，而且進行機械手的有限元分析，以及其主要結構設計的修改和完善，實現(xiàn)機械手的基本功能。
Hello professor and teacgers，thank you for attending the report. my name is zhuyong,In?this?paper,?through?a?series?of?calculations?and?ideas,a?multi?degree?of?freedom?manipulator?driven?by?motor is?designed,?which?is?of?joint?type.and next.I will introduce you.
XX設計（XX）選題、審題表
系
選題
教師
姓 名
專 業(yè)
機械設計制造及其自動化專業(yè)
專業(yè)技術職 務
正高
副高
中級
√
申報題目名稱
一種抓取圓棒取料手的機械設計
課題性質
A
B
C
D
E
課題來源
A
B
C
D
√
√
課題簡介
基于機械手基本原理，利用機械專業(yè)常用三維建模及工程分析軟件，建立機械手仿真模型，進行機械手抓取過程的運動學及動力學分析，進行其結構設計的修改和完善，實現(xiàn)夾取裝置的基本功能。
設計(論文)
要 求
（包括應具備
的條件）
要求所建模型由兩個以上基本機構組成，零部件設計合理且符合工程應用標準；
加深對系統(tǒng)運動及動力學分析的理解；能綜合運用所學基礎理論、基本知識、基本技能和專業(yè)知識，提高學生建模及工程分析能力。
課題預計
工作量大小
大
適中
小
課題預計
難易程度
難
一般
易
√
√
所在系審定意見：
負責人(簽名)： 2020 年 12 月 09 日
學院審定意見：
負責人(簽名)： 2020 年 12 月 10 日
備注：本課題由 朱勇 同學選定，學號： 2017308010342
注：1．該表作為本科學生畢業(yè)設計（論文）課題申報時專用，由選題教師填寫，經(jīng)所在系有關人員討論，負責人簽名后生效；
2．有關內容的填寫見背面的填表說明，并在表中相應欄內打“√”；
3．課題一旦被學生選定，此表須放在學生系或教研室存檔。
XX設計（XX）指導檢查記錄
機械工程學院
學生姓名： 學 號：
專 業(yè)：
設計題目：
指導教師：
20XX年3月
第 4 周
20XX年3月29日至20XX年3月31日
學生工作內容：
1. 查閱文獻，下載相關中文文獻，進行粗讀，明確機械手的結構及其發(fā)展。
2. 了解讀書筆記的要求及格式，開始書寫讀書筆記。
教師指導、檢查意見：
網(wǎng)上下載有關設計課題的文獻和資料，大量閱讀，盡快了解課題的目的和意義
教師評語：
課題有關知識了解清晰，參考文獻查詢比較認真
第 4 周
20XX年4月1日至20XX年4月4日
指導教師簽字
學生工作內容：
1. 下載相關外文文獻和資料，為設計做好準備。
2. 精讀下載的文獻，做好多數(shù)筆記。
3.
教師指導、檢查意見：
外文翻譯盡量要偏重于內容，不要太多理論知識。
教師評語：
參考文獻整理比較認真，對文獻了解透徹，讀書筆記完成及時認真
第 5 周
20XX年4月5日至20XX年4月7日
指導教師簽字
學生工作內容：
1. 了解國內外基于機械手設計的優(yōu)勢和它的適用產(chǎn)業(yè)。
2. 分析多自由度機械手的發(fā)展前景。
3.
教師指導、檢查意見：
在不斷總結以往研究的方向及成果，明確其優(yōu)缺點。
教師評語：
對課題研究背景及意義、國內外發(fā)展現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢認識比較清晰
第 5 周
20XX年4月8日至20XX年4月11日
指導教師簽字
學生工作內容：
1. 查閱機械手的分類和組成，歸納不同機械手的優(yōu)缺點。
2. 研究機械手的自由度確定。
教師指導、檢查意見：
繼續(xù)查閱相關的文獻，進行機械手總體方案的確定。
教師評語：
對結構分析、研究較為合理，開題報告較認真
第 6 周
20XX年4月12日至20XX年4月14日
指導教師簽字
學生工作內容：
1. 對下載的外文文獻進行摘要，結論等關鍵詞部分進行翻譯。
2. 選擇近期最為接近課題的文獻進行全篇翻譯。
教師指導、檢查意見：
外文原文貼切該課題，格式有些缺少，按指導老師意見修改。
教師評語：
計劃制定詳細，資料整理認真，讀書筆記完成較認真。
第 6 周
20XX年4月15日至20XX年4月18日
指導教師簽字
學生工作內容：
1. 進一步對外文文獻進行翻譯和表格以及公式的制作。
2. 根據(jù)文獻查找，完成開題報告初稿。
教師指導、檢查意見：
通過查找文獻，豐富開題報告，開題報告具體內容不詳實，說明不準確。
教師評語：
能夠較好的明確任務
第 7 周
20XX年4月19日至20XX年4月21日
指導教師簽字
學生工作內容：
1. 寫開題報告。
2. 根據(jù)老師的指導完成外文翻譯最終成品。
教師指導、檢查意見：
按要求完成外文翻譯原文，下一步，撰寫開題報告。
教師評語：
能夠按時完成各項要求，內容比較充實。
第 7 周
20XX年4月22日至20XX年4月25日
指導教師簽字
學生工作內容：
1. 根據(jù)老師的指導完成開題報告并完成定稿。
2. 根據(jù)查閱的文獻形成大致的方案框架。
教師指導、檢查意見：
按要求完成開題報告，下一步，進行大致的框架設計。
教師評語：
開題報告完成較好，讀書筆記完成及時認真
第 8 周
20XX年4月26日至20XX年4月28日
指導教師簽字
XX
學生工作內容：
1. 對此次設計方案的框架進行填充。
2. 大致確定該設計的構件組成及原理。
教師指導、檢查意見：
進行整體結構設計，注意各零件間的裝配關系。
教師評語：
設計認真，任務及時完成。
第 8 周
20XX年4月29日至20XX年5月1日
指導教師簽字
XX
學生工作內容：
1. 對機械手的結構及零部件設計。
2. 開始三維零件圖的設計。
教師指導、檢查意見：
可以進行三維的設計，然后再轉換成工程圖。
教師評語：
能夠熟練使用仿真軟件，結構設計較合理
第 9 周
20XX年5月2日至20XX年5月4日
指導教師簽字
XX
學生工作內容：
1. 設計機械手草圖，構思其結構。
2. .繪制三維圖。
教師指導、檢查意見：
整理資料準備中期答辯。
教師評語：
繪制結構圖完成較好，讀書筆記完成及時認真
第 9 周
20XX年5月5日至20XX年5月8日
指導教師簽字
XX
學生工作內容：
1. 機械手爪結構設計。
2. 機械手爪三維圖繪制。
教師指導、檢查意見：
進行前期的設計結果歸納，梳理總結準備中期答辯。
教師評語：
三維模型繪制良好，結構設計較合理
第 10周
20XX年5月9日至20XX年5月12日
指導教師簽字
XX
學生工作內容：
1. 完成開題任務書的日期修改。
2. 完成大體三維結構模型，完成裝配。
教師指導、檢查意見：
認真設計三維模型。
教師評語：
模型修改工作完成較好，建模良好，讀書筆記完成及時認真
第 10 周
20XX年5月17日至20XX年5月19日
指導教師簽字
XX
學生工作內容：
1. 分析機械手部分結構，完成初步計算，并發(fā)現(xiàn)其中不對的地方加以解決。
2. 查閱相關資料，把對設計的想法歸納出來。
教師指導、檢查意見：
1. 對中期答辯檢查中提出的問題認真加以改正。 2.對計算過程認真修改。
教師評語：
仿真部分完成的較好，但要注意輸出曲線解決或體現(xiàn)的物理意義。
第 11 周
20XX年5月20日至20XX年5月21日
指導教師簽字
XX
學生工作內容：
1. 查閱相關資料，完成一篇讀書筆記。
2. 完成機械手的尺寸設計及校核。
教師指導、檢查意見：
1. 建議按照說明書任務書中的進程完成各項任務。 2.注意繪圖時的細節(jié)問題。
教師評語：
較好完成對論文的編寫，第一章內容充實，按時完成讀書筆記
第 11周
20XX年5月24日至20XX年5月26日
指導教師簽字
XX
學生工作內容：
1. 構思總體裝配方案，根據(jù)設計參數(shù)，繪制裝配圖。
2. 復習繪圖的相關知識。
教師指導、檢查意見：
認真復習機械制圖的繪制標準，和關于裝配圖以及零件圖的繪制規(guī)定。
教師評語：
各部件運動仿真完成較好，第三章內容完成及時。
第 12 周
20XX年5月27日至20XX年5月28日
指導教師簽字
XX
學生工作內容：
1. 進行裝配圖的設計與繪制。
2. 完成一篇讀書筆記。
教師指導、檢查意見：
1. 要整理好計算過程，為撰寫論文做準備。 2.裝配圖繪制完要認真檢查。
教師評語：
按時完成繪圖任務，按時完成論文和讀書筆記撰寫。
第 13 周
20XX年5月31日至20XX年6月2日
指導教師簽字
XX
學生工作內容：
1. 開始撰寫多自由度機械手的結構設計及分析的畢業(yè)論文。
2. 將自己設計的結構和成果進行整合。
教師指導、檢查意見：
論文的撰寫要嚴格遵守學院下發(fā)的規(guī)范。
教師評語：
結構設計合理，論文思路正確。
第 13 周
20XX年6月3日至20XX年6月4日
指導教師簽字
XX
學生工作內容：
1. 繼續(xù)完成畢業(yè)論文的撰寫。
2. 繼續(xù)完善三維圖。
教師指導、檢查意見：
1. 認真復習國標關于裝配圖的繪制規(guī)定。 2.完善好三維圖。
教師評語：
論文修改及時合理，圖紙完成較好，按時完成讀書筆記
第 13 周
20XX年6月7日至20XX年6月9日
指導教師簽字
XX
學生工作內容：
1. 在撰寫論文時遇到困難，查閱相關文獻。
2. 完善裝配圖。
教師指導、檢查意見：
1.論文各章的順序要合理。 2.文章的規(guī)范性要好好改改。
教師評語：
論文完成較好，查重符合要求，格式正確
第 14 周
20XX年6月7日至20XX年6月9日
指導教師簽字
XX
學生工作內容：
1. 閱讀相關資料完成一篇讀書筆記。
2. 繼續(xù)撰寫論文。
教師指導、檢查意見：
1. 進一步完善論文內容。 2.論文的參考文獻格式要正確。
教師評語：
論文修改及時合理，圖紙完成較好，按時完成讀書筆記
第 14 周
20XX年6月10日至20XX年6月11日
指導教師簽字
XX
學生工作內容：
1. 查找相關電路文獻，了解吸盤的控制方式。
2. 根據(jù)三維圖中對吸盤的選擇，計算吸盤的流量等。
3. 設計論文第五章總結與展望部分。
教師指導、檢查意見：
使用軟件操作時，要注意機構能否實現(xiàn)。
教師評語：
第四章完成較好，零部件校核合理
第 15 周
20XX年6月14日至20XX年6月16日
指導教師簽字
XX
學生工作內容：
1. 完成裝配圖的繪制。
2. 對零件進行有限元分析，并編寫如論文中。
教師指導、檢查意見：
1. 修改裝配圖中的錯誤。 2.注意尺寸標注的規(guī)范。
教師評語：
有限元分析完成較好
第 15 周
20XX年6月17日至20XX年6月18日
指導教師簽字
XX
學生工作內容：
1. 完成論文總結，以及致謝的編寫。
2. 對論文的格式和內容進行修改。
教師指導、檢查意見：
1. 整理各項設計成品為答辯做準備。 2.注意文章格式。
教師評語：
論文完成較好，查重符合要求，格式正確
第 16 周
20XX年6月21日至20XX年6月23日
指導教師簽字
XX
學生工作內容：
1. 再次認真修改，完成最終定稿。
2. 進行查重修改。
教師指導、檢查意見：
1. 認真歸納論文內容，制作PPT。 2.認真做好查重工作。
教師評語：
論文內容、圖紙繪制合理。
第 16 周
20XX年6月24日至20XX年6月27日
指導教師簽字
XX
學生工作內容：
1. 修改二維，三維圖。 2.認真我答辯做準備。
教師指導、檢查意見：
已按任務書完成各項設計內容。
教師評語：
所有資料準備完成
XXX設計（XX）評語
學生姓名： 班級、學號： 2013319020435
題 目： 一種抓取圓棒取料手的機械設計
綜合成績： 中
指導教師評語：
1) 論文有一定的工作量，能夠完成任務書中所規(guī)定的主要工作：輪腿式移動機構設計及仿真分析。
2) 具有一定的實際意義和理論價值，對輪腿式移動機構的設計有一定的參考價值；
3) 畢業(yè)設計要求的書面材料能夠按照要求的規(guī)范來完成；論文層次較為清晰，結構嚴謹，圖標完整；論文的寫作能夠符合學校制訂的撰寫規(guī)范。
4) 建議成績評定為中；
5) 同意提交答辯。
指導教師(簽字)：
2021 年 6 月 28日
答辯委員會（小組）評語：
該同學對設計內容有所把握，能夠理論聯(lián)系實際。答辯過程能在規(guī)定時間陳述論文主要內容，回答評委提出的問題基本正確，表明該生具有一定的基礎理論和專業(yè)知識。
答辯成績： 中
答辯委員會（小組）負責人(簽字)：
2021 年 6 月 28日
外文出處： 2020 J.Phys.：Conf.Ser.
1574 012156
六自由度機械手的路徑規(guī)劃仿真
Junhao Zhang, Xingbo Yang, Yawei Li and Ningbo Zhang
College of Mechanical and Electrical Engineering, Zhengzhou University of Light Industry, Zhengzhou, China
Corresponding author e-mail: 728589910@qq.com
摘要：隨著制造業(yè)自動化和智能技術的發(fā)展，工業(yè)機器人已成為智能化工廠的重要組成部分。在實際應用中，所實現(xiàn)的所有功能均由機械手實現(xiàn)。事實證明，合理的機械手路徑規(guī)劃有助于減少機械零件在運行過程中的損失和沖擊，大大提高機械手的使用壽命，也有助于提高機械手的控制精度。本文以六自由度機械臂為研究對象，設計了該機械臂的運動路徑規(guī)劃方案，并通過PVDF材料動態(tài)仿真實驗進行了驗證。 結果表明，本文設計的機械手運動路徑比最短路徑抓取材料所需的時間更少，操作精度更高。
關鍵詞：機械手；動態(tài)仿真；運動路徑
1. 引言
近年來，隨著“工業(yè)4.0”和“中國制造2025”計劃的提出，制造業(yè)正朝著智能化發(fā)展。工業(yè)機器人已成為現(xiàn)代智能工廠中不可或缺的設備，主要適用于快速，準確和重復的工作。機械手的軌跡決定了生產(chǎn)和制造的質量。為了使機器人在未知的工作環(huán)境中按預期方式運動并高效穩(wěn)定地完成工作，需要提高機械手的操作精度。本文以六自由度操縱器為研究對象，并利用MATLAB軟件對其運動路徑進行了仿真規(guī)劃研究。
2. 六自由度機械手的運動學分析
在機械手的正向和反向運動期間，坐標系會發(fā)生變化，因此有必要沿X軸和Z軸執(zhí)行旋轉，平移和其他處理，以獲得新的坐標系并使用齊次變化矩陣來求解。 以下是從{Oi-1} 坐標系到{Oi }坐標系的轉換，轉換順序如下：
（1） 以為軸旋轉坐標系，旋轉角度為，且X軸方向變化前后保持不變;
（2） 以為軸進行坐標系平移處理，移動距離為，X軸方向不變前后保持不變；
（3） 沿軸方向平移，移動距離為 ，{Oi-1}坐標系的原點與{Oi }坐標系的原點重合；
（4） 坐標系以為軸進行旋轉，旋轉角度為，Z軸方向變化前后保持不變。
按照上述步驟進行處理后，將{Oi-1}坐標系轉換為{Oi }坐標系，得到的齊次變換矩陣如下：
（1）
本文研究的六自由度機械手的D-H參數(shù)如表1所示。
表1.機器人機械手的D-H參數(shù)
關節(jié)數(shù)量
1
90
160
0
2
0
350
0
3
90
130
0
4
-90
0
425
5
90
0
0
6
0
0
133.5
將表1中的參數(shù)代入齊次變換矩陣，計算相鄰關節(jié)變換矩陣的乘積，得到機械手的前向運動值。
（2）
逆向運動解的原理與正向運動解的原理相同。通過坐標轉換處理，將參數(shù)值代入得到，這里不再贅述。
3. 機械手的軌跡規(guī)劃
機械手的軌跡規(guī)劃可以以起點和終點運動形成的關節(jié)角為分析對象，通過構造插補函數(shù)展開描述。例如，設置四個約束條件來約束關節(jié)運動的起點和終點，以保證形成的軌跡是連續(xù)的。一般使用下面的三次多項式來描述。
（3）
推導式(3)可以得到機械手運動的速度和加速度，將得到的結果代入初始條件，得到各參數(shù)值，從而得到運動軌跡函數(shù)。
三次多項式軌跡規(guī)劃相對簡單，適用于工件夾持方式相對單一的情況。由于某些工程加工制造涉及的工件類型較多，本文研究了機械手關節(jié)空間的運動軌跡，介紹了擺線曲線規(guī)劃方法，針對較復雜的工作條件規(guī)劃了空間運動軌跡。該規(guī)劃方法生成的運行軌跡相對穩(wěn)定，不存在抖動。在有限的區(qū)間內，如果目標點在終點位置，得到的加速度和速度均為0，大大降低了軌跡規(guī)劃的難度。重點規(guī)劃對象是起點和焦點，減少了中間運動過程的規(guī)劃。
4. 六自由度機械臂PVDF桿抓取運動路徑規(guī)劃的仿真實驗
本文以PVDF抓桿運動為例，對機械手運動路徑規(guī)劃進行了仿真實驗研究。根據(jù)棒材制造和搬運的要求，設計了物料搬運任務，明確了機械臂夾持運動任務，規(guī)劃了運動路徑，并在搭建的仿真平臺上對機械臂的運動路徑進行了仿真。通過觀察仿真結果，判斷路徑規(guī)劃方案能否有效控制機械手的操作，完成抓取物料的任務。
4.1抓取任務
在本次仿真實驗設計中，部署了抓取單個目標材料和抓取多個目標材料兩種抓取任務，并采用“最短路徑”方法作為對照組。
(1) 單目標材料抓取任務選擇PVDF桿作為抓取目標材料，分別將材料懸掛到10個不同的位置，固定機械手的空間位置，模擬機械手抓取這10個目標材料所花費的時間。
(2) 多個目標物料抓取任務選擇PVDF桿作為抓取目標物料，機械手的空間位置固定。設計了五套測試實驗。材料個數(shù)依次為2、3、4、5、6，模擬測試單個PVDF材料的平均抓取時間和平均抓取時間。
4.2運動路徑規(guī)劃
在PVDF桿的加工制造過程中，機械手可能面臨多重抓取任務。為了提高機械手的操作效率，需要保證關節(jié)角加權值為最小[10]。因此，實驗路徑規(guī)劃基于關節(jié)角加權最小的原理，設計相應的運動路徑函數(shù)。用數(shù)學語言描述PVDF棒材加工制造機械手的運動:若機械手在執(zhí)行抓取任務時處于位置，則需要抓取的物料個數(shù)為n，放置物料的空間位置分別標為，計算六自由度關節(jié)空間變量，根據(jù)機械臂能耗最小的原則，規(guī)劃抓取順序，并按照抓取順序完成所有物料的抓取。最優(yōu)抓取路徑的生成以機械臂的旋轉角度總和最小為前提，得到單關節(jié)時間消耗和能量消耗最小的目標函數(shù)。忽略其他因素，能量消耗最小耗時最小，多個關節(jié)完成抓握操作累積耗時結果[11]。以下是抓取路徑規(guī)劃的最佳功能:
（4）
式(4)中，P為目標函數(shù)，即反應能量消耗;n為通過的空間點個數(shù);m為節(jié)點個數(shù);
4.3實驗平臺
在本次實驗研究中，搭建實驗平臺如圖1所示。然后構造機械手的坐標系，確定機械手與坐標系的相對位置;將物料懸浮在不同位置，利用MATLAB平臺對機械手抓取物料的情況進行測試和仿真。
圖1所示：實驗平臺
4.4仿真結果分析
在本次仿真測試與分析中，將機械手應用于單PVDF抓料環(huán)境和多抓料環(huán)境，測試機械手抓取運動路徑規(guī)劃方案的可靠性。將機械手放置在初始位置，用纜繩懸掛PVDF桿料，根據(jù)第五關節(jié)分割方法計算抓取物料的姿態(tài)，沿上述運動路徑完成抓取作業(yè)，并在仿真界面上生成耗時的抓取物料數(shù)據(jù)。
(1) 單次PVDF材料抓取模擬試驗本實驗將材料放置在不同的空間位置，測試機械手是否能夠準確抓取材料，并測試每次抓取材料的時間和10個實驗材料的平均抓取時間。表2為單次PVDF抓料模擬測試結果。
表2 PVDF單片材料抓取仿真測試結果
測試
材料的位置(m)
是否抓取
抓住時間(s)
測試
材料的位置(m)
是否抓取
抓住時間(s)
1
(0.61,0.31,0.50)
是
27.3
6
(0.31,-0.3,0.69)
是
25.7
2
(0.49,0.31,0.52)
是
25.5
7
(0.41,-0.24,0.6)
是
21.6
3
(0.22,-0.5,0.49)
是
22.2
8
(0.21,0.49,0.60)
是
27.9
4
(0.59,0,0.64)
是
24.6
9
(0.11,-0.49,0.7)
是
23.6
5
(0.21,0.59,0.39)
是
28.6
10
(0.40,0.49,0.49)
是
27.8
根據(jù)表2的統(tǒng)計結果可知，本研究設計的機器人抓取物料運動路徑能夠準確抓取物料，耗時范圍為21.6s ~ 28.6s，平均時間為25.48s。因此，本研究方案滿足了制造過程中單個工件的抓取。
(2) 多PVDF材料抓取模擬試驗
對于多材料抓取模擬實驗，也選擇“最短路徑”法作為對照組。隨著材料數(shù)量的增加，比較觀察單個PVDF材料的平均抓取時間和平均抓取時間。結果如表3所示。
表3 多個PVDF材料抓取仿真測試結果
PVDF材料數(shù)量
單種PVDF材料平均抓取時間(s)
平均抓住時間(s)
本文的研究方法
“最短路徑”的方法
本文的研究方法
“最短路徑”的方法
2個
19.24
19.24
38.6
38.6
3個
18.58
18.66
55.7
56.1
4個
17.24
17.56
69.1
70.3
5個
16.39
16.85
81.9
84.3
6個
16.21
16.57
97.2
99.4
通過對比統(tǒng)計結果在表3中,可以看出機械手的抓取動作的時間路徑提出了研究是相對較短的,和一個PVDF材料的平均把握時間或增加的材料數(shù)量小于“最短路徑”的方法。
為了挖掘本研究提出的機械手抓取物料的特性，將本研究機械手抓取路徑耗時數(shù)據(jù)單獨統(tǒng)計并繪制成圖，如圖2所示。
圖2 機械手抓取物料的時間與時間增加的關系
在圖2中，橫坐標表示PVDF材料的數(shù)量，值為1,2,3,4,5,6，縱坐標表示單個PVDF材料的平均拾取時間。從圖2的曲線趨勢可以看出，隨著PVDF材料數(shù)量的增加，機械手抓取單個PVDF材料的時間逐漸減少。當抓料個數(shù)達到5時，耗時曲線逐漸趨于平緩，變化不大。因此，在本研究中，機械手抓取5-6 PVDF材料時具有較高的效率。當材料數(shù)量較少時，本文設計的運動路徑的優(yōu)勢不明顯。在實際應用中，需要根據(jù)實際情況設計機械手的運動路徑。
5. 結論
本文對六自由度機械手進行了運動學分析，規(guī)劃了機械手抓取工件材料的運動路徑。仿真測試結果表明，當需要抓取的材料較多時，本研究規(guī)劃的運動路徑所花費的時間比“最短路徑”運動路徑所花費的時間要少。隨著抓料數(shù)量的增加，平均耗時更少。當抓取物料數(shù)量達到5個時，機械手抓取物料的時間不再減少。
Journal of Physics: Conference SeriesPAPER OPEN ACCESSPath Planning Simulation of 6-DOF ManipulatorTo cite this article: Junhao Zhang et al 2020 J. Phys.: Conf. Ser. 1574 012156 View the article online for updates and enhancements.This content was downloaded from IP address 130.193.208.37 on 04/11/2020 at 13:55Content from this work may be used under the terms of theCreativeCommonsAttribution 3.0 licence. Any further distributionof this work must maintain attribution to the author(s) and the title of the work, journal citation and DOI.Published under licence by IOP Publishing LtdICCASIT 2020Journal of Physics: Conference Series1574 (2020) 012156IOP Publishingdoi:10.1088/1742-6596/1574/1/0121561Path Planning Simulation of 6-DOF Manipulator Junhao Zhang, Xingbo Yang , Yawei Li and Ningbo Zhang College of Mechanical and Electrical Engineering, Zhengzhou University of Light Industry, Zhengzhou, China Corresponding author e-mail: Abstract. With the development of automation and intelligence in manufacturing industry, industrial robots have become an important part of intelligent chemical plants. In practical application, all functions implemented are realized by manipulator. Facts have proved that reasonable path planning for the manipulator is helpful to reduce the loss and impact of mechanical parts during operation, greatly improve the service life of the manipulator, and also help to improve the control accuracy of the manipulator of the robot. In this paper, the six-degree-of-freedom manipulator is taken as the research object, and the motion path planning scheme of the manipulator is designed, which is verified by PVDF material grabbing simulation experiments. The results show that the motion path of the manipulator designed in this paper takes less time than the shortest path to grab materials, and the operation accuracy is higher. Keywords: Manipulator, Dynamic Simulation, Path Planning 1. Introduction In recent years, with the proposal of Industry 4.0 and Made in China 2025 plans, the manufacturing industry is developing towards intelligence. Industrial robots have become indispensable equipment in modern intelligent factories, mainly suitable for fast, accurate and repetitive work 1,2. The trajectory of the manipulator determines the quality of production and manufacturing. In order to make the robot move as expected in the unknown working environment and complete the work efficiently and stably, the operation accuracy of the manipulator needs to be improved 3-5. This paper takes the six-degree-of-freedom manipulator as the research object and uses MATLAB software to carry out simulation planning research on its motion path. 2. Kinematic Analysis of 6-DOF Manipulator During the forward and reverse movements of the manipulator, the coordinate system changes, and it is necessary to perform rotation, translation and other processing along the X axis and Z axis to obtain a new coordinate system and solve it using the homogeneous change matrix 6. The following is the conversion fromcoordinate system tocoordinate system, the conversion sequence is as 1iO iOfollows: (1) Use Zi-1 as the axis to rotate the coordinate system, the rotation angle is , and the X axis idirection remains unchanged before and after the change; ICCASIT 2020Journal of Physics: Conference Series1574 (2020) 012156IOP Publishingdoi:10.1088/1742-6596/1574/1/0121562(2) Use Zi-1 as the axis to do coordinate system translation processing, the moving distance is di, and the X axis direction remains unchanged before and after the same change; (3) Translate along the direction of the Xi axis, the moving distance is ai, the origin of the1iOcoordinate system and the origin of thecoordinate system before processing coincide; iO(4) The coordinate system is rotated with Xi as the axis, the rotation angle is , and the Z axis idirection remains unchanged before and after the change. After processing according to the above steps, thecoordinate system is converted to the1iO iOcoordinate system, and the resulting homogeneous transformation matrix is as follows: 111111111110 (1)0001iiiiiiiiiiiiiiiiiicsas cc cssdTs sc sccd The D-H parameters of the 6-DOF manipulator studied in this paper are shown in Table 1. Table 1. D-H parameters of robot manipulator Number of joints i 1ia 1i id1 190 160 0 2 20 350 0 3 390 130 0 4 4-90 0 425 5 590 0 0 6 60 0 133.5 The parameters in Table 1 are substituted into the homogeneous transformation matrix, and the product of the adjacent joint transformation matrix is calculated to obtain the forward motion value of the manipulator. 06 (2)0001xxxxyyyyzzzznoapnoapTnoapThe principle of reverse motion solution is the same as that of forward motion solution. Through coordinate conversion processing, the parameter values are substituted to obtain them, which will not be described here too much. 3. Trajectory Planning of Manipulator The planning of the trajectory of the manipulator can use the joint angle formed by the motion of the starting point and the ending point as the analysis object, and expand the description by constructing an interpolation function 7. For example, set four constraint conditions to constrain the starting point and ending point of joint motion to ensure that the formed trajectory is continuous. Generally, the following cubic polynomial is used for description. 230123( ) (3)taata ta tICCASIT 2020Journal of Physics: Conference Series1574 (2020) 012156IOP Publishingdoi:10.1088/1742-6596/1574/1/0121563Derivation of formula (3) can obtain the speed and acceleration of the movement of the manipulator, and the obtained results are substituted into the initial conditions to obtain the various parameter values, thereby obtaining the motion trajectory function. The cubic polynomial trajectory planning is relatively simple and suitable for use when the workpiece gripping type is relatively single. Due to the many types of workpieces involved in the processing and manufacturing of some projects, this paper studies the motion trajectory of the joint space of the manipulator, introduces the cycloid curve planning method, and plans the spatial motion trajectory for the more complicated working conditions 8. The running trajectory generated by the planning method is relatively stable, and there is no jitter. In the limited interval, if the target point is at the end position, the resulting acceleration and speed are both 0, which greatly reduces the difficulty of planning the trajectory 9. The starting point and the focus are the key planning objects, and the planning of the intermediate motion process is reduced. 4. Simulation Experiment of 6-DOF Manipulator PVDF Bar Grasping Motion Path Planning This article takes PVDF bar grabbing movement as an example to carry out simulation experiment research on the motion path planning of the manipulator. According to the requirements of bar manufacturing and handling, design material handling tasks, clarify the robotic arm gripping motion tasks, plan the motion path, and simulate the motion path of the robotic arm on the built simulation platform. By observing the simulation results, it is judged whether the path planning scheme can effectively control the manipulation of the manipulator to complete the material grabbing task. 4.1 Grab Task In this simulation experiment design, two grabbing tasks were deployed, namely grabbing a single target material and multiple target materials, and the shortest path method was used as a control group. (1) Single target material grabbing task Select PVDF bar as the grab target material, hang the material to 10 different positions respectively, fix the space position of the manipulator, and simulate the time spent by the manipulator to grab these 10 target materials. (2) Multiple target material grabbing tasks Select PVDF bar as the grab target material, and the space position of the manipulator is fixed. Five sets of test experiments are designed. The number of materials is 2,3,4,5,6 in order, and the average grabbing time and average grabbing time of a single PVDF material are simulated and tested. 4.2 Motion Path Planning During the processing and manufacturing of PVDF bar, the manipulator may face multiple grasping tasks. In order to improve the operation efficiency of the manipulator, it is necessary to ensure that the joint angle weighted value is the minimum 10. Therefore, the experimental path planning is based on the principle of joint angle weighted minimum, and the corresponding motion path function is designed. Using mathematical language to describe the movement of PVDF bar machining and manufacturing manipulator: if the manipulator is in the position (x0, y0, z0) when carrying out the grab task, the number of materials to be grabbed is n, and the space position of materials to be placed is marked as (x0, y0, z0), respectively, calculate the six degree of freedom joint space variables, according to the principle of minimum energy consumption of the mechanical arm, plan the material grabbing sequence, and complete the grabbing of all materials according to the grabbing sequence. The generation of the optimal grasping path is based on the premise that the total value of the rotation angle of the manipulator is the smallest, and the objective function of the minimum time consumption and energy consumption of a single joint is obtained. Ignoring other factors, the minimum energy consumption is the least time-consuming, and the accumulated time-consuming results of multiple joints to complete the grasping operation are obtained 11. The following is the best function of material grabbing path planning: ICCASIT 2020Journal of Physics: Conference Series1574 (2020) 012156IOP Publishingdoi:10.1088/1742-6596/1574/1/0121564 ,1111 (4)mmniiii ji jiijPJ In formula (4), P represents the objective function, reaction energy consumption; n represents the number of space points passed; m represents the number of joints; represents the energy iconsumption; represents the joint angle. , i j4.3 Experimental Platform In this experimental study, build the experimental platform, as shown in Figure 1. Then, the coordinate system of the manipulator is constructed, and the relative position between the manipulator and the frame coordinate system is determined. The material objects are suspended at different positions, and the material grabbing situation of the manipulator is tested and simulated by MATLAB platform. Figure 1. Experimental platform 4.4 Analysis of Simulation Results In this simulation test and analysis, the manipulator is applied to a single PVDF material grabbing and multiple material grabbing environment to test the reliability of the manipulator grabbing motion path planning scheme. Place the manipulator at the initial position, hang the PVDF rod material by cable, calculate the material grabbing posture according to the fifth joint segmentation method, complete the material grabbing operation along the above motion path, and generate the time-consuming data of grabbing material on the simulation interface. (1) Single PVDF material grab simulation test In this experiment, the materials were placed in different space positions to test whether the manipulator can accurately grasp the materials, and to test the time of each material grabbing and the average grabbing time of 10 experimental materials. Table 2 shows the simulation test results of single PVDF material grabbing. Table 2. Simulation test results of single PVDF material grabbing test Material location(m) Grab or not Grab time(s) test Material location(m) Grab or not Grab time(s) 1 (0.61,0.31,0.50) yes 27.3 6 (0.31,-0.3,0.69) yes 25.7 2 (0.49,0.31,0.52) yes 25.5 7 (0.41,-0.24,0.6) yes 21.6 3 (0.22,-0.5,0.49) yes 22.2 8 (0.21,0.49,0.60) yes 27.9 4 (0.59,0,0.64) yes 24.6 9 (0.11,-0.49,0.7) yes 23.6 5 (0.21,0.59,0.39) yes 28.6 10 (0.40,0.49,0.49) yes 27.8 ICCASIT 2020Journal of Physics: Conference Series1574 (2020) 012156IOP Publishingdoi:10.1088/1742-6596/1574/1/0121565According to the statistical results in Table 2, it can be known that the robotic gripping material movement path designed in this study can accurately grasp the material, and the time-consuming range is 21.6s to 28.6s, and the average time is 25.48s. Therefore, this research program meets the grasping of single workpieces in manufacturing. (2) Multiple PVDF material grab simulation test For multiple material grabbing simulation experiments, the shortest path method is also selected as the control group. With the increase of the number of materials, the average grabbing time and average grabbing time of a single PVDF material are compared and observed. The results are shown in Table 3. Table 3. Simulation test results of multiple PVDF material grabbing Average grabbing time of single PVDF material(s) Average grabbing time(s) Number of PVDF materials The research method in this paper Shortest Path method The research method in this paper Shortest Path method 2 pcs 19.24 19.24 38.6 38.6 3 pcs 18.58 18.66 55.7 56.1 4 pcs 17.24 17.56 69.1 70.3 5 pcs 16.39 16.85 81.9 84.3 6 pcs 16.21 16.57 97.2 99.4 By comparing the statistical results in Table 3, it can be seen that the time of grasping motion path of the manipulator proposed in this study is relatively short, and the average grasping time of a single PVDF material or with the increase of material quantity is less than that of the shortest path method. In order to mine the characteristics of the grab material of the manipulator proposed in this study, the time-consuming data of the grab path of the manipulator in this study are separately counted and plotted into a graph as shown in Figure 2. Figure 2. Relation between the time-consuming of grabbing materials by manipulator and the increase of material quantity In Figure 2, the abscissa represents the number of PVDF materials, with values of 1, 2, 3, 4, 5, 6, and the ordinate represents the average pick-up time of a single PVDF material. According to the trend of the curve in Figure 2, as the number of PVDF materials increases, the time it takes for the manipulator to grab a single PVDF material gradually decreases. When the number of grabbed materials reaches 5, the time-consuming curve is gradually flat, with a small change. Therefore, in this study, the manipulator has high efficiency when grabbing 5-6 PVDF materials. When the number of materials is small, the advantage of the motion path designed in this paper is not significant. In practical applications, the movement path of the manipulator needs to be designed according to the actual situation. ICCASIT 2020Journal of Physics: Conference Series1574 (2020) 012156IOP Publishingdoi:10.1088/1742-6596/1574/1/01215665. Conclusion In this paper, the kinematic analysis of the six degree of freedom manipulator is made, and the motion path of the manipulator to grasp the workpiece material is planned. Simulation test results show that the planned motion path in this study takes less time than the shortest path motion path when there are more materials to be grabbed. With the increase of the number of materials to be grabbed, the average time-consuming is less. When the number of materials to be grabbed reaches 5, the time-consuming of the manipulator to grab materials is no longer reduced. References 1 Cheng Tangcan, Zhang Fengsheng, Wang Hao. MATLAB-based picking robot motion characteristics analysis and simulation research J. Machine Tool and Hydraulics, 2019 (11): 29-34.(in Chinese) 2 Wang Hao. Research on precise control of manipulator based on ROS platform J. Light Industry Machinery, 2018, 36 (6): 42-47. (in Chinese) 3 Liu Qiang, Yang Daoguo, Hao Weidong. Kinematics analysis and trajectory planning of UR10 robot J. Machine Tool and Hydraulics, 2019, 47 (17): 22-28. (in Chinese) 4 Li Song, Yang Shiyi, Zhang Fengfeng, et al. Six-DOF radiotherapy bed parameter identification method based on genetic algorithm and minimum-maximum optimization method J. China Mechanical Engineering, 2018, 29 (01): 57-62. (in Chinese) 5 Jiang Wei, Yuan Liang. Research on trajectory planning algorithm of tandem gripping manipulator J. Mechanical Design and Manufacturing, 2019 (7): 106-110. (in Chinese) 6 Zhao Zhongji, Gao Xueguan, Rong Jian, et al. Inverse kinematics solution and simulation of an eight-degree-of-freedom weld inspection manipulator J. Mechatronics, 2018 (11): 12-17. 7 Ding Wei, Zhang Bingwei, Meng Qingyuan, et al. Design and kinematic analysis of economic industrial robot with six degrees of freedom J. Machine Tool and Hydraulics, 2019 (11): 19-23. (in Chinese) 8 Fang Chunping, Zhao Jinze, Zhang Jie, et al. Three-point positioning inverse solution algorithm and motion simulation of six-degree-of-freedom flexible assembly mechanism J. Aeronautical Manufacturing Technology, 2018, 61 (22): 49-53. (in Chinese) 9 Hu Rui, Li Hongsheng. Delta robot path planning design and simulation based on Adams J. Electronic Technology and Software Engineering, 2019 (11): 50-52. (in Chinese) 10 Gao Han, Zhang Minglu, Zhang Xiaojun, et al. Calibration of mechanical arm parameters based on optimal measurement structure selection J. Chinese Journal of Scientific Instrument, 2018 (9): 1-9. (in Chinese) 11 Zhang Xiaofeng, Li Guang, Xiao Fan, et al. Visual calibration algorithm of packaging sorting robot based on BP neural network J. Journal of Packaging, 2019 (4): 74-81. (in Chinese)
收藏