摘要 - 行业中的操纵者日益普及的人增加了对操纵器的运动学和动态知识的掌握的需求。另一方面,操纵器是为了学习目的而不是负担得起的物品,因此建模是正确的解决方案之一,也是一种新的贡献形式来引入物理操纵器,而无需在实验室中进行许多操纵器。通过这项工作,可以将4度(DOF)操纵器的4度操纵器的物理建模与其原始形式作为教育机器人类似,并且可以设计仪表板来控制其运动。使用Autodesk Inventor开发了操纵器的机械物理模型,并且使用图形用户界面(GUI)MATLAB进行操作参数的设置。使用的操纵器模型是Dobot Magician,它具有四个Revolute关节。使用Autodesk Inventor设计工具进行建模的优势是直观的用户界面,易于理解和无学生许可,因此,它比学生(例如在现有研究中)对学生更友好。作为一种学习媒体,这种建模非常复杂,可以学习机械设计,在SIMSCAPE多机上使用XML(可扩展的标记语言)扩展转换为MATLAB,在SIMSCAPE上设置了运动学和动力学,并在MATLAB上使用GUI设计控制界面。这项工作通过基于前向运动学和反向运动学方法的GUI设定的路径计划方法证明了机器人运动的准确性。
对健康亚洲成年人在连续坐立运动 (STS) 过程中胸椎和腰椎的运动学进行比较研究,假设 (1) 为个体和 (2) 为多节段
理论 实践 理论 实践 总计 MEC401 应用数学 IV** 04 -- 04 -- 04 MEC402 流体力学* 04 -- 04 -- 04 MEC403 工业电子学* 03 -- 03 -- 03 MEC404 生产过程 II* 04 -- 04 -- 04 MEC405 机械运动学* 04 -- 04 -- 04 MEL401 数据库与信息检索* -- 2 $ +2 -- 02 02 MEL402 流体力学* -- 02 -- 01 01 MEL403 工业电子学* -- 02 -- 01 01 MEL404 机械运动学* -- 02 -- 01 01 MEL405 机械车间实习 II* -- 04 -- 02 02 总计 19 14 19 07 26
摘要。在组装,焊接和绘画等行业中,对精确和多功能机器人系统的需求越来越多,这表明了运动学分析的重要性。本文旨在研究和解释三度(3-DOF)操纵器的运动学特性,该操作器涵盖了旋转磁盘,例如基础和两个旋转的接头,也称为旋转接头。通过分析前进和逆运动学,本文旨在更好地理解并控制该机器人臂显示的运动性质。Forward kinematics entails calculating the values of the location and orientation of the end effector in connection with particular joint parameters.另一方面,逆运动学旨在找到特定的关节参数,以达到特定的最终效果位置。本文使用数学模型和计算算法来求解运动学方程,从而使操纵器可以精确地移动其域内。通过比较所使用的转换矩阵的详细模型,机器人组的工作移动得到了完全预测和调节。从这种批判性分析中得出的结论是,所提出的解决方案导致对机器人运动运动的理论理解有重大飞跃,并有效地对精确的工作自动化环境具有有效的影响。因此,此基础为开发高级机器人控制算法创建了更多途径。
机器人手臂任务中的感知技术。通过分析机器人臂的运动学并设计双臂合作系统,将视觉点云技术结合起来,实现双臂合作握把,并通过使用ROS平台来验证合作社CON-TROL策略的有效性,从而构建双臂臂系统的实验平台。主要研究内容包括分析机器人ARM运动学的正和反向运动学模型,视觉点云识别在双臂合作任务中的应用,双臂合作控制策略的实现以及合作掌握的实验结果和分析。通过这项研究,成功设计和实现了基于ROS的双机器人臂合作感,并实现了双臂合作控制策略的有效性。
摘要 - 人手的错综复杂的运动学能够同时抓握和操纵多个对象,这对于诸如对象传递和手持操作等任务必不可少。尽管具有重要意义,但机器人多对象抓握的领域是相对尚未探索的,并且在运动学,动力学和对象配置方面面临着显着的挑战。本文介绍了Multigrasp,这是一种新型的两阶段方法,用于在桌面上使用灵巧的多指机器人手抓住多物体。该过程包括(i)生成pre-grasp提案,以及(ii)执行掌握和提起对象。我们的实验重点主要是双对象抓地力,达到了44.13%的成功率,突出了对新对象配置的适应性和不精确的掌握能力。此外,该框架证明了以推理速度为代价的两个以上对象的潜力。
建筑结构的响应以多尺度运动学为特征,其复杂关系及其对工程荷载响应的影响仍未完全了解,因此需要进一步研究。更确切地说,缺乏能够提供多尺度数据的实验方法仍然是一个关键问题。本文介绍了对定向能量沉积制造的薄壁拉胀金属晶格进行的压溃试验的实验和数值分析。这项工作重点关注发生在 (a) 晶胞微观尺度和 (b) 对应于均质连续体的宏观尺度上的两尺度应变局部化。感兴趣的结构被定义为 2D 拉胀线框的挤压,并允许应用专门用于识别两个考虑尺度上的运动学的改进的数字图像相关方案。具体而言,通过跟踪晶格交叉的变形来研究微观运动学,而从虚拟晶胞角的运动推导出宏观应变。结果表明,晶格的整体弹塑性响应完全由特定位置的塑性铰链形成所驱动,从而导致特征变形模式,并最终导致相邻晶胞的集体行为。配套有限元计算与实验结果非常吻合,因此能够评估建模假设、晶胞几何形状、应变率和几何缺陷对建筑材料整体响应的影响。
BMEE202L 固体力学 3 0 0 3 BMEE202P 固体力学实验室 0 0 2 1 BMEE203L 工程热力学 2 1 0 3 BMEE204L 流体力学与机器 3 0 0 3 BMEE204P 流体力学与机器 0 0 2 1 实验室 BMEE206P 机器制图实验室 0 0 4 2 BMEE207L 机器运动学与动力学 3 0 0 3 BMEE207P 机器运动学与动力学 0 0 2 1 实验室 BMEE210L 机电一体化与测量 3 0 0 3 系统 BMEE210P 机电一体化与测量 0 0 2 1 系统实验室 BMEE301L 机械元件设计 3 1 0 4 BMEE302L 金属铸造与焊接 3 0 0 3 BMEE302P 金属铸造与焊接实验室 0 0 2 1 BMEE303L 热工程系统 3 0 0 3 BMEE303P 热工程系统 0 0 2 1 实验室 BMEE304L 金属成型与加工 3 0 0 3 BMEE304P 金属成型与加工 0 0 2 1 实验室 BMEE306L 计算机辅助设计和有限元分析 3 0 0 3 BMEE306P 计算机辅助设计和有限元分析实验室
目的:本单元的目的是为学习者提供对人工智能(AI)原则,技术及其与机器人基本面的应用。该单元将发展学习者对AI技术,解决问题方法,机器人系统,运动学,控制方案和基于传感器的应用的了解。