柔性机械臂综述
机械臂发展现状
机械臂发展现状
机械臂是一种能够模仿人臂膊动作的机器设备，广泛应用于工业生产线和服务领域。
随着科技的发展和人工智能技术的应用，机械臂正呈现出以下几个方面的发展趋势。
首先，机械臂的智能化程度不断提高。
现代机械臂配备了各种传感器和控制系统，能够实现自主识别和感知环境的能力。
通过机器学习和深度学习算法的应用，机械臂能够实现自主学习和优化动作策略，提高工作效率和准确性。
其次，机械臂的灵活性和可操作性不断增强。
传统的机械臂通常是固定在一个位置，只能进行特定的动作。
然而，随着新材料和设计的应用，现代机械臂具有更大的动作范围和可调节性。
一些机械臂还具备柔性和变形能力，能够适应不同形状和尺寸的工件。
此外，机械臂的协作和交互能力也得到了提升。
协作机械臂能够与人类工作者共同完成工作任务，实现人机合作。
交互式机械臂通过触摸感应和语音识别等技术，能够与人类进行自然交互，并根据人类指令执行相应动作。
最后，机械臂的应用领域正在不断拓展。
除了传统的工业应用，如装配、包装和焊接等，机械臂还在医疗、农业、物流和家庭服务等领域发挥着重要作用。
例如，在医疗领域，机械臂可以辅助手术和康复训练；在农业领域，机械臂可以实现智能化的种植和收割。
综上所述，机械臂在智能化、灵活性、协作和应用领域等方面都取得了显著进展。
未来，随着技术的进一步突破和创新，机械臂有望在各个领域发挥更大的作用，为人们的生活和工作带来更多便利和效益。
柔性机构及其应用研究进展
柔性机构及其应用研究进展柔性机构是指能够在复杂环境中实现运动和变形的机构，具有结构简单、轻量化、柔顺性强等特点。
近年来，随着机器人技术的发展和应用需求的增加，对于柔性机构的研究也得到了广泛关注。
本文将从柔性机构的定义、分类以及应用领域等方面进行综述，以期全面了解柔性机构及其研究进展。
首先，柔性机构的定义可以从其名称中得出，它由柔性材料制成，具有一定的形变能力。
相对于传统的刚性机构，柔性机构在应对非结构化环境和复杂任务时具有更好的适应性和灵活性。
同时，柔性机构在能耗、重量和成本等方面也具有优势。
根据柔性机构的结构特点和应用需求，可以将其分为传统柔性机构、细微柔性机构和软体机器人三类。
传统柔性机构主要由弹簧、杆件和接头组成，通过调整杆件的长度和弹性特性实现变形。
常见的传统柔性机构包括箭头型弹性机械手和曲线传动杆件等。
这些机构广泛应用于航天器、机器人和工业自动化等领域。
细微柔性机构主要由微制造技术制成，具有尺寸小、精度高等特点。
这种机构常用于微操作、生物医学和微纳加工等领域。
例如，微型夹持器和微力传感器等。
软体机器人是一类柔性机构，其由柔性材料制成，可通过空气或液体等外界介质实现变形和运动。
软体机器人通常具有高度柔顺和变形能力，能够适应复杂环境并与人类进行互动。
它在医疗、教育和娱乐等领域具有广泛的应用前景。
柔性机构的研究进展主要集中在以下几个方面：第一，材料研究。
柔性机构的性能主要依赖于所采用的柔性材料。
因此，研究人员积极探索新型柔性材料，以提高柔性机构的变形能力和机械性能。
同时，针对特定应用需求，还开展了具有特殊功能的柔性材料的研究，如电致变形材料和自修复材料等。
第二，设计与仿真。
为了更好地设计柔性机构和预测其性能，研究人员将仿生学、优化算法和计算机辅助设计等方法应用于柔性机构的设计与仿真。
这些方法不仅能够提高柔性机构的设计效率，还能够优化柔性机构的性能。
第三，控制与感知。
柔性机构的控制和感知是实现其运动和变形的关键。
机械臂柔顺运动控制技术研究
机械臂柔顺运动控制技术研究机械臂柔顺运动控制技术研究：走向精确和高效的未来近年来，机械臂的应用范围越来越广泛，从工业生产线到医疗手术室再到家庭助手，机械臂都扮演着重要的角色。
然而，传统的机械臂在某些应用场景下存在一定的局限性，例如在与人类合作或对复杂环境的适应性上。
为了克服这些问题，机械臂柔顺运动控制技术应运而生，其致力于提高机械臂的柔顺性、精确性和高效性。
本文将探讨该技术的研究进展和未来发展方向。
柔顺运动控制技术是指机械臂通过具有精确力传递和高灵活性的机械结构，实现类似于人类手臂的柔软运动。
这种运动可以应对复杂的环境要求，比如与人类进行合作或在狭小空间中操作。
在传统的机械臂中，刚性结构和刚性控制往往导致运动精度和灵活性的不足。
而柔顺运动控制技术通过引入弹性材料、柔性机械结构和感知反馈控制算法等手段，有效提高了运动表现。
首先，柔性机械结构是实现机械臂柔顺运动控制的核心之一。
传统机械臂的末端执行器通常由刚性材料制成，限制了运动灵活性和安全性。
而柔性材料的引入可以提供更自由的运动范围，同时降低了与环境或操作对象接触时的风险。
例如，研究人员已经成功开发了基于人工肌肉和弹性材料的机械臂，实现了精确、连续和逼真的运动。
这种柔性机械结构的研究对于提高机械臂在协作机器人、医疗手术等领域的应用潜力具有重要意义。
其次，柔顺运动控制技术需要配备高效的感知反馈系统，以提供准确的运动信息并对环境变化进行实时响应。
在复杂的应用场景中，机械臂需要不断地感知和分析周围环境的信息，以便根据需要调整运动轨迹和力量输出。
近年来，计算机视觉和力传感器等技术的快速发展为实现这一目标提供了强有力的支持。
机械臂可以通过视觉系统检测周围物体的位置、形状和姿态，并通过力传感器感知外力作用下的变形情况。
这种感知反馈系统的引入使机械臂能够更好地适应环境需求和与人类进行交互。
从实际应用角度来看，机械臂柔顺运动控制技术在医疗、家庭助理和协作机器人等领域具有巨大的潜力。
柔性机械臂的工作原理
柔性机械臂的工作原理
柔性机械臂是一种由柔性材料制成的机械臂，他的工作原理主要是通过柔性材料的特性实现运动。
柔性机械臂通常由多个连续的柔性段组成，每个柔性段之间通过关节连接。
柔性段可以是由弹性材料制成的弹簧结构，也可以是由可伸缩材料制成的伸缩结构。
柔性段的运动受到外部力的作用，会发生弯曲、伸展和扭曲等变形。
柔性机械臂的运动通过对柔性节段施加适当的力或运动控制来实现。
这可以通过电机、液压系统或其他外部驱动器来实现。
可以根据需要来控制柔性机械臂的位移、速度和力量。
柔性机械臂的工作原理可以通过机械设计、控制系统和传感器来实现。
机械设计方面，柔性段的长度、形状和材料的选择需要综合考虑，以满足工作要求。
控制系统用于控制柔性机械臂的运动和力量。
传感器可以用于获取柔性机械臂当前位置、力量和环境信息，以便做出相应的控制。
总而言之，柔性机械臂的工作原理是通过柔性材料的变形实现运动，再结合适当的机械设计、控制系统和传感器来实现精确的运动控制。
柔性机械臂运动控制策略研究
柔性机械臂运动控制策略研究柔性机械臂是一种具有柔软、弹性特点的机械臂，被广泛应用于机器人领域。
其柔性结构使得机械臂能够适应复杂的工作环境，具有较高的灵活性和可靠性。
然而，由于其结构特点，如何有效地控制柔性机械臂的运动成为了研究的重点。
一种常见的柔性机械臂运动控制策略是基于传统PID控制算法的方法。
PID控制算法利用反馈控制的原理，根据实时的位置/角度误差来调整控制信号，使机械臂达到预期的运动目标。
然而，由于柔性机械臂的动力学特性复杂，PID控制算法往往无法满足高精度运动控制的需求。
因此，研究者们提出了许多改进的控制策略。
一种改进的控制策略是基于模型预测控制（MPC）的方法。
MPC方法通过对机械臂的动力学模型进行建模和预测，从而得到更加精确的控制信号。
与PID控制算法相比，MPC方法能够更好地处理柔性机械臂的非线性和时变特性，提高运动控制的精度和稳定性。
然而，MPC方法也存在计算复杂度高、实时性差的问题，需要进一步改进和优化。
另一种改进的控制策略是基于人工智能的方法，如深度学习和强化学习。
深度学习通过构建深度神经网络模型，从大量的实验数据中学习机械臂的运动规律，实现自适应控制。
强化学习则通过不断与环境交互，学习出最优的运动策略。
这些基于人工智能的方法能够克服传统控制方法的局限性，具有较好的运动控制效果。
然而，这些方法仍然存在训练时间长、模型不可解释等问题，需要进一步完善。
除了以上提到的控制策略，还有一些其他的研究方向。
例如，基于自适应控制的方法，根据实时的系统状态，自动调整控制参数以适应系统的变化；基于优化算法的方法，通过求解最优化问题，得到最优的运动规划和控制策略。
这些研究方向都在不断推动柔性机械臂运动控制策略的发展。
综上所述，柔性机械臂运动控制策略的研究涉及传统控制算法、模型预测控制、人工智能等多个方面。
不同的控制策略在柔性机械臂运动控制的精度、稳定性和实时性上都有各自的优劣。
随着科技的不断发展，我们相信在不久的将来，柔性机械臂的运动控制技术会进一步突破和创新，为机器人领域的应用带来更多的可能性。
柔顺外骨骼康复机械手的研究现状
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１．１ 电机 动 型 Ｉ 机埘 动的柔 顺外骨骼 康复机 械手 的 ｌ 作 原 丰要 是
Ｕ机通过传动机构带 动机械手指结构 弯ｆ｝｝ｆ 仲胱 ．从而带 动 川 ｒ 进 ｉ 手指 抓 握 运 动 一电 机 动 型 的 优 点 在 于 电 机 体 积 小 ，动 力大 ，操作 简便 ，响应速度快 ，并且宜 于微机控带ｌＪ，适 合 隶 顺 外 骨 骼 康 复 机 械 于 的 驱 动 控 制 电 机 驱 动 柔 ＪＪ『哽 外骨骼康 复机械 手的 柔顺 手部分 主要是 采用柔顺 于套或 扦 柔 顺 仟 构 成 ．如 美 Ｉ玉Ｉ伍 斯 特 理 学 院 Ｎｙｃｚ等 ” 采 川 的是 柔 顺 什结 构（ ２），日小 长崎大学 Ｍｏｒｏｍｕｇｉ等 采Ｈ】的就是 柔 顺 结 构（Ｉ ３） 电机驱动型的传动机构 主要是 采用绳索 传 动 ，绳 索连 接电机 柔顺 手部分 ，通过 电机带动绳 索的 仲 缩 从 带 动柔顺手的弯 附Ｉ和伸展 ，如 ＰｏｐｏｖＩ“ 和 Ｇａｕｔｈｉｅｒ等…】 研制 的柔顺 外骨骼ｒ求复机械手
柔性机械臂的设计与控制研究
柔性机械臂的设计与控制研究随着科技的不断发展和人们对工业机械的需求不断增加，机械臂逐渐成为了最具发展前景的研究领域之一。
而随着柔性机械臂的推出，现代工业生产领域也迎来了一场革命。
与传统的刚性机械臂相比，柔性机械臂具有更大的自由度、更高的适应性和更广泛的应用范围，其在现代工业生产中的应用前景极为广泛。
一、柔性机械臂的设计柔性机械臂的设计，首要考虑的是其结构设计。
通常来说，柔性机械臂的结构要比传统机械臂的结构复杂得多。
在柔性机械臂的结构设计中，关键要素包括关节数量、连接件以及机械臂的材料等方面。
在柔性机械臂的结构中，关节点的数量和位置是非常重要的。
关节点数量的多少和位置的选择，直接决定了机械臂能够完成的任务难度和范围。
因此，在柔性机械臂的设计中，选择合适的关节点数量和位置，将非常有利于机械臂最终的性能和效率。
另外，柔性机械臂的连接件也是设计的重点之一。
合理的连接件可以有效地增强机械臂的结构强度和稳定性，同时还可以有效地减少机械臂的重量，提高机械臂的移动速度和自由度。
因此，在柔性机械臂的设计过程中，选择合适的连接件是非常重要的一步。
最后，在柔性机械臂的设计中，合适的材料是关键之一。
一般来说，柔性机械臂的材料选择比较广泛，可以选择纤维材料、塑料材料或者金属材料等。
选择合适的材料不仅可以增强机械臂的结构强度和稳定性，同时还能够增强机械臂的柔性和适应性。
二、柔性机械臂的控制研究柔性机械臂在控制研究方面与传统刚性机械臂存在很大的不同。
柔性机械臂需要通过控制来确保其在目标轨迹下的精确定位和重合，并能够在误差范围内调整位置，以实现更高效和准确的任务。
柔性机械臂的控制研究主要涉及运动学、动力学和控制算法等方面。
在柔性机械臂的控制算法中，传统的PID控制算法已经不能满足实际生产中对控制的要求。
因此，研究人员最近提出了一系列新的控制算法，如模糊控制、自适应控制、神经网络控制等。
这些算法的发展，极大地推进了柔性机械臂的控制研究。
一种用于受限空间内的柔性机械臂[实用新型专利]
![一种用于受限空间内的柔性机械臂[实用新型专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/b2cc0530a31614791711cc7931b765ce04087a45.png)
专利名称：一种用于受限空间内的柔性机械臂
专利类型：实用新型专利
发明人：吕泽,武笛,张宇杰,蔡乐才,高祥,张超洋,成奎申请号：CN202122505589.9
申请日：20211018
公开号：CN216634373U
公开日：
20220531
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本实用新型公开了一种用于受限空间内的柔性机械臂，所述柔性机械臂包括多个第一方向上的连接轴段和多个第二方向上的连接轴段，多个所述第一方向上的连接轴段通过多个所述第二方向上的连接轴段连接以构造为所述柔性机械臂的臂体，并且，每相邻两个所述第一方向上的连接轴段可绕连接其二者的第二连接轴段转动。
本实用新型公开的用于受限空间内的柔性机械臂，能够解决现有的机械臂灵活性不足的技术问题。
申请人：四川轻化工大学,宜宾学院
地址：643002 四川省自贡市汇东学苑街180号
国籍：CN
代理机构：北京正华智诚专利代理事务所(普通合伙)
代理人：杨浩林
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• (9)模糊与神经网络控制
• (10)非线性反馈控制 • (11)鲁棒控制
关节作动系统控制规律设计
关节作动系统控制是柔性机器人减振的主要途径。 这方面的研究主要包括： 开环控制 基于线性系统的闭环控制 基于非线性系统的闭环控制
结论
• 综述了柔性机器人的研究现状 ,对变形的描述、变形场的 离散化、建模方法、近似分析、及关节作动系统控制律设 计等关键问题进行了详细阐述。 • 柔性机器人的动力学与控制问题属机械科学的前沿领域 , 它涉及了机器人学、机械动力学、优化设计及控制理论等 多个学科 ,交叉性极强。为提高分析模型的可靠性与工程 应用的可实现性 ,必须经过数值仿真 →模型实验和模型实 验 →数值仿真的反复修正过程。
n n 2 i sx sg X i qi sin sgx cos dx M sx X i q 0 i 1 i 1 • 进一步整理得常微分方程组： t
• 3 用假设模态法对分布参数系统进行离散化 n
B cos 2q i pi2 qi Ai q i i
(6)自适应控制
• (7)PID控制：常通过调整控制器增益构成自校正控制器或 变结构控制系统是一种不连续的反馈控制系 与其它控制方法结合构成复合控制系统以改善控制器性 统 ,其中滑模控制是最普遍的变结构控制 主要特点之一是控制系统设计 能。 并不需要通常意义上的被控对象的数学模型 ,而是 需要操作者或专家的经验知识 ,操作数据等。 • (8)变结构控制
柔性机器人振动控制
(1)刚性化处理 (2)前馈补偿法
采用阻尼减振器、阻尼材料、复合型阻尼金 属板、阻尼合金或用粘弹性大阻尼材料形成 附加阻尼结构 (3)加速度反馈控制
(4)被动阻尼控制
将系统划分成关 节子系统和柔性子系统 利用参数线性化的 (5)力反馈控制法方法设计自适应控制规则来辨识柔 性机械臂的不确定性参数 。
首先建立泛函：
1 t 2 I EI X sP 2 X 2 dx 2 0 为使泛函取最小，须有 I 0 得：
EI z 4 X P 2 X 0, X 0 0, X 0 0, X l 0, X l 0 s 求解固有频率 p 2 和振形函数X（x）。
n xi 1
F X F
1 0 i 1 1
i
F02X i 1 F12 i 1 }dx 0
• 5 常微分方程组的求解
为了方便编程上位机计算，方程组（C）（D）可用矩阵表 示为：
0 1 0 A 0 0 1 2 0 3 m l
0 0 E 0
q 2 pq B cos q R 1 T T A R m glcos B q sin 2
Thank you!
单杆柔性机械臂的建模
• 1 模型的抽象化与基本假定 • 2 基本方程的建立
2.1 坐标系 2.2 运动分析 杆L上任一点（x,y）的位置矢量： Oζη坐标系转动的角度：
r ( x z)i u j
k w θ
点（x,y）相对于Oζη系的速度： i u j Vr z 点（x,y）的绝对速度：
n 1 2 1 i ml M mglcos s Bi qi sin Ai q 3 2 i 1 i 1 n
Ai sxX i dx, Bi sgXi dx,
t
t
• 4 用有限元法求弹性杆的模态
工作汇报
柔性机械臂的的优点
• 柔性机械臂具有的优点: (1)用料少 (2)重量轻 (3)耗能低 • 缺点： 弹性变形 • 因此 ,在保持上述优点的前提下 ,必须开展对柔性机械臂结 构设计以及控制方法的研究。
典型的柔性机械臂示例
柔性机械臂的工业应用
Aerospace dual-arm flexible manipulator
偏微分方程
常微分方程处理
有限段法 集中质量法 假设模态法
• (3)建模方法 柔性机器人动力学建模方法主要有两类 ： 优点：易于形成递推形式的动力学方程 Kane 方程其特点是形式简洁 ,不必 缺点：方程中出现了相邻体间的内力项 Lagrange方程和 Hamilton 原理避免相邻体间内力项 , 考虑相邻体间的内力项 ,可实现动力 矢量力学方法 其优点是可结合控制系统进行综合分析 ,便于动力 学方程的计算机符号推导。 分析力学方法 学模型向控制模型的转化。 早期的研究以 Newton - Euler法为主 ,此外Lagrange方 程、 Hamilton 原理和 Kane 方程等在柔性机器人动力学 分析中也都得到了比较广泛的应用。 • (4)近似分析 柔性机器人运动的特点是大范围刚体运动与弹性变形。 传统的近似分析方法源于机械振动理论 包括： 运动弹性静力分析 运动弹性动力分析方法 KED 方法：忽略了弹性振动对大范围刚体运动的影响
)i [u ] j ( x z) u V Vr w r ( z
i [u )] j ( x 所以： V u 2.3 动能和势能的计算 :
2 1 t 1 t 2 2 2 x dx T sV dx s u u 0 0 2 2 1 t EI z u 2 sg x sin u cos dx 2 0
•
(2)变形场的离散化
有限段法容易 计入几何非线性的影响 , 模态函数的选取通常有两种方法 ： 比较适合于含细长构件 约束模态法与非约束模态法。 的柔性机器人系统 ,理论 假设模态法建立的动力学方程规模较小 , 该方法条理清晰 , 适用于构件形 常见的离散化方法包括： 推导程式化 。 ,在仿真与实时控制 便于提高计算效率 状比较复杂的柔性机械系统。 ,但在描述复杂结 有限元法 方面具有一定的优势 构的振动模态时常会遇到较大困难。
（A） （B）
令： u q i t X i x 代入（A），（B）式中，得： n n d 4 n i 1 sg cos s 2 q X i X i sx EI z 4 qi X i s q i i dx i 1 i 1 i 1
方法： 在区间[xi,xi+1]中，X用Hermite插值多项式表示为：
2 X (i ) X i F0 i F X i 1F02 i 1F 1
（E）
把E,F式代入δI=0中，有
1 1 2 2 I {EI z F0 X i F1 i F0 X i 1 F1 i 1 xi i 1 F 1X F 1 F 2X F 2 0 i 1 i 0 i 1 1 i 1 Sp2 F01 X i F11 i F02 X i 1 F12 i 1
2.4 动力学方程 t * dt 0 T A 利用Hamilton原理，即：0 * 其中 A M 整理后可得到运动微分方程：
1
sg cos su 2 sx EI z u 4 su u 2 u dx sg u sin x cos dx M x x 2 s 2uu
0 E 0
• 本方法可以推广到多杆柔性系统。
柔性机器人动力学分析
主要任务： 模化柔性体的相对变形 需要解决如下几个重要问题: (1)变形的描述; (2)变形场的离散化; 相对坐标描述适合于 (3)建模方法; 开链机构的动力学分析 ,也可借 助运动约束方程而应用于闭链 该方法特别适用于 (4)近似分析。机构。这种方法有利于小应变 大变形的几何非线性问题。 构件的离散化与线性化 (1)变形的描述 优点：相对简单的动力学方程 , 缺点：大大增加了广义坐标的数目 根据选择参照系的不同 ,一般可分为： , 相对坐标描述 绝对坐标描述