导读:本文包含了手臂运动仿真论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:人机协作,刚度,阻尼系数,导纳控制
手臂运动仿真论文文献综述
王飞,晁智强,张传清,李华莹[1]（2018）在《机器人手臂运动轨迹跟踪变导纳控制仿真》一文中研究指出传统的人机协作机器人采用参数不可变的导纳控制方法,在运动过程中无法准确地对操作者运动意图进行判断,导致轨迹跟踪精度差、操作者做功多等问题,且在环境刚度非常大的情况下,机器人导纳控制将会出现时延和系统不稳定的现象。为此提出了一种根据环境刚度变化在线调节导纳阻尼参数的人机协作机器人控制算法。该算法首先讨论环境刚度的估计方法,以此作为操作者意图判断的依据。在此基础上,成比例地改变导纳控制器中的阻尼参数,使机器人更加顺应操作者意图而运动。与不变参数导纳控制方法相比,该方法实现简单,且使人机协作系统具有更好的稳定性和顺应性。在Simulink与ADAMS联合仿真基础上进行自由牵引实验,由结果可知上述方法降低了操作者的施加作用力并使得跟踪轨迹更加平滑,证明了其在人机协作系统中的可行性和有效性。(本文来源于《计算机仿真》期刊2018年12期）
张少白,诸明倩[2]（2018）在《基于模糊逻辑的手臂运动控制小脑模型与仿真》一文中研究指出当前具有生物学控制意义的小脑模型只着重于解决小脑内部的控制机理,而没有具体说明输入模块的工作情况。为了使当前的小脑模型更加完整,基于模糊控制理论和认知小脑模型进行分析,在引入模糊集合概念的基础上,通过将小脑模型与模糊理论相结合,提出了一种用于机械臂运动控制的模糊小脑模型。该模型在小脑模型的输入层引入模糊集合的隶属度概念来更加准确地反映客观世界,它不仅能够像仿生小脑模型一样,通过多次学习,对手臂进行轨迹控制,而且具有更高的完整度。首先对构建新模型所需的认知小脑进行了简单介绍,然后对模糊系统进行了相应的研究,并且构建了新的模型,也就是模糊小脑模型。接着研究了新模型所需的各种映射算法,最后利用MATLAB平台进行了相应的仿真实验。实验结果表明,提出的新模型在几次学习之后,也能像认知小脑模型一样准确地对手臂进行控制,而且具有更高的控制精度。(本文来源于《计算机技术与发展》期刊2018年07期）
黄江发[3]（2017）在《网球运动员手臂运动轨迹图像监测仿真》一文中研究指出对网球运动员手臂运动轨迹图像的监测,能够有效提升运动员的持拍击球技术。对运动员手臂轨迹图像的监测,首先需要对动态图像轮廓进行分割,得到手臂动态图像轮廓演化集函数,完成图像监测过程。传统方法轮廓特征作为手臂轮廓局部信息,将手臂轮廓先验形状作为全局信息,但忽略了得到手臂动态图像轮廓演化集函数,导致监测精度偏低。提出基于显着图的网球运动员手臂动态图像轮廓分割方法。利用曲线水平演化集方法将图像的区域信息作为轮廓演化的驱动力,组建网球运动员手臂动态轮廓模型,得到图像轮廓的边界检测函数,给出图像局部信息驱动水平集函数,确定精确图像轮廓边界,得到手臂动态图像轮廓演化集函数,完成对网球运动员手臂动态图像轮廓分割。仿真证明,所提方法分割精度较高,为提升网球运动员发球技术给出了有利的依据。(本文来源于《计算机仿真》期刊2017年12期）
董志峰,王文强,方渊锦,袁澜澜,王成鑫[4]（2017）在《家居人形机器人多自由度手臂运动仿真》一文中研究指出设计研发了家居人形机器人多自由度手臂,用D-H(Denarit-Hartenberg)法建立了手臂末端位姿变换矩阵及位姿方程.采用微型直流减速电机作为手臂关节驱动输入,根据实测微电机的电流-电压波形确定手臂运动仿真的输入电机特性,应用ADAMS(automatic dynamic analysis of mechanical system)进行多自由度手臂运动仿真.仿真计算了微型直流减速电机的扭矩、电流、转速特性,以及在此特性情况下手臂末端的位移、角速度、角加速度变化曲线.在此基础上,改变手臂各个关节质量以及质心位置的设计,仿真得出改变设计对手臂末端的角速度、角加速度的影响,为应用微型直流减速电机作为家居人形机器人手臂关节驱动及控制提供技术基础.(本文来源于《东华大学学报(自然科学版)》期刊2017年04期）
叶仁平,曾德怀[5]（2017）在《基于Adams和Matlab的机器人手臂运动控制联合仿真研究》一文中研究指出为了提高机器人手臂设计的效率,缩短研发周期,首先在叁维设计软件Solidworks中设计出六自由度串联机械手臂的叁维模型,再将该模型导入到运动学和动力学分析软件Adams中进行运动学分析,验证虚拟样机模型约束的正确性。该虚拟样机通过Adams/Controls接口模块将虚拟样机导入Matlab软件,通过Matlab/Simulink模块搭建控制系统,导入的虚拟样机作为联合仿真控制系统的机械系统部分。采用基于计算力矩法的系统控制律动态控制关节的力矩,仿真结果显示,机器人手臂关节具有良好的动态响应和准确的轨迹跟踪能力,为实物样机的设计开发提供了有效的参考。(本文来源于《现代制造工程》期刊2017年06期）
王世伟,陈华伟[6]（2017）在《排球运动员手臂运动轨迹优化识别仿真研究》一文中研究指出对于排球运动员手臂运动轨迹的优化研究可以有效提高运动员在比赛中扣球质量。进行挥臂动作轨迹的优化时需要进行动态手臂跟踪,将具有叁维空间特征的运动轨迹转化为一维的运动轨迹。传统方法则忽略了该转化过程,直接对叁维空间轨迹进行分析,导致轨迹优化过程复杂且优化效果不好。提出基于混沌理论的排球运动员手臂运动轨迹优化识别方法。以背景差分原理为依据检测运动员运动轨迹,利用颜色直方图的粒子滤波进行动态手臂跟踪,融合于混沌理论进行运动员手臂运动轨迹的相空间重构,从重构的相空间提取代表运动员手臂运动轨迹的混沌不变量,并将具有叁维空间特征的手臂运动轨迹转化为一维的手臂运动轨迹,并完成了对排球运动员手臂运动轨迹优化识别。仿真结果表明,所提方法识别精确度高,为提升排球运动员扣球技术提供了有力的科学依据。(本文来源于《计算机仿真》期刊2017年02期）
任洁,郝明锐[7]（2014）在《5自由度机器人手臂叁维建模及运动仿真》一文中研究指出介绍了机器人的研究现状和发展趋势,通过Pro/Engineer软件建立了结构简单的娱乐型5自由度机器人手臂的3D模型并进行了手臂的运动仿真。本课题中机器人手臂的结构设计及仿真,为机器人手臂的设计提供借鉴和参考依据。(本文来源于《机械管理开发》期刊2014年05期）
李宪华,郭永存,张军,郭帅[8]（2013）在《基于MATLAB的模块化机器人手臂运动学算法验证及运动仿真》一文中研究指出针对由模块化关节构成的六自由度串联机器人手臂,采用DH法对手臂的操作空间进行了描述,得到了正运动学模型;采用欧拉角表示手臂姿态,得到了包含六个参数的用于表示手臂位姿的完备广义坐标,并对欧拉角的几何关系进行了分析。针对SolidWorks虽然实体建模简洁方便但计算并非其强项的缺点,编写相应接口程序,将建立的手臂叁维实体模型保留几何约束关系简化后导入MATLAB软件。基于MATLAB编写正逆运动学算法验证程序以及连杆驱动程序,实现了手臂的仿真运动。通过仿真,不仅更进一步验证了手臂正逆运动学解算的正确性,而且非常直观地看出手臂末端在空间中运行的路径以及各关节的动作情况。机器人手臂正逆运动学算法正确性的验证及运动仿真为手臂的精确定位及其路径规划提供了必要的保证。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2013年06期）
周哲丰[9]（2013）在《基于VC++6.0的机器人手臂运动仿真研究》一文中研究指出论文建立了一种使用VC++和OpenGL图形库,可对机器人手臂进行叁维动态运动学仿真的软件系统,分析了运动学建模方法。以一个叁自由度机器人手臂为例,实现了叁维图形仿真。(本文来源于《机电产品开发与创新》期刊2013年01期）
李广鑫,曹为[10]（2010）在《基于solidworks的机械手臂虚拟设计与运动仿真》一文中研究指出本文在solidworks环境下,对机械手臂进行虚拟样机设计,并利用solidworks的motion功能,对机械手臂的运动过程进行仿真分析,得到机械手臂的运动轨迹及作业空间,为机械手臂后续的优化设计及作业控制研究提供依据。(本文来源于《全国先进制造技术高层论坛暨第九届制造业自动化与信息化技术研讨会论文集》期刊2010-10-28）
手臂运动仿真论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
当前具有生物学控制意义的小脑模型只着重于解决小脑内部的控制机理,而没有具体说明输入模块的工作情况。为了使当前的小脑模型更加完整,基于模糊控制理论和认知小脑模型进行分析,在引入模糊集合概念的基础上,通过将小脑模型与模糊理论相结合,提出了一种用于机械臂运动控制的模糊小脑模型。该模型在小脑模型的输入层引入模糊集合的隶属度概念来更加准确地反映客观世界,它不仅能够像仿生小脑模型一样,通过多次学习,对手臂进行轨迹控制,而且具有更高的完整度。首先对构建新模型所需的认知小脑进行了简单介绍,然后对模糊系统进行了相应的研究,并且构建了新的模型,也就是模糊小脑模型。接着研究了新模型所需的各种映射算法,最后利用MATLAB平台进行了相应的仿真实验。实验结果表明,提出的新模型在几次学习之后,也能像认知小脑模型一样准确地对手臂进行控制,而且具有更高的控制精度。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
手臂运动仿真论文参考文献
[1].王飞,晁智强,张传清,李华莹.机器人手臂运动轨迹跟踪变导纳控制仿真[J].计算机仿真.2018
[2].张少白,诸明倩.基于模糊逻辑的手臂运动控制小脑模型与仿真[J].计算机技术与发展.2018
[3].黄江发.网球运动员手臂运动轨迹图像监测仿真[J].计算机仿真.2017
[4].董志峰,王文强,方渊锦,袁澜澜,王成鑫.家居人形机器人多自由度手臂运动仿真[J].东华大学学报(自然科学版).2017
[5].叶仁平,曾德怀.基于Adams和Matlab的机器人手臂运动控制联合仿真研究[J].现代制造工程.2017
[6].王世伟,陈华伟.排球运动员手臂运动轨迹优化识别仿真研究[J].计算机仿真.2017
[7].任洁,郝明锐.5自由度机器人手臂叁维建模及运动仿真[J].机械管理开发.2014
[8].李宪华,郭永存,张军,郭帅.基于MATLAB的模块化机器人手臂运动学算法验证及运动仿真[J].计算机应用研究.2013
[9].周哲丰.基于VC++6.0的机器人手臂运动仿真研究[J].机电产品开发与创新.2013
[10].李广鑫,曹为.基于solidworks的机械手臂虚拟设计与运动仿真[C].全国先进制造技术高层论坛暨第九届制造业自动化与信息化技术研讨会论文集.2010