形状自适应柔性机械手设计及抓取力感知方法研究

发布时间：2024-05-14 22:23

　　随着机器人应用场景的扩展,机器人往往要在非结构化的环境中执行任务,这就要求机器人能够实现灵活的抓取或者操作任务。机械手作为机器人最重要的组成部分之一,能够在未知环境下对多种形状的物体进行安全可靠的抓取并感知抓取力是两个十分重要的功能。但目前大多数机械手,存在着自适应抓取能力差、力感知精度低、控制复杂、成本高昂等问题,难以满足抓取任务需求。为了解决这些缺点,本课题设计了一种新型的柔性机械手,研制了样机,并开展了一系列相关实验研究。针对自适应抓取的需求,设计了一种基于仿生学的柔性机械手,能够对不同形状的物体进行自适应抓取。柔性机械手的手指在设计上借鉴了仿生鱼鳍概念,能够在受力时对物体形成自适应包络;在加工时使用柔性材料,保证了抓取时的安全性。柔性机械手采用欠驱动方式进行抓取,同时使用小型控制板和微型驱动器对柔性机械手进行控制,使得结构十分紧凑。该设计方案简单可靠,能够满足对不同形状物体的自适应抓取,同时成本较低且安全性高。建立了柔性机械手力与形状关系的模型,包括根据力来求解手指变形的“力-形状”模型和根据手指变形对力进行求解的“形状-力”模型。“力-形状”模型是在有限元理论的基础上,结合柔...

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【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图3-6MATLAB和ANSYS结果对比

哈尔滨工业大学工学硕士学位论文-24-由上表可知，ANSYS仿真结果和MATLAB计算结果两者之间的最大相对误差为15.66%，最大误差在指尖处，因此后续处理时可以设法去掉指尖节点。另外，平均误差为2.59%，由此可见MATLAB计算结果和ANSYS仿真结果十分接近，这在一定程度....

图5-8单根手指感知力与理论值对比结果

哈尔滨工业大学工学硕士学位论文-49-5.3.2柔性手指单指力感知验证实验衡量力感知方法优劣的关键在于作用在柔性手指上的实际力与感知力之间的差值，两者差值越小说明力感知模型越准确。为了验证本文中的力感知方法的准确度，先从单根柔性手指开始，进行了力感知验证实验。实验的基本思路：首先....

本文编号：3973498