【摘 要】
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极地冰层数据对研究不同时期环境变迁,预测未来气候的变化具有重要意义。目前,冰层数据获取的主要方式是人工打钻获取冰芯送回国内进行分析。为了保证实时、长期的获取冰层数据,搭载冰芯采样机械臂的极地科考机器人应运而生,其中机械臂控制对冰芯数据准确、完整、快速地获取至关重要。因此,本文以冰芯采样机械臂为研究对象,对其控制算法进行研究。主要研究内容如下:首先,根据机械臂的位姿描述和坐标变换原理,建立了冰芯采样
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极地冰层数据对研究不同时期环境变迁,预测未来气候的变化具有重要意义。目前,冰层数据获取的主要方式是人工打钻获取冰芯送回国内进行分析。为了保证实时、长期的获取冰层数据,搭载冰芯采样机械臂的极地科考机器人应运而生,其中机械臂控制对冰芯数据准确、完整、快速地获取至关重要。因此,本文以冰芯采样机械臂为研究对象,对其控制算法进行研究。主要研究内容如下:首先,根据机械臂的位姿描述和坐标变换原理,建立了冰芯采样机械臂的D-H参数模型,利用数学分析的方法对该模型进行了正逆运动学的分析与解算,并通过计算变换矩阵的方法,验证了正逆解公式推导的正确性。然后,对冰芯采样机械臂路径规划进行研究。分析了快速搜索随机树RRT（Rapidly Exploring Random Tree）算法及其改进算法RRT*在路径规划时优缺点,针对RRT*算法中存在的收敛速度慢、搜索效率低、导向性差等问题,提出了目标扩展方向和节点扩展步长两方面的优化改进,并在Matlab中的进行仿真实验,实验结果表明:改进后的I-RRT*算法,在迭代次数,搜索时间和最终路径长度方面均优于RRT*算法。最后,研究了冰芯采样机械臂的轨迹规划。分析了轨迹规划中常见的三次、五次插值方法优缺点,提出“3-5-3”次插值方法并对其进行改进,得到冰芯采样机械臂各关节位置、角速度、角加速度与时间之间的关系,随后以轨迹规划时间最优为研究目标,提出粒子群算法与多项式插值方法联合的轨迹规划算法,针对原始粒子群算法存在的早熟、局部最优的问题,通过增加缩放因子和变学习因子的方式对其改进,Matlab中仿真实验结果表明:基于时间最优的联合轨迹规划算法,使机械臂可以在更短的时间内平滑、连续且无突变的到达目标点。
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