RecurDyn機器人仿真應用及核心技術路線詳解

杭州擬創(chuàng)（RecurDyn原廠）

2026年1月22日 14:12

在機器人開發(fā)過程中，工程師面臨諸多挑戰(zhàn)，包括早期關節(jié)運動難以定義、電機容量選型困難、高速運行導致結構振動與變形、控制算法驗證復雜，以及實物測試存在安全風險等。多體動力學軟件RecurDyn通過提供從運動學、多柔體動力學到控制系統(tǒng)聯(lián)合仿真的全流程解決方案，為應對上述挑戰(zhàn)提供了系統(tǒng)化的技術支撐。

機器人系統(tǒng)的動力學理論基礎

機器人機構設計是機器人開發(fā)中的核心環(huán)節(jié)，其成功關鍵在于確保末端執(zhí)行器能夠可靠、精確且耐久地完成預定任務。以一個簡單的二維空間中的兩連桿機械臂為例：

在給定目標點坐標和連桿長度的條件下，可通過求解上述方程組確定所需的關節(jié)角度。隨著機器人連桿數(shù)量的增加，對應的關節(jié)角度變量也相應增多，末端執(zhí)行器的位置可表示為這些關節(jié)角度的函數(shù)：

根據(jù)機器人自由度（DOFs）與任務空間自由度之間的關系，可將其分為三種情況：

·機器人的自由度=空間自由度→唯一解（1 solution）：此時通常存在一組確定的關節(jié)角度，能使末端執(zhí)行器精確到達目標位置。

·機器人的自由度<空間自由度→無解（No solution）：在這種情況下，機器人無法通過關節(jié)運動使末端到達空間中的某些指定位置。

·機器人的自由度>空間自由度→冗余（Redundancy）：此時系統(tǒng)存在無窮多組關節(jié)角度能使末端執(zhí)行器到達同一目標點。例如三連桿機械臂到達同一點可能存在多種關節(jié)構型。在這種情況下，通常需要借助優(yōu)化方法（如以能耗最小為目標）來尋求最優(yōu)解。

RecurDyn提供了直觀的界面和高效的計算工具，支持從簡單機構到復雜冗余系統(tǒng)的設計與驗證。其分析流程為包括：

1.逆運動學分析（Inverse Kinematics），從初始姿態(tài)出發(fā)，計算末端執(zhí)行器到達目標位置所需的關節(jié)角度。

2.正動力學分析（Forward Dynamics），基于逆運動學求得的關節(jié)角度，計算各關節(jié)所需的驅動力/力矩。

3.應用模型，在正/逆運動學基礎上，進一步進行振動分析、結構優(yōu)化、控制聯(lián)合仿真等。

基于RecurDyn的逆運動學求解

逆運動學（Inverse Kinematics，IK）是機器人運動規(guī)劃中的核心問題，其目標是在已知機器人末端執(zhí)行器目標位置（及姿態(tài)）的前提下，反解出各關節(jié)所需達到的角度（或位移）。RecurDyn提供了一種獨特的物理仿真法——利用襯套力求解關節(jié)角度。

【建模流程及原理】

Step1 建立運動副：首先在機器人各關節(jié)處創(chuàng)建旋轉副。

Step2 施加關節(jié)剛度：在旋轉副位置施加旋轉襯套力，模擬關節(jié)的旋轉剛度與阻尼。。

Step3 目標牽引：在末端執(zhí)行器與目標點之間創(chuàng)建一個6自由度的襯套力。設置該襯套具有極大的平移和旋轉剛度，使其充當一個強力“虛擬彈簧”，將末端執(zhí)行器拉向目標點；同時設置適當?shù)淖枘嵯禂?shù)以吸收能量，消除振蕩，確保系統(tǒng)收斂。

Step4 結果獲取：運行仿真后，在“虛擬彈簧”的拉力作用下，機器人會自動擺動至目標姿態(tài)。記錄各關節(jié)的角度變化曲線，即完成了從目標點到關節(jié)角的逆運動學求解。

基于RecurDyn的正運動學求解

正運動學（Forward Kinematics，F(xiàn)K）是機器人學中的基礎問題，與逆運動學相反。正運動學的目標是：利用逆運動學得到的關節(jié)角度作為輸入，進一步計算機器人各關節(jié)運動所需的力。

【建模流程及原理】

Step1 抓取動作模擬（OnOff Joint）：通過創(chuàng)建開關副（OnOff Joint），定義機器人工作過程中的離散動作（如抓取、放置），并設定其觸發(fā)條件，例如：當仿真時間未達到設定值時，機械手與物體無約束；達到時間后，自動鎖定兩者之間的6個自由度，實現(xiàn)“抓取”動作。

Step2 向運動副施加驅動運動：將逆運動學計算得到的關節(jié)角度曲線，通過Expression定義Motion，直接施加到機器人的各個關節(jié)上，驅動機器人按預定軌跡執(zhí)行動作。

Step3 關節(jié)的扭矩與功率分析：運行仿真，通過各關節(jié)的實時扭矩計算電機功率（通過將扭矩乘以轉速(RPM) 來計算電機功率），通過可視化曲線評估電機性能與能耗分布，為系統(tǒng)選型與優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支持。

強度、振動分析及輕量化設計

剛體系統(tǒng)無法反映機器人高速運動時的彈性變形和振動。RecurDyn中的多柔體動力學(Multi Flexible Body Dynamics, MFBD)是一種分析包括剛體和柔體在內的系統(tǒng)動力學行為的技術。它是分析剛體運動的多體動力學和分析柔性體運動、應力和變形的有限元方法(FEM)的結合。多柔體動力學（Multi Flexible Body Dynamics, MFBD）通過將傳統(tǒng)多體動力學中的剛體替換為柔性體，可實現(xiàn)機械手臂的高精度的振動與強度分析，從而進行輕量化設計。

1. 柔性體建模

網格劃分：利用RecurDyn的 AutoMesh 功能，將剛體部件自動離散為有限元網格（支持四面體、六面體等）。RecurDyn的“Assist modeling”功能，能在網格劃分后自動保留剛體狀態(tài)下的接觸、約束和力。RecurDyn支持兩種柔性體技術：

FFlex（全柔性體）：考慮所有節(jié)點的自由度，基于有限元法求解。適用于需要極高精度的局部應力分析和大變形問題。

RFlex（模態(tài)柔性體）：僅考慮模態(tài)振型的自由度以降低模型階數(shù)。可利用G-Manager 將FFlex模型轉換為RFlex模型，RecurDyn自帶的 RFlexGen 可生成rfi文件。適用于線性小變形場景，能大幅提升計算速度。

2. 振動與強度分析

通過RecurDyn仿真后，可以實現(xiàn)結果可視化。如下圖所示：通過云圖直觀展示柔性體在工作過程中的應力分布和變形情況。評估系統(tǒng)的振動特性，對比剛體模型與柔體模型末端執(zhí)行器的加速度曲線。

使用FFlex模型的應力作用

剛體與柔性體之間的末端執(zhí)行器加速度對比

柔體模型能準確捕捉由連桿彈性引發(fā)的微小顫振和高頻振動，這是影響機器人定位精度和疲勞壽命的關鍵數(shù)據(jù)。

通過RFlex模型和FFlex模型的應力結果與執(zhí)行器末端加速度結果對比，可以發(fā)現(xiàn)兩種方法得到的結果相似。因此該模型，使用RFlex模型可以大大提高仿真效率。

3. 輕量化設計

基于多柔體動力學分析得到的應力與變形數(shù)據(jù)，可識別結構中的薄弱區(qū)域與材料冗余部位。通過拓撲優(yōu)化、尺寸優(yōu)化或形狀優(yōu)化，在保證強度與剛度滿足要求的前提下，減少材料使用，實現(xiàn)輕量化設計。此外，振動特性的分析結果有助于避免共振，確保輕量化后的機械手臂在高速運動中仍具備良好的動態(tài)性能與穩(wěn)定性。

控制算法驗證

為了驗證機器人在真實控制環(huán)境下的表現(xiàn)，RecurDyn通過其自帶的控制模塊CoLink實現(xiàn)了MFBD模型與控制算法的聯(lián)合仿真。可以驗證控制算法，預測機器人行為，反饋控制效果可以提供對機器人的高保真預測。

例如在機械手臂的案例仿真結束后，將期望的旋轉角度曲線與通過仿真控制的實際旋轉角度曲線進行了比較。下圖中藍線表示仿真結果，紅線表示目標曲線。結果顯示控制結果與目標曲線完美匹配。

下圖中紅線為控制器計算的驅動轉矩結果，藍線為反作用力轉矩。可以看到，通過控制器計算的驅動轉矩包含了柔性體變形引起的振動，也可以看出控制的驅動轉矩與反反作用力轉矩完全匹配。

與理想條件下的動力學模型相比，包含控制器的仿真能夠提供更為真實且貼近實際的表現(xiàn)。通過整合控制系統(tǒng)，仿真不再局限于理想化的預設路徑，而是能夠實時監(jiān)測系統(tǒng)的當前狀態(tài)，并通過反饋機制動態(tài)計算所需的扭矩。這種基于狀態(tài)反饋的控制方式，使得研究人員能夠有效分析和驗證扭矩控制在復雜工況下的實際效果。

關鍵零部件分析

RecurDyn利用其先進的MFBD技術，可對機器人零部件進行高精度仿真，可分析部件的結構的強度，結構振動噪聲，傳動系統(tǒng)的傳動誤差及傳動效率等。例如機器人精密傳動部件——諧波齒輪，RecurDyn可將柔輪作為非線性柔性體進行建模，并采用高精度的接觸算法，從而高效、真實地再現(xiàn)其在實際嚙合中的復雜彈性變形行為。