機械臂設計的案例
RecurDyn經典案例：象鼻機器人機械臂的優化設計
象鼻機器人是一種模仿象鼻行為的具有無限自由度的機械手臂，目前正在研發中。這種機械臂機器人是由一組圓盤，通過中心連接到一個柔性軸上，由一組穿過圓盤的電纜控制。電纜的末端直接連接到電機上。手臂具有連續運動，可針對特定的應用場景進行定制，例如，探查危險區域。為了優化這種柔性機械臂的設計，需要研究幾個參數：纜繩張力、纜繩末端隨時間變化的力、驅動機構所需的力、機器人的工作體積。
▎仿真過程
① 創建由象鼻形狀的體組成的象鼻機器人機械臂柔性體模型，它由圓盤、電纜、底座和柔性軸組成的象鼻形身體組成
② 使用用戶定義的運動對安裝在象鼻底部的執行器和直流電機進行數學建模
③ 研究了機器人機械臂在工作區域內可以達到的運動范圍
④ 計算并比較了不同材料（尼龍、聚四氟乙烯）操作過程中電纜的強度
⑤ 計算運行期間電纜承受的荷載
⑥ 計算運行期間電纜與圓盤接觸時所承受的摩擦載荷
▎關鍵仿真技術
?多體動力學，專門用于多個部件的機械建模：若干盤、電纜、底座、軸和直流電機。
展開 中國航天科技集團初步掌握空間機械臂關鍵技術 可用于捕捉衛星
中國航天科技集團公司一院18所完成了空間機械臂的詳細方案設計及單關節的裝配調試，標志著該所已初步掌握空間機械臂設計、制造、試驗的關鍵技術。
報道稱，空間機械臂類似人手臂的功能，是先進的機電一體化高集成產品，它融合了機械、電子、控制及信息等多學科技術，通過搭載火箭，能執行空間碎片清理、在軌加注與維修等空間任務。
現在，該所已實現空間機械臂的機電一體化設計，并可進行微重力環境下的地面模擬試驗。后續，該所將針對空間機械臂的控制方法進行深入研究，使其能夠準確進行目標的捕獲。
據悉，該所此次研制的空間機械臂由一個臂展和6個關節組成 ，非常靈活，可以全方位進行目標捕獲和操作。目前，世界上很多國家都在致力于空間機械臂技術的研究。該所掌握該技術為一院拓展在軌空間技術服務等領域奠定了技術基礎。
國產空間機械臂（資料圖）
國防科技信息網9月5日也曾報道，近期，中國航天科技集團公司一院研發中心致力于“空間碎片清理技術”的研究，將推動我國實現“空間碎片”的清理。
報道稱，“空間碎片”是指由航天器、運載器進入空間產生的、繞地球軌道運行的一切無功能人造物體，包括失效衛星、火箭末級及分離物等。機構兼空間碎片協調委員會研究結果顯示，即使人類不再發射衛星，原有的空間碎片也會不斷分解，空間碎片的數量依然會不斷增加，這樣會給未來空間的可持續利用和發展帶來潛在威脅。因此，對“空間碎片”進行清理是全人類共同的責任。
目前，研發中心利用“機械臂”和“視覺導航系統”進行了仿真試驗驗證，可以實現模擬空間碎片的探測識別和捕獲，后續還將進行演示驗證試驗。
展開 DfAM專欄 | 減重40%，間接制造大型機械臂設計案例
▍生成一個輕量化的機械臂
該項目的第一步是優化機械臂的幾何形狀。利用拓撲優化軟件，該團隊將零件的重量減少了40%--從 240 磅減少到 165 磅--同時仍然滿足規定負載條件的功能要求。
拓撲優化是一種仿真驅動的設計技術，該技術通常用于航空航天和汽車工程領域，優化目標通常是剛度最大化和重量最小化。nTopology 軟件中
的
的自動光順處理和模型重建功能使該團隊能夠快速、輕松地進行設計修改。
nTopology 拓撲優化過程概述
從原始設計到最終導出CAD主體
當然，工程團隊在設計階段就考慮了該零件的可制造性。最終的金屬零件用鋁鑄造時重 165 磅（或約 75 千克），其邊界尺寸為 39″ × 16″ × 16″（或 1.0 m × 0.4 m × 0.4 m）。機械臂的尺寸限制了團隊生產這個巨大零件的選擇。
按照傳統的制模方法（使用木模）會帶來一些復雜性問題。由于幾何形狀的復雜性，設計團隊
將
不得不做出許多妥協，從而降低了零件的性能。
▍優化鑄件的設計
為了展示該技術的能力，該團隊決定直接 3D 打印整個模具。通常情況下常見的生產方式是只打印模具的一部分，如模具的型芯或其他關鍵的部位。
這一決定使該團隊能夠優化模具的其他關鍵特征，如澆口、澆道和冒口的幾何形狀和位置。這些優化將使金屬鑄件具有最小的內部孔隙和較高的材料性能。
展開 利用LabVIEW和SolidWorks改進機械臂設計流程
在裝配組件之后，我們無需修改運行仿真的軟件，就可以操作最終實現的機械臂，這在Square One的歷史上是第一次。在早期和SolidWorks匯編模塊一起實現運動控制軟件，大大提高了設計流程的效率，我們還實現了在軟件開發設計中包含機械團隊的目標。
matlab與Adams的機械臂運動學驗證
1、Adams的運動學建模
在Adams中建立機械臂模型，如圖1所示，箭頭為機械臂末端執行器的初始位置。
圖1 初始位置
2、Matlab編寫運動學方程
通過機械臂幾何信息建立機械臂的DH參數
α
θ
a
d
1
0
0
0
0
2
0
0
300
0
3
0
0
200
0
圖2 DH參數
根據DH參數利用matlab編寫運動學程序，程序如圖3所示
圖3 matlab程序
3、運動學驗證
運行程序得出初始位置如圖4所示，
圖4 計算的初始位置
Adams中初始位置信息，如圖5所示
圖5 Adams初始位置
改變機械臂的θ值再次進行驗證如圖6所示，驗證成功。
展開 淺談太空“機械臂”
至于拖動航天員開展艙外活動，維護空間站和開展空間應用，更是加拿大臂2當仁不讓的責任。
此外，國際空間站上的日本希望號實驗艙也裝有兩個6自由度機械臂，主要用于在艙外暴露平臺上開展高精度的空間科學實驗，也可支持航天員的艙外維護活動和釋放微納衛星等任務。
國際空間站上的機械臂抓取龍貨運飛船
據美媒報道，美國正在推進的月球門戶站項目，加拿大將為它研制第三代機械臂——加拿大臂3。這種機械臂仍然包括大臂和機器手兩個部分，但應用了更先進的機器視覺、簡短的軟件和人工智能系統，可以在無需航天員遙控干預的情況下執行任務。
中國機械臂作用范圍廣
我國同樣為天宮空間站研制了高性能的機械臂，它是中國空間站系統的三大關鍵技術之一，也是天宮空間站建設和維護的重要裝備。
中國空間站機械臂的主要性能指標和國際先進水平相當，部分指標處于國際領先水平，能夠滿足我國建造長期有人照料空間站的發展需要。
雖然中國空間站機械臂的重量約740公斤，但采用了大負載自重比設計，負重能力高達25噸，長度約10.2米，具有7個自由度和重定位能力，能頭尾互換在空間站艙段上自主爬行。
中國天宮空間站上的機械臂轉移貨運飛船載荷
中國空間站除了核心艙配備的大臂外，在實驗艙上還有一個小型機械臂，兩個機械臂可以連接起來組合開展艙外作業，兼顧大范圍、大負荷移動和高精度移動需求。
毫不夸張地說，中國空間站機械臂雖然尺寸略小，但已經實現了加拿大臂2的大部分功能，只不過沒有航天飛機需要照料，因而設計的負荷能力比加拿大臂2要小。
展開 終于找到了，核心艙機械臂的詳細科普。。。
2021年，空間站核心艙機械臂首次托舉航天員劉伯明到指定位置圓滿完成出艙操作，一時間，這個神器的機械臂徹底 火了。
空間站核心艙機械臂由航天科技集團五院抓總研制，是目前同類航天產品中復雜度最高、規模最大、控制精度最高的空間智能機械系統，主要承擔艙段轉位、航天員出艙活動、艙外貨物搬運、艙外狀態檢查、艙外大型設備維護等八大類在軌任務。
核心艙機械臂展開長度為10.2米，最多能承載25噸的重量，是空間站型號任務中的“大力士”。
空間站機械臂并非單一的專業產品，而是融合了機、電、熱、控制、光學等多個專業。
據介紹，它是一款模仿人類手臂的七自由度機械臂，核心艙機械臂的肩部設置了三個關節、肘部設置了一個關節、腕部設置了三個關節，一共七個關節。
每一個關節對應一個自由度，就如同人的手臂一般，為航天員出艙順利開展出艙任務提供了強有力的保證。
空間站核心艙機械臂具備“爬行”功能，肩部與腕部各安裝了一個末端執行器，作為機器臂的觸手，實現在艙體上的爬行轉移。
空間站核心艙機械臂是我國首個可長期在太空軌道運行的機械臂，它能真實模擬人手臂的靈活轉動，在前后左右的任何角度和部位抓取物體，是我國首次實現大型空間機械臂的工程研制產品。
展開 三自由度機械臂運動學分析+仿真 ￥40
具體程序編制如下：
Clear %情況matlab軟件的數據緩存，避免影響本次運行
Clc %清空運行窗口的數據
L(1) = Link( 'd', 0, 'a' , 0.292 , 'alpha', pi/2 ,'offset',0);
L(2) = Link( 'd', 0 , 'a' ,0 , 'alpha', pi/2, 'offset',pi/2);
L(3) = Link( 'd', 0.328, 'a' , 0 , 'alpha',0 ,'offset',0);%
robot = SerialLink(L, 'name' , '機械臂'); %建立三自由度模型
robot.teach; %畫出模型并進行調控
robot.display(); %顯示建立的機器人的DH參數
運行上述程序，即可得到機器人模型如圖 3-3
圖 33機器臂模型
運動空間分析
依據機器人三個自由度的運動范圍，采用三自由度機器人模型進行計算。
展開 傳統測試設備的局限與協作機械臂的破局
隨著技術的融合與發展，協作機械臂正以其與生俱來的柔性、安全與智能特性，成為構建新一代測試自動化系統的核心裝備，重塑測試設備的形態與邊界。
一、 傳統測試設備的局限與協作機械臂的破局
傳統測試設備，如功能測試臺、老化測試架等，通常是“專機專用”的。其核心局限在于：
柔性差：產品迭代或新增測試項目需重新設計工裝，耗時耗力。
空間利用率低：為不同產品線配備獨立測試設備，占用大量生產面積。
人機協作困難：復雜測試流程中，人工上下料、插拔線纜等環節難以無縫集成，成為效率瓶頸。
而協作機械臂的引入，為這些問題提供了完美的解決方案。它本質上是一個可自由編程、具備感知能力的“萬能操作手”，通過更換末端執行器（EOAT）和集成不同的測控儀器，它可以執行多種多樣的測試任務，將測試設備從“固定工裝”升級為“柔性工作站”。
二、 協作機械臂構成的核心測試單元與能力
一個以協作機械臂為核心的智能測試系統，通常由以下幾部分構成：
1.協作機械臂本體：作為執行機構，負責移動、定位和操作。
2.多功能末端執行器：根據測試任務定制，如：
3.仿形探針/測試頂針：用于精準接觸電路板測試點。
4.氣動/電動夾爪：用于抓取產品、插拔連接器或模擬按鍵。
5.力控傳感器：確保插拔、按壓動作的力度精確可控。
6.機器視覺相機：用于精確定位、識別產品型號或讀取屏幕/指示燈信息。
7.線束插拔機構：自動化完成線纜的連接與斷開。
8.集成化測控系統：包含數據采集卡、電源、負載箱、通信模塊等，是測試信號的發出與采集中心。
9.智能控制軟件：作為系統大腦，統一調度機械臂運動、控制末端工具、觸發測試儀器并分析數據。
三、 協作機械臂在測試領域的典型應用場景
基于上述核心單元，協作機械臂可以勝任以下關鍵測試任務：
1.
展開 基于samcef的機械臂柔性機構建模
此項目案例介紹了6軸機器人的建模方法，在samcef平臺上通過添加控制機構可以從仿真結果中明確看出控制對機構動態特性的影響。控制器的增益可以通過BOSS Quattro中的最優化方法得到。
案例簡要介紹如下：
The development of a virtual prototype in the fully integrated SAMCEFField environment is described on the specific case of a six-axes robot. Severalvirtual prototypes are built around a Master Model, including a library ofinterchangeable components modelled with different accuracies, and arecompared. It is shown how important it is to consider flexibility in the model,especially in such specific lightweight machine tools classically subjected tohigh speeds. This flexibility is approximated either with a full finite elementmodel of the structural components, or with a mode component approach. Theselection of a correct model is discussed. Controllers are included in the flexiblemodel to
展開 機器人機械臂結構的拓撲優化
本作品先建立機械臂的簡化模型，在ADAMS中先進行預定工況的軌跡仿真，得到各關節扭矩的波動情況，將機械臂的簡化模型導入到hypermesh中進行網格劃分，再導入到opstruct中進行結構的拓撲優化，負載設定為扭矩的最大值，優化目標設定為變形最小。
負載加速度
關節2加速度
關節3加速度
機械臂B樣條插補軌跡規劃 ￥56
clear,clc,close all
format compact
DH=DH_Param(4);JointNum=length(DH);
ROCR6v2 關節2、3偏置
qlim=deg2rad([-179,179;-146,146;-146,146;-179,179;-179,179;-179,179]);
for i=1:JointNum
L(i)=RevoluteMDH('d',DH(i,3),'a',DH(i,2),'alpha',deg2rad(DH(i,1)), ...
'offset',deg2rad(DH(i,4)),'qlim',qlim(i,:));
end
robot=SerialLink(L,'name','robot');
robot.display();
robot =
robot:: 6 axis, RRRRRR, modDH, fastRNE
+---+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+
| j | theta | d | a | alpha | offset |
+---+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+
| 1| q1| 0.1215| 0| 0| 0|
| 2| q2| 0.1225| 0| 1.5708| -1.5708|
| 3|
展開 基于模仿學習和強化學習的機械臂運動技能獲取
以 Actor-Critic 算法為主體結構搭建了機械臂強化學習模型，結合設計的獎賞函數學習優化技能策略。
圖2 強化學習部分訓練過程
最后，針對上述方法搭建了相應的實驗平臺。實驗平臺的硬件系統包括 UR5 機械臂、氣動二指手抓、Kinect V2 深度攝像頭等；軟件系統由ROS 機器人操作系統、MoveIt!運動規劃庫、Matlab、pytorch神經網絡框架等組成。設置了堆疊積木任務和 Pick and Place任務，驗證了本文RGBD-ID 方法、模仿學習模型和強化學習模型用于機械臂獲取運動技能的有效性和可行性。
圖3 機器人堆積木模仿學習過程
3、研究結論
針對機器人智能化的需求，進行了基于模仿學習和強化學習的機械臂運動技能獲取的研究。提出了一種人-圖像交互式示教方法，一種基于 LSTM 神經網絡的模仿學習框架，開展了機械臂強化學習獲取技能的工作。針對工作過程中出現的問題，不斷遞進的提出解決方案。最終，通過堆疊積木任務和 Pick and Place 任務驗證了方法的有效性，提高了機械臂的學習能力。
展開 六自由度機械臂MDH_stl ￥10
六自由度機械臂MDH_stl
重型并串式液壓機械臂建模與simscape仿真 ￥60
二、simscape仿真
仿真視頻如下：
液壓控制機械臂simscape仿真
