協作機械臂的案例
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 多物理場仿真 | Universal Robots開發協作式機械臂助力未來工業設備
通過結合使用這些產品，我們能夠執行虛擬測試，最大限度地提高剛度和耐久性，同時消減冗余重量，從而幫助我們最大限度地提高協作式機器人的整體性能?！斑@種改進后的性能表現有助于我們的客戶實現更高吞吐量的目標?！?UR20最獨特的方面是它全新設計的關節結構，與之前的UR型號都不同。例如，新的關節設計將所有關節的扭矩承載能力提高了約25%，關節速度提高了30%。在某些情況下，根據關節尺寸，關節速度最多可提高65%。因此，設計人員可以減少協作式機器人的重量。
Taber說他的座右銘是：“重量少一克，質量多一分?！?“由于協作式機器人的機械臂必須提舉自身的重量，因此每一克都很重要。任何重量減輕都有助于我們提高性能或增加協作式機器人的有效載荷能力，”Taber說道，“這就是重量優化對我們來說非常重要的原因?！?UR20規格
工作半徑：1750毫米/68.9英寸
有效載荷：20千克/44.1磅
占地面積/大小：直徑為245毫米
重量：64千克/141.1磅
團隊的目標是制造出一款盡可能既堅固又輕便的協作式機器人。減輕重量使協作式機器人更易于部署和重新部署，并提高其整體有效載荷能力。然而，減輕重量往往會降低產品的剛度。仿真則使UR能夠在重量和剛度之間保持最佳平衡。
Taber表示：“正因為如此，我們使用Ansys技術進行結構優化，以最大限度地提高剛度、減輕重量并最大限度地提高性能，同時確保我們滿足所有的結構要求，而這些工作都是在構建物理原型之前就完成的。”
展開 為什么最好的機械臂是7個自由度而不是6個？
現在用的最多的工業機器人，一般都是六軸的，但是最近推出來的人機協作機械臂，卻有7個自由度，一直想不明白為什么。直到最近看到知乎上的一個問題：人的手臂（腕關節到肩關節）有幾個自由度？
才發現，原來7個自由度是對人手臂的真實還原。
人的手臂（腕關節到肩關節）有幾個自由度？我想絕大部分人都沒有想過，更別說去了解有哪幾個自由度，即使是學工科的人，也未必能解釋清楚。沒想到知乎上居然有人把這個問題回答的這么專業有內涵，同時又那么有哲理，忍不住想要把這個答案分享一下。回答這個問題的是知乎網友楊碩，答案如下：
實話說，我對robot manipulation還是挺熟的，但是樓上幾個答案一眼看去都看不懂。不是黑，而是覺得對非專業人士來說不好理解。
我來盡量用通俗的語言解釋一下。
首先，問題的答案是：數一下就行了?。?7個自由度
有人問5，6是不是一樣的。5是擰鑰匙時唯一要轉動的關節，動力來自小臂兩根橈骨的扭轉；6是把鼠標放在桌面用手轉時唯一要轉動的關節，動力來自手腕的旋轉。
至于為什么人手臂是7個自由度，而不是8個也不是6個，可能是因為上帝非常懂機器人控制，下面盡量簡單地介紹一下。
首先介紹一個定理：
6個自由度的機械手，在空間中無法在保持末端機構的三維位置不變的情況下從一個構型變換到另一個構型。
這個定理乍一看很不好理解，可以考慮一個更簡單的情況：
在這張圖上，一個機器人的手臂由基座、兩個關節、兩根連接件構成（想象把一個圓規打開，然后把一端用手指捏?。? 請問我們能夠把機器人在保持上部末端機構在平面上位置不變的情況下，從“lefty”這個狀態扭到“righty”這個狀態嗎？
展開 機械手應用不斷深化，人機協作帶來發展新趨勢！
要滿足人機融合發展，機械手必須與人工智能、大數據、智能傳感等新技術相結合，不斷提升人機學習和交互能力。此外還要注意人機協作過程中的安全問題，通過更加智能、柔性和小型化的發展，來破除人與機器之間的藩籬。
文章鏈接：中國智能制造網 https://www.gkzhan.com/news/detail/111389.html
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”
近日，關于中國空間站機械臂的話題成為了大家討論的熱點，航天員劉在天和核心艙外活動期間，安裝在天和核心艙外的機械臂發揮了重要作用。
眾所周知，在太空極端惡劣的環境下，航天員進行艙外活動十分困難，而機械臂在輔助航天員艙外活動中發揮著至關重要的作用。讓我們來看看機械臂是如何做到助航天員“一臂之力”的……
人類第一款機械臂誕生
自人類開展載人航天活動以來，美國率先提出了空間機器人概念，用于在惡劣的太空環境下，完成航天員難以完成的艙外操作。
空間機器人最主要的應用就是空間機械臂，它集機械、電子、熱控、視覺、動力學等多學科于一體，是一種高端和先進的航天裝備，具有強大的性能和廣闊的應用前景。
雖然美國最早提出創意，但先拔頭籌的卻是加拿大。人類第一種空間機械臂就是由加拿大Spar公司設計制造。1981年，該公司和美國宇航局聯合研制了4套供航天飛機使用的空間機械臂，被稱為加拿大臂。
加拿大臂的重量為410.5公斤，長約15米，由6個控制關節組成。6個自由度的加拿大臂安裝在航天飛機左舷的縱梁上，采用航天員艙內遙控操作方式，用于展開和回收有效載荷，以及協助航天員進行艙外活動。美國航天飛機在維修哈勃望遠鏡的5次任務中，加拿大臂發揮了無可替代的作用。
上世紀80年代，美國提出了自由號空間站項目，并由加拿大負責空間站機械臂研制。該空間站后來衍生為國際空間站，加拿大研制的第二代機械臂就是目前國際空間站上使用的加拿大臂2。
加拿大MDA公司研制的加拿大臂2是目前世界上最先進的空間機械臂之一，它包括活動基座系統MBS，空間站遙控機械臂SSRMS和專用靈巧機械臂SPDM三個部分。
安裝在國際空間站上的加拿大臂2
我們最熟悉的就是俗稱“大臂”的SSRMS。
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 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?？刂破鞯脑鲆婵梢酝ㄟ^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
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 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 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 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。
六自由度機械臂MDH_stl ￥10
六自由度機械臂MDH_stl
