機器臂的案例
Robotic Arm機器臂 ￥5
Robotic Arm機器臂
[機器人學習]-樹莓派6R機械臂運動學分析 ￥20
1正運動學分析
采用標準的D-h法進行機械腿模型分析：
D-h表如下
（2）通過（1）求解出機器人各位姿變換矩陣后，求解機器人手臂變換矩陣。通過matlab 計算，寫出機器人末端位置。
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 應用ADAMS軟件對點焊機器人大臂機構進行動力學仿真研究
應用ADAMS軟件對點焊機器人大臂機構進行動力學仿真研究<BR><Font color=#FF0000><B>.PS.:</B>該帖附件于2006-09-10 12:18:45被清風明月評為3星級，為發貼者加分60。</Font><BR><Font color=#FF0000><B>點評:</B></Font>
應用ADAMS軟件對點焊機器人大臂機構進行動力學仿真研究.rar
展開 
世界上第一座“智能建造”的花園
▼形態生成過程
砌筑路徑
生成磚墻模型后，設計團隊結合搭建方式設計出機械臂運動軌跡，并使用KUKA|PRC將其導出為機械臂可識別的程序語句。機械臂的運動動作包括用真空吸盤取磚、在指定位置放磚、翻轉機械臂前端、根據磚塊排布在磚面上打印砂漿等幾個操作，運動軌跡命令中整合了機械臂對氣泵等外部設備發出的控制指令，并經過避障設計。在程序中模擬后，由PRC導出程序用于機械臂執行，實現從數字模型到實際建造物的精確轉化。
▼花園立面
▼自動砌筑系統生成的磚墻
砌筑模擬
該花園有兩臺機器臂同時工作進行砌筑，為了更高效地發揮機器臂的工作效率，同時也為了避免機器臂工作時產生碰撞，首先對機器臂的工作位置進行了施工組織設計。整個花園使用這兩臺機器臂砌筑需要移動7次。
▼砌筑模擬
破壞試驗
在試驗階段，還進行了磚墻破壞試驗，驗證其滿足磚墻設計及施工規范。本墻體工程根據環境溫度使用了不同類型的砂漿，其流動性和早強時間可滿足3D打印成型方式的需求，并可滿足冬季和夏季施工時的不同需求。砂漿使用了425#水泥，水灰比約為0.7，強度可達45MPa。在足期養護后，用沙袋進行了破壞沖擊實驗，強度滿足花園使用要求。
▼破壞實驗
實際建造
實際建造過程包括施工放線、基礎施工、墻體砌筑、綠化種植、以及地面鋪裝等階段。施工放線使用了全站儀；基礎施工時，用機器臂熱線切割泡沫填充曲墻外側綠化用地，該泡沫同時作為外模，花園的磚墻底部及活動場所采用了鋼筋混凝土基礎底板（板厚30公分）。“機器臂自動砌筑系統”用于墻體的砌筑時至少需要兩位工作人員，其中一位進行該系統的操作，另一位負責傳遞砂漿及磚塊；機器臂的移動采用了叉車定位搬動，每次搬動后需要進行機器臂定位校準，以保證施工精度。墻體完工后，去除磚墻外側地面的泡沫并填充種植土，進行竹子及草皮種植；同時進行花園磚墻內測活動場地的地面鋪砌。
展開 Google 重組機器人研究團隊，這次的重點是做軟件
Google 的機器人計劃一直不怎么順利。從 2013 年起，這家位于山景城的科技巨頭公司就耗資巨款，從美國和日本收購了幾家機器人初創企業，合并成一個名為「Replicant」的機器人項目，其中就包括了知名的波士頓動力公司 (Boston Dynamics)。
但好景不長，原本負責機器人項目的 Andy Rubin 于 2014 年離開 Google，加上波士頓動力的研發工作涉及軍事，和 Google 當初的民用構想不太符合。在 2017 年，Google 選擇將波士頓動力轉售給日本軟銀，整個機器人項目也暫時陷入了沉寂。
但 Google 并未止步于此。根據 《紐約時報》和 Google AI 官方博客的報道稱，Google 內部已經重新集結了原機器人項目中的工程師、研究人員，組建了一家名為「Robotics at Google」的團隊，繼續投入到機器人領域的研發。
區別在于，和之前波士頓動力研究的「雙足步行」、「小狗」和「輪式」等仿生機器人不同，Robotics at Google 把重點放在了機器學習領域，相當于在做機器人系統和軟件方面的工作。
目前，Robotics at Google 已經與普林斯頓、哥倫比亞以及麻省理工幾所學院的研究人員合作，開發出一套名為「TossingBot」的物體分揀方案。
具體來說，它可以讓機器人臂從一堆繁雜的物體中做出正確的分揀操作，再將物體投擲到相應的格子中。這對電商物流和零部件組裝等行業還是有一定實用價值的。
不要小看這個看似對人類很簡單的工作，整套動作涉及到物體識別、分揀、拾取、拋投等操作，等于是要機器人自己找到抓起每一件物品的最佳方式。
而研究人員也強調，單純就「拋投」這一步驟，機器臂就需要具備多種原理知識，才可以避免拋投不出現失誤。
展開 劍橋開發出一款可剝菜葉的機器人
據劍橋大學官網9月24日報道，劍橋大學的研究人員開發出了一款可以幫助菜農剝掉生菜最外面爛葉子的機器人。
對于農場工人來說，對收獲后的農作物（例如生菜）進行分類和去除外部葉子是一項雖然繁瑣但十分容易的任務，而對于機器人而言，從工程角度看，則是一項具有挑戰性的視覺和操作任務，迄今為止的機器人技術都難以掌握。
劍橋大學機器智能實驗室的研究人員使用3D打印的圓形噴嘴，安裝在機器人手臂的末端作為真空抽吸點，這樣可以保證機器臂抓住葉子并完成撕裂動作，而不會對產品造成額外損害。此外，研究人員還開發了一套計算機視覺檢測定位算法，通過安裝的網絡攝像頭檢測來定位目標，當無法找到莖葉位置時，還能夠采取措施通過施加水平力并用附著在機器臂上的軟墊滾動生菜來實現翻轉。
雖然目前完整剝完一顆生菜平均需要27秒，但如果等到技術成熟并大規模推廣，將有望通過開發農業自動化機器人解決人工勞動力的減少和成本問題。研究人員表示，這種機器人還可以應用于許多其他作物，例如花椰菜。
展開 機器人機械臂結構的拓撲優化
根據我國人口分布情況，老齡人口的比重呈上升趨勢，未來我國很有可能會面臨人口老齡化并且勞動力不足的問題，而機器人能很好地解決這些問題。
目前我國工業機器人市場主要由“四大家族”：庫卡，發那科，安川，ABB統治，若能實現我國高端工業機器人的國產化，將極大地為我國工業機器人發展提供有力的保障。
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
展開 六軸機械臂搬運仿真（機器人工具箱） ￥50
1、建立機械臂模型 工作臺、貨物
clear
close all
clc
L(1)=Link('d', 0.33, 'a',0 , 'alpha', pi/2,'offset',pi);
L(2)=Link('d', 0, 'a', 0.26, 'alpha',0,'offset',pi/2);
L(3)=Link('d', 0, 'a', 0.02, 'alpha',pi/2,'offset',0);
L(4)=Link('d', -0.29, 'a', 0, 'alpha',pi/2,'offset',0);
L(5)=Link('d', 0, 'a', 0, 'alpha',pi/2,'offset',0);
L(6)=Link('d', 0.07, 'a', 0, 'alpha',0,'offset',0);
L(1).qlim=[-170*pi/180 170*pi/180];
L(2).qlim=[-110*pi/180 120*pi/180];
L(3).qlim=[-122*pi/180 280*pi/180];
L(4).qlim=[-190*pi/180 190*pi/180];
L(5).qlim=[-120*pi/180 120*pi/180];
L(6).qlim=[-360*pi/180 360*pi/180];
robot=SerialLink(L,'name' , '六軸機械臂');
robot.display(); %顯示建立的機器人的DH參數
robot.teach;
%%
% vertice=[-0.2 -0.25 0.05;-0.2 0.25 0.05;-0.3 0.25 0.05;-0.3 -0.25 0.05;...
展開 多個六軸機械臂聯合作業搬運仿真（機器人工具箱） ￥80
1、建立三個六軸機械臂、工作平臺與貨物
% theta d a alpha sigma
L1=Link([0 0 0 pi/2 0 ]);%連桿1參數
L2=Link([0 -0.1455 0.4375 0 0 ]);L2.offset=pi/2;%連桿2參數
L3=Link([0 0.1265 0.4575 0 0 ]);%連桿3參數
L4=Link([0 -0.105 0 pi/2 0 ]);L4.offset=pi/2;%連桿4參數
L5=Link([0 0.105 0 pi/2 0 ]);%連桿5參數
L6=Link([0 -0.097 0 0 0 ]);%連桿6參數
robot1=SerialLink([L1,L2,L3,L4,L5,L6],'base',transl(0,-0.75,0));%建立機器人模型 設置基座標位置
robot1.plot([0,0,0,0,0,0]);%繪制R_ur10機器人模型
axis equal
%第二個機器人
hold on %保持繪圖框不變
robot2=SerialLink([L1,L2,L3,L4,L5,L6],'base',transl(0,0,0));%建立機器人模型 設置基座標位置
robot2.plot([0,0,0,0,0,0])%繪制L_ur11機器人模型
%第三個機器人
展開 五自由度機械臂運動學分析（三轉動+兩移動自由度） ￥30
具體程序編制如下：
% DH parameters theta d a alpha qlim
L(1) = Link('d', 126, 'a',0, 'alpha', 0,'qlim',[0,pi/2]);L(1).offset=-pi/2;%定義連桿
L(2) = Link('theta', 0, 'a', 0, 'alpha', -pi/2,'qlim',[0,720]);L(2).offset=300;
L(3) = Link('theta', 0, 'a', 0, 'alpha', 0,'qlim',[127.5,707.85]);L(3).offset=300;
L(4) = Link('d', 242, 'a', 0, 'alpha',-pi/2,'qlim',[-pi,pi]);L(4).offset=pi/2;
L(5) = Link('d', 0, 'a', 126.97, 'alpha',0,'qlim',[-pi,pi]);L(5).offset=-pi/2;
robot = SerialLink(L,'name' , '機器人'); %定義機器人模型函數
robot.display() %顯示D-H表
h=1000;%工作空間參數
robot.plotopt = {'workspace',[-h,h,-h,h,-h,h],'tilesize',h}; %設置工作空間
robot.teach()%顯示機器人模型
運行上述程序，即可得到碼垛機器人模型如圖 3-3
圖 33機器臂模型
4機器臂正運動驗證
init_ang=[0,300,300,0 0]; %任意起點
disp('工具箱求解得到旋轉矩陣如下：')
robot.fkine(init_ang)
展開 
新型模塊機器人：可在無人機和機械臂間自由切換
據英國《每日郵報》11月1日報道，美國康奈爾大學的科學家們發明了一款能自動將自身重新配置成各種不同形狀的變形機器人。
科學家們表示，這種設備可以感知周圍環境，做出決定，自動呈現出不同的形狀。這意味著這種變形機器人可以輕易地在無人機和移動機械臂之間切換。希望有一天，類似的裝置可以被用于搜索和救援行動，或許還可用于探索遙遠的行星。
這些機器人由輪式的立方體模塊組成，模塊可以分離并重新連接，排列成具有不同功能的新形狀。因為機器的部件可以根據需要重新排列，因此哪怕是一個零件壞了，也可以將其拆下進行更換。模塊與模塊之間有磁鐵相連，同時，并配有Wi-Fi與中央系統進行通信。
加齊特女士說:“我實際上并沒有做出任何指示，比如‘向左移動，改變你的形狀’。”所有這些決定都是由機器人自主做出的。
其他一些模塊化機器人系統已經成功地在受控環境下完成了特定任務。但據報道，這些機器人是首批能夠根據任務和陌生環境展現完全自主行為并進行重新配置的機器人。
康奈爾大學該項目的首席研究員哈達斯?克雷斯?加齊特(Hadas Kress-Gazit)說：“這是模塊化機器人首次被證明具有自主重組和感知驅動的能力。我想告訴機器人它應該做什么，即它的目標是什么，而不是告訴它應該以什么方式去執行。”
來源：環球網
展開 清華大學參數化工作營機器臂組利用 solidThinking Inspire 實現大型橋型構筑物優化
秉承著“對于傳統材料的回歸與工業化產品的應用是數字技術真正走入歷 史舞臺的切入點”的理念，清華參數化工作營機械臂組成立了一次為期 9 天的工 作坊，從清華土木博士到美國高中生，從互不相識到精誠合作，9 名組員、4 名助教在導師于雷博士的指導下日夜兼程，利用 Altair 公司 solidThingking Inspire 軟件，最終成功實現對一座大型橋型構筑物的優化和實地搭建。
多角度展示橋型構筑物
這是清華機械臂建造組在“筑巢機器人”、“機械臂加工空間角完成 RECIPROCAL 結構的中型拱”之后的第三個作品。在 Altair 公司 solidThinking Inspire 軟件的協助下，該組運用有限元分析的方法來優化一座橋型構筑物，在盡可能減輕橋的自重的情況下將得到結果通過逆向工程優化為樹枝狀結構，通過數字化手段在交點處由計算機自動生成合適的榫卯，接下來軟件就會同時輸出一 套適合于機械臂加工的路徑，然后機械臂通過對木材的削銑完成對不同空間角榫卯的加工，之后再人工將各榫卯節點組成構件通過紙管連接，進行最后的組裝。
展開 六軸機械臂（帶抓手）運動學分析+軌跡規劃 ￥52
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', 0.0955, 'a' , 0.007 , 'alpha', pi/2 ,'offset',0);
L(2) = Link( 'd', 0 , 'a' ,0.135 , 'alpha', 0, 'offset',pi/2);
L(3) = Link( 'd', 0 , 'a' , 0.145 , 'alpha',0 ,'offset',-pi/2);
L(4) = Link( 'd', 0 , 'a' ,0.0535 , 'alpha', pi/2 ,'offset',0);
L(5) = Link( 'd', 0.176 , 'a' , 0 , 'alpha', -pi/2 ,'offset',0);
robot = SerialLink(L, 'name' , '機械臂'); %建立四自由度模型
% RRP.plotopt = {'workspace',[-10,10,-10,10,-10,10],'tilesize',10}; %設置模型空間大小和地磚大小
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robot.plot([0 0 0 0 0])%輸入一定參數后機器人圖形
運行上述程序，即可得到碼垛機器人模型如圖 3-3
圖 33機器臂模型
4機器臂正運動驗證
init_ang=[0,-pi/4,0,-pi/5,0,0];%p1起點
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。
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