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公开(公告)号：CN114347018A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111565372.5
申请日：2021-12-20
Applicant: 上海大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供一种基于小波神经网络的机械臂扰动补偿方法，主要分为干扰信号预测以及前馈反馈补偿两部分。干扰信号预测部分针对非线性信号预测精度低、实时性差，采用小波神经网络分析的时变近周期干扰信号在线预测模型，提高扰动预测准确率；前馈反馈补偿部分针对机器人末端定位精度低，采用前馈反馈联合补偿控制方法，通过建立的机械臂运动学模型，计算关节补偿角加入到前馈控制系统中，提高补偿效果，进而提高机械臂末端定位精度。
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公开(公告)号：CN108839012A
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201810888107.2
申请日：2018-08-07
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开了一种六自由度机械臂，其由底座部分、大臂中臂部分、手腕部分组成。其中，底座部分和大臂中臂部分通过推力滚子轴承转动连接，大臂中臂部分和手腕部分螺栓连接。大臂中臂与底座的旋转关系为第一自由度，大臂与圆盘的旋转关系为第二自由度，中臂与大臂的旋转关系为第三自由度，手腕与中臂的旋转关系为第四自由度，电机连接件与电机上支架的旋转关系为第五自由度，末端法兰与锥齿轮连接件的旋转关系为第六自由度。大臂中臂为中空碳纤维结构，在保证强度的情况下，极大的的减轻了重量，且关节轴上装有编码器，闭环控制以保证运动精度，本机械臂具有可减轻下级关节负荷，降低悬臂惯量，提高运行稳定性等特点。
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公开(公告)号：CN114260941A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111594363.9
申请日：2021-12-24
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明一种基于激光位移计的机械臂参数标定方法，通过3块两两垂直的立方标定板作为标定空间和安装在机械臂末端的低成本激光位移计作为标定工具，来获取数据，再通过全局最优解求解的算法OQNLP对加入了编码器回零误差、加工装配误差等因素的改进DH参数以及激光位移计的安装误差参数进行优化，得到最终的标定参数结果。该方法具有使用便捷、成本低廉、测量稳定、数据获取简单以及标定精度同激光位移计相似的特点。
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公开(公告)号：CN114347018B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202111565372.5
申请日：2021-12-20
Applicant: 上海大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供一种基于小波神经网络的机械臂扰动补偿方法，主要分为干扰信号预测以及前馈反馈补偿两部分。干扰信号预测部分针对非线性信号预测精度低、实时性差，采用小波神经网络分析的时变近周期干扰信号在线预测模型，提高扰动预测准确率；前馈反馈补偿部分针对机器人末端定位精度低，采用前馈反馈联合补偿控制方法，通过建立的机械臂运动学模型，计算关节补偿角加入到前馈控制系统中，提高补偿效果，进而提高机械臂末端定位精度。
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