协作机器人学论文_秦志刚

导读:本文包含了协作机器人学论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译,主要关键词:机器人,载荷,作业,动力学,智能,系统,机器人学。

协作机器人学论文文献综述

秦志刚[1](2019)在《优傲机器人致力高效人机协作》一文中研究指出本报讯 随着电子商务发展的提速,平台成交量节节攀升。数字化技术应用的推动助力物流行业自动化发展步入智慧物流的新时代,各大快递企业都在积极提升快递分拣、配送速度,以此解决“最后一公里”的效率问题。协作机器人以其高柔性和灵活性在电商行业发挥着越来越重(本文来源于《国际商报》期刊2019-12-26)

田勇,王洪光,潘新安,胡明伟[2](2019)在《协作机器人SHIR5连杆壁厚参数的分析与优化》一文中研究指出针对协作机器人SHIR5,对其连杆壁厚参数进行了分析与优化设计。首先,在Workbench软件的辅助下,进行了连杆壁厚参数对机器人末端变形和机器人总质量的灵敏度分析,得到灵敏度较大的连杆壁厚参数。然后,以该连杆壁厚参数为设计变量,结合Kriging模型建立机器人末端变形和总体质量与连杆壁厚参数的近似模型。最后,通过遗传算法,以机器人的末端变形为约束,获得连杆厚度的最佳参数组合。优化设计前后的对比分析表明,机器人的末端变形基本保持不变的情况下,机器人总质量减小22.85%,说明了连杆壁厚参数优化方法正确有效。(本文来源于《机械设计与制造》期刊2019年12期)

崔彩凤[3](2019)在《智能制造进入洗牌期 人机协作或成工业机器人主流发展方向》一文中研究指出赛迪顾问近日发布的《中国智能制造发展新趋势》指出,我国智能制造发展进入洗牌期。《报告》数据显示,2019年上半年我国工业机器人产业形势不容乐观。2018年我国工业机器人产量走出了持续多年的“高增长”并迅速转为负增长。自2018年9月开始,月产量同(本文来源于《中国高新技术产业导报》期刊2019-11-25)

田勇,王洪光,潘新安,胡明伟[4](2019)在《协作机器人SHIR5动力学建模及固有频率分析与优化》一文中研究指出针对协作机器人SHIR5中柔性连杆和关节导致机器人固有频率降低的问题,通过建立机器人的刚柔耦合动力学模型对机器人固有频率进行了分析与优化。首先,对机器人的柔性连杆和关节进行了简化,并利用有限元法对柔性杆进行了建模,通过对整臂进行装配,得到整臂的运动关系;然后利用拉格朗日法得到了机器人整臂的动力学模型;最后研究机器人构型及各参数对固有频率的影响,为机器人的设计提供了一定的参考,并进行了优化设计,使机器人的固有频率提高了9%。通过对比可以看出理论方法的正确性及有效性。(本文来源于《组合机床与自动化加工技术》期刊2019年11期)

康杰,贾凯,邹风山,邸霈[5](2019)在《基于协作机器人仿真环境的关节轨迹预测方法》一文中研究指出安全在人机协作过程中是至关重要的,必须实时掌握人的行为信息,并进行准确高效的预测。基于Linux和ROS系统搭建仿真环境,通过Xtion PRO LIVE深度相机采集多组人体关节的空间位置信息,然后通过无监督学习方法对采集到的坐标点进行聚类和预测,实时更新预测模型,并基于minimum-jerk对特殊异常轨迹进行预测。为了充分保证人的安全,主要研究手部和肘部运动轨迹的预测方法。最终实验结果证明,所提出的分层轨迹预测框架可以很好地描述人体运动轨迹,并实时做出准确的预测,不仅保证了人体安全,而且对于提高生产效率具有重要意义。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2019年31期)

俞庆华[6](2019)在《2019年协作机器人行业发展蓝皮书发布》一文中研究指出高工机器人研究所携手节卡机器人,潜心打造了《2019年协作机器人行业发展蓝皮书》,并于2019年9月17日在工博会上举行以"无线互联共融协作"为主题的2019协作机器人蓝皮书发布仪式!本蓝皮书根据协作机器人行业的发展轨迹及多年的实践经验,对协作机器人行业的发展态势、市场规模、技术标准与趋势、应用场景及面临挑战进行分析,旨在帮助协作机器人产业链中相关企业了解协作机器人产业当前最新发展动态,把握市场机会,做出正确经营决策。(本文来源于《汽车零部件》期刊2019年10期)

俞庆华[7](2019)在《优傲机器人高载荷协作机器人UR16e工博会上重磅亮相》一文中研究指出2019年9月17日,优傲机器人(Universal Robots,UR)宣布推出全新UR16e,一款有效载荷高达160 N的协作机器人。UR16e拥有更高载荷,其半径为900 mm,重复精度为±0.05 mm。结合这些优势,UR16e非常适合执行一些高负重的自动化任务,如重型物料处理、重型零件搬运和机床管理。优傲机器人总裁Jürgen von Hollen表示:"在当今不明朗的经济环境下,制造商需要通过寻求更加柔性化的解决方案(本文来源于《汽车零部件》期刊2019年10期)

张程煜,郭盛,赵福群[8](2019)在《新型自协作移动机器人及其力学协调分配方法》一文中研究指出为获取机器人在操作过程中的最优力学性能,以可以实现多种操作模式的新型轮腿复合机器人为研究对象,提出一种自协作模式下的机器人动力学计算方法。首先,运用牛顿-欧拉方法求解支链的动力学方程,得到支链与平台之间的作用力关系;然后,根据力可操作度指标与动平台承受载荷方向的关系,并以各支撑支链关节力矩最小为目标,提出机器人在自协作模式下支链位置以及支撑力的最优协调分配方法;最后,以特定操作任务为算例,对提出的计算方法进行实例计算与仿真验证。研究结果表明:在引入姿态调整环节后,机器人力矩范数与能耗明显降低,且理论计算结果与仿真结果呈现一致性。(本文来源于《中南大学学报(自然科学版)》期刊2019年10期)

孔伟,范杰玉[9](2019)在《强AI+机器人协作打造未来工厂》一文中研究指出本报讯(记者 孔伟 范杰玉) 随着人工智能、机器人、工业互联网等科技深入产线车间,制造业的智能化程度不断加深,挑战也接踵而来。昨日,在世界智能制造大会智能系统与自主决策论坛上,来自中国、德国等地的专家学者,围绕如何进一步提升工业智能化生产,展开了广泛的交(本文来源于《南京日报》期刊2019-10-19)

于红[10](2019)在《优傲机器人高载荷协作机器人UR16e亮相工博会》一文中研究指出2019工博会上,优傲机器人(UR)宣布推出全新UR16e——一款有效载荷高达16kg的协作机器人。UR16e机器人拥有更高的载荷,其半径为900mm,重复精度为+/-0.05mm。结合这些优势,UR16e非常适合执行一些高负重的自动化任务,如重型物料处理、重型零件搬运和机床管理。优傲机器人总裁Jürgen3 von3Hollen表示:"在(本文来源于《今日制造与升级》期刊2019年10期)

协作机器人学论文开题报告

(1)论文研究背景及目的

此处内容要求:

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例:

针对协作机器人SHIR5,对其连杆壁厚参数进行了分析与优化设计。首先,在Workbench软件的辅助下,进行了连杆壁厚参数对机器人末端变形和机器人总质量的灵敏度分析,得到灵敏度较大的连杆壁厚参数。然后,以该连杆壁厚参数为设计变量,结合Kriging模型建立机器人末端变形和总体质量与连杆壁厚参数的近似模型。最后,通过遗传算法,以机器人的末端变形为约束,获得连杆厚度的最佳参数组合。优化设计前后的对比分析表明,机器人的末端变形基本保持不变的情况下,机器人总质量减小22.85%,说明了连杆壁厚参数优化方法正确有效。

(2)本文研究方法

调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

协作机器人学论文参考文献

[1].秦志刚.优傲机器人致力高效人机协作[N].国际商报.2019

[2].田勇,王洪光,潘新安,胡明伟.协作机器人SHIR5连杆壁厚参数的分析与优化[J].机械设计与制造.2019

[3].崔彩凤.智能制造进入洗牌期人机协作或成工业机器人主流发展方向[N].中国高新技术产业导报.2019

[4].田勇,王洪光,潘新安,胡明伟.协作机器人SHIR5动力学建模及固有频率分析与优化[J].组合机床与自动化加工技术.2019

[5].康杰,贾凯,邹风山,邸霈.基于协作机器人仿真环境的关节轨迹预测方法[J].科学技术与工程.2019

[6].俞庆华.2019年协作机器人行业发展蓝皮书发布[J].汽车零部件.2019

[7].俞庆华.优傲机器人高载荷协作机器人UR16e工博会上重磅亮相[J].汽车零部件.2019

[8].张程煜,郭盛,赵福群.新型自协作移动机器人及其力学协调分配方法[J].中南大学学报(自然科学版).2019

[9].孔伟,范杰玉.强AI+机器人协作打造未来工厂[N].南京日报.2019

[10].于红.优傲机器人高载荷协作机器人UR16e亮相工博会[J].今日制造与升级.2019

论文知识图

机器人的超声波传感器实验系统学科、机构情况博士后流动站一览表(3)学科、机构情况博士后流动站一览表(4)学科、机构情况博士后流动站一览表(1)学科、机构情况博士后流动站一览表(2)

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