【摘 要】
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随着现代科学技术的发展,机器人技术也不断提高,机器人的应用领域不断扩展,人们希望机器人能更加灵活地适应各种工作环境,完成更为复杂的任务。可重构模块化机器人的特点恰恰
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随着现代科学技术的发展,机器人技术也不断提高,机器人的应用领域不断扩展,人们希望机器人能更加灵活地适应各种工作环境,完成更为复杂的任务。可重构模块化机器人的特点恰恰满足了这种需求。本文对可重构模块化机器人构型的综合和优化方法进行了相应的研究。本文采用新的模块划分方法,机器人的模块被划分为转动模块、移动模块、连杆模块及基座模块。运用与模块划分相对应的拓扑特征矩阵和基于模块的坐标变换矩阵对机器人的构形进行数学描述。提出了一种基于模块单元的面向用户给定任务的概念设计阶段的构形综合方法,并与前人的研究方法进行了比较,证实了该方法的可行性,并说明了它的优点。应用这种方法可以有效的缩小机器人的构形空间,筛选出有意义的构形,为构形的寻优提供方便,为解决构形综合的“运动链爆炸”和同构体的辨识问题探索了一种新的途径。本文在构形综合的基础上,对所得的结果运用遗传算法进行优化。首先,从本文所研究的问题出发,分析了采用遗传算法进行优化的可能性与合理性。然后介绍了遗传算法的背景、典型优化过程及其特点。接着说明了如何在本文所研究的问题中设定遗传算法的流程及相关参数。本文还编写了构形综合与优化的程序,制作了相应的界面,可以按照用户的需求对机器人的构形进行筛选和优化。然后,以3自由度可重构模块化机器人为例,列举了构形综合的结果,并对其进行了优化。最后,给出了其中的3个典型构形,并对每一个结果进行了简单的分析和评价。
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