风洞捕获轨迹6自由度机构运动学逆解分析

李宁; 谢志江; 姜安林; 牟力胜; 胡立鸥

doi:10.16578/j.issn.1004.2539.2020.01.008

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风洞捕获轨迹6自由度机构运动学逆解分析

设计计算 | 更新时间：2022-11-10

- 风洞捕获轨迹6自由度机构运动学逆解分析
- Inverse Kinematics Analysis of Six-degree-of-freedom Mechanism for Wind Tunnel Capture Trajectory
- 机械传动 2020年44卷第1期页码：47-53
- 作者机构：
  
  1.重庆大学机械传动国家重点实验室，重庆 400044
- 作者简介：
  
  李宁（1992— ），男，陕西商洛人，硕士研究生，研究方向为机电一体化技术。
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金(U1530138)
- DOI：10.16578/j.issn.1004.2539.2020.01.008
  中图分类号：
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李宁,谢志江,姜安林等.风洞捕获轨迹6自由度机构运动学逆解分析[J].机械传动,2020,44(01):47-53.

Li Ning Xie Zhijiang Jiang Anlin Mou Lisheng Hu Liou.Inverse Kinematics Analysis of Six-degree-of-freedom Mechanism for Wind Tunnel Capture Trajectory[J].Journal of Mechanical Transmission,2020,44(01):47-53.
李宁,谢志江,姜安林等.风洞捕获轨迹6自由度机构运动学逆解分析[J].机械传动,2020,44(01):47-53. DOI： 10.16578/j.issn.1004.2539.2020.01.008.

Li Ning Xie Zhijiang Jiang Anlin Mou Lisheng Hu Liou.Inverse Kinematics Analysis of Six-degree-of-freedom Mechanism for Wind Tunnel Capture Trajectory[J].Journal of Mechanical Transmission,2020,44(01):47-53. DOI： 10.16578/j.issn.1004.2539.2020.01.008.

摘要

针对风洞捕获轨迹实验设备的需要，提出一种串联6自由度机构。建立了机构的运动学正解模型，对于串联机构运动学逆解难的问题，通过BP神经网络和数值法两种方法进行了该机构运动学逆解的探索。针对数值法逆解时初值估计难的问题，提出了一种新的方法，通过实例分析，验证了该方法的正确性。解决了数值法求解时初值估计的问题，使得数值法顺利解出逆解，相比BP神经网路，数值法精度更高。

Abstract

A series of six-degree-of-freedom mechanism is proposed for the needs of wind tunnel capture trajectory experimental equipment. The kinematics positive solution model of the mechanism is established. For the problem of the inverse kinematics of the series mechanism， the inverse kinematics of this mechanism is explored by BP neural network and numerical method. In the face of the problem that the initial value estimation is difficult when the inverse method of numerical method is solved， a new method is proposed. The correctness of the method is verified by an example analysis. The problem of initial value estimation when solving numerical method is solved， which makes the numerical method solve the inverse solution smoothly. Compared with BP neural network， the numerical method has higher precision.

关键词

串联机构运动学逆解神经网络数值法

Keywords

Serial mechanismInverse kinematicsNeural networkNumerical method

references

熊涛，韦建军，洪晓莉.下肢康复机器人逆运动学数值解法[J].机械设计与制造，2016（5）:164-166.

XIONG Tao，WEI Jianjun，HONG Xiaoli.Inverse kinematics numerical solution of lower limb rehabilitation robot[J].Mechanical Design and Manufacture，2016(5):164-166.

李宪华，郭永存，张军，等.模块化六自由度机械臂逆运动学解算与验证[J].农业机械学报，2013，44（4）:246-251.

LI Xianhua，GUO Yongcun，ZHANG Jun，et al.Inverse kinematics solution and verification of modular 6-DOF manipulator[J].Journal of Agricultural Machinery，2013，44(4):246-251.

王英石.冗余机器人的运动学及轨迹规划的研究[D].天津：南开大学，2014：18.

WANG Yingshi.Kinematics and trajectory planning of redundant robots[D].Tianjin:Nankai University，2014:18.

JOVANOVIC V T，KAZEROUNIAN K.Using chaos to obtain global solutions in computational kinematics[J].Journal of Mechanical Design，1998，120（2）:299.

王海鸣，孔凡让，赵晓伟，等.基于BP神经网络的机器人逆运动学新算法[J].机电一体化，2009，15（1）:46-49.

WANG Haiming，KONG Fanrang，ZHAO Xiaowei，et al.A new inverse kinematics algorithm for robots based on BP neural network[J].Mechatronics，2009，15(1):46-49.

谢志江，吴小勇，范乃吉，等.神光-Ⅲ精密装校平台运动学分析[J].吉林大学学报（工学版），2017，47（5）:1504-1511.

XIE Zhijiang，WU Xiaoyong，FAN Naiji，et al.Shenguang-III precision installation platform kinematics analysis[J].Journal of Jilin University (Engineering Edition)，2017，47(5):1504-1511.

WATANABE E，SHIMIZU H.A study of generalization ability of neural network for manipulator inverse kinematics[C].Proceeding of the 1991 International Conference on Industrial Electronics，Control and Instrumentation，October 28-November 1，1991，Kobe，Japan.New York:IEEE，1991：957-953.

许卫斌，平雪良，应再恩，等.6R型串联机器人工作空间快速求解方法[J].机械设计，2013，30（6）:28-31.

XU Weibin，PING Xueliang，YING Zaien，et al.Fast solution method for workspace of 6R serial robot[J].Mechanical Design，2013，30(6):28-31.

郭发勇，梅涛，赵江海.D-H法建立连杆坐标系存在的问题及改进[J].中国机械工程，2014，25（20）:2710-2714.

GUO Fayong，MEI Tao，ZHAO Jianghai.Problems and improvements in establishing connecting rod coordinate system by D-H method[J].China Mechanical Engineering，2014，25(20):2710-2714.

林海峰，王姮.多关节机器人工作空间仿真方法[J].微型机与应用，2014，33（2）:72-74.

LIN Haifeng，WANG Ruo.Workspace simulation method for multi-joint robots[J].Microcomputer and Its Application，2014，33(2):72-74.

杨永刚，赵杰，刘玉斌，等.6-PRRS并联机器人正运动学求解[J].吉林大学学报（工学版），2008，38（3）:731-734.

YANG Yonggang，ZHAO Jie，LIU Yubin，et al.Positive kinematics solution of 6-PRRS parallel robot[J].Journal of Jilin University (Engineering)，2008，38(3):731-734.

徐宜挂，熊有伦.基于神经网络的机器人运动学反解算法[J].海军工程学院学报，1996（2）:12-17.

XU Yigua，XIONG Youlun.Neural network-based inverse kinematics algorithm for robots[J].Journal of Naval Engineering University，1996(2):12-17.

游辉胜，方康玲，薛孝琴，等.基于神经网络的机器人的逆运动学分析[J].微计算机信息，2008，24（17）:269-271.

YOU Huisheng，FANG Kangling，XUE Xiaoqin，et al.Inverse kinematics analysis of robot based on neural network[J].Microcomputer Information，2008，24(17):269-271.

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