基于MATLAB的码垛机械手运动学分析与仿真.pdf

在当代工业自动化迅速发展的背景下，机械手的应用愈发广泛，尤其在码垛作业中发挥着举足轻重的作用。码垛机械手通过自动执行物品的搬运、堆放等任务，有效减少了人力资源的投入，降低了劳动强度，并减少了因疲劳作业可能引发的事故。机械手的运动学分析是其动力学分析、路径规划和结构设计的基础，涉及正运动学和逆运动学两个方面。 正运动学涉及根据已知的机械手各关节的位置或角度来计算机械手末端执行器（即工具）的位置和姿态。逆运动学则是在已知机械手末端执行器的目标位置和姿态的情况下，推算出达到该位置和姿态所需各关节的角度。逆运动学的求解是设计和控制机械手的难点之一，尤其是当机械手的自由度增多时，逆运动学问题的复杂度会显著增加。 为了高效准确地分析机械手的运动学问题，本文采用改进版的Denavit-Hartenberg（D-H）法建立起五自由度码垛机械手的连杆坐标系。D-H法是一种常用的运动学建模方法，通过为每个关节建立一个局部坐标系，并通过一系列的转换来描述机械手末端执行器相对于基座的位置和姿态。机械手建模的目的是为了推导出机械手末端工具坐标系相对于基座的位姿，并通过坐标变换来实现。 在求解逆运动学问题时，本文采用关节变量分离法来求解五个关节角的解析式。关节变量分离法是通过将机械手的运动方程进行适当变换，从而把多个关节变量的求解问题转化为可以逐个关节求解的问题，以简化求解过程。 完成运动学模型建立和逆运动学解析式求解后，文章利用MATLAB软件环境下的Robotics Toolbox工具箱进行码垛机械手的运动学仿真。Robotics Toolbox提供了一组专门的函数和工具，可以用来模拟机械手的动作，进行运动学分析，并验证模型的正确性。 仿真模型可以运行具体的实例仿真，对机械手的运动进行实际模拟，并验证其运动学的计算结果是否正确。此外，文章还指出了常规的逆运动学验证过程中存在的不足，并提出了补充验证手段的观点，以更全面地确保逆运动学求解的正确性。 通过这种仿真的方式，能够为码垛机械手后续的分析、运动控制和优化提供可靠的运动学参考。正逆运动学求解的正确验证对于机械手的研发周期的缩短和设计效率的提高具有重要意义。基于MATLAB的仿真技术在机械手运动学分析中的应用，展现了软件工具在机械手研发过程中的强大辅助作用，以及在现代工业自动化中越来越突出的地位。