基于视觉的极坐标机器人+CAD图纸(7)
3. 课题的基本内容
3.1课题的基本内容
3.1.1课题的任务内容
在机械加工行业和其他相关的工业生产领域，具有自动目标识别和操作的机器人正在扮演越来越重要的角色。它可以在很多场合替代人类实现高难度、高强度、高精度、高重复性和高危险性的操作。课题的任务是设计可以应用于中小型机械制造加工环境中基于视觉技术的自动识别、定位和抓取的极坐标机器人装置，以完成对特定零部件的加工或装配输送任务。课题要求对当前制造加工环境中使用的基于视觉的极坐标机器人和自动加工装配设备的研究现状进行分析，确定系统方案，进行机器人装置的系统分析设计并绘制结构图。
3.1.2原始条件及数据
工作范围：1000mm×1000mm×800mm
目标尺寸：不大于100mm
目标质量：不大于5kg
3.2课题的技术要求
针对能够识别特定零部件并完成抓取工作的极坐标式机器人装置的研究现状进行分析设计、系统总体方案设计、机械结构设计、驱动控制系统设计
4. 机器人传动方案设计
4.1机械人的传动方案 图 4.1
本机械手设计方案包括五个自由度。
1.第一个自由度为手抓的加紧运动，采用直线电机和滑槽式手抓结构。
2.第二个自由度为手腕的旋转运动，采用步进电机进行控制。
3.第三个自由度为小臂的伸缩运动，采用丝杠螺母传动。由步进电机直接驱动丝杠螺母传动，一步把旋转运动转变为直线运动，传动精度较高。
4.第四个自由度为小臂的仰俯运动，采用丝杠螺母传动。由步进电机直接驱动丝杠螺母传动，一步把旋转运动转变为直线运动。
5.第五个自由度为大臂的旋转运动，采用步进电机控制。
4.2机械手手部计算
（1）如下图为常见的滑槽杠杆式手部结构。在拉杆3的作用下销轴2向上的拉力为F,并通过销轴中心O点，两手指1的滑槽对销轴的反作用力为F1和F2，其力的方向垂直于滑槽的中心线OO1和OO2并指向O点，P1和P2的延长线交O1O2于A与B。
由∑Fx=0 得F1= F2
∑Fy=0 得F1=
∑Mo1（F）=0 得F1*h=Fn*b
因h= 所以F=
式中 a—手指的回转支点到对称中心线的距离（mm）；
—工件被夹紧时手指的滑槽方向与两回转支点连线间的夹角。
由分析可知，当驱动力 一定时， 角增大，则握力 也随之增加，但 角过大会导致拉杆的行程过大，以及手指滑槽尺寸长度，使之结构增大，因此一般取 = ～ ，这里取为350。此处设计的机械手是滑槽杠杆式的。
夹紧力及驱动力的计算(1)由上知，驱动力 F=
手指与工件的位置：手指垂直位置夹水平平位置放置的工件，那么握力 ,f为摩擦系数，钢对钢f=0.1。工件的重力G=50N,解得握力Fn=250N.由计算可得，b=80mm, a=40mm,代入公式中解得 驱动力F=672N
图4.2 1.手指 2.销轴 3.拉杆 4.指座
(2)实际驱动力：
式中F——计算出的驱动力， ——手部的机械效率
——安全系数，一般取为(1.2～2)
——工作情况系数，主要考虑惯性力的影响，可近似估算： ，其中a为被抓取工件运动时的最大加速度，g为重力加速度( )
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