车载式非作动式变形加载机械臂的动力学与粒子群优化

固定自由度(DoF)加载机制常面临执行器过多、控制复杂以及难以适应动态任务等问题。本文提出一种创新的非作动式变形加载机械臂(UMLM)，其集成了变形臂与被动自适应夹爪。变形臂利用几何约束，实现拓扑 reconfigure 以及灵活的运动轨迹，无需额外执行器。自适应夹爪完全由臂驱动，能被动式合规地适应多样对象。开发了结构模型，进行了动力学分析，以探讨等距抓取配置。为优化性能，采用粒子群优化(PSO)对夹爪尺寸参数进行微调，确保其在各种应用场景下的鲁健适应性。仿真结果表明，UMLM具备易于实施的控制策略、操作的广泛性以及在动态环境中抓取多样对象的有效性。本工作凸显了非作动式变形机制在高效且具适应性加载解决方案中的实际潜力。除此特定设计外，本文提出的通用建模与优化框架可推广至更广泛的机械臂类别，为开发需具备效率、灵活性和鲁健性能的机器人系统提供可扩展的方法。