常用運動學構形

1、笛卡爾操作臂

優(yōu)點：很容易通過計算機控制實現(xiàn)，容易達到高精度。

缺點：妨礙工作，且占地面積大，運動速度低，密封性不好。

• 焊接、搬運、上下料、包裝、碼垛、拆垛、檢測、探傷、分類、裝配、貼標、噴碼、打碼、（軟仿型）噴涂、目標跟隨、排爆等一系列工作。

• 特別適用于多品種，便批量的柔性化作業(yè)，對于穩(wěn)定，提高產(chǎn)品質(zhì)量，提高勞動生產(chǎn)率，改善勞動條件和產(chǎn)品的快速更新?lián)Q代有著十分重要的作用。

2、鉸鏈型操作臂（關節(jié)型）

關節(jié)機器人的關節(jié)全都是旋轉(zhuǎn)的，類似于人的手臂,工業(yè)機器人中最常見的結構。它的工作范圍較為復雜。

• 汽車零配件、模具、鈑金件、塑料制品、運動器材、玻璃制品、陶瓷、航空等的快速檢測及產(chǎn)品開發(fā)。

• 車身裝配、通用機械裝配等制造質(zhì)量控制等的三坐標測量及誤差檢測。

• 古董、藝術品、雕塑、卡通人物造型、人像制品等的快速原型制作。

• 汽車整車現(xiàn)場測量和檢測。

• 人體形狀測量、骨骼等醫(yī)療器材制作、人體外形制作、醫(yī)學整容等。

3、SCARA操作臂

SCARA機器人常用于裝配作業(yè)，最顯著的特點是它們在x-y平面上的運動具有較大的柔性，而沿z軸具有很強的剛性，所以，它具有選擇性的柔性。這種機器人在裝配作業(yè)中獲得了較好的應用。

• 大量用于裝配印刷電路板和電子零部件。

• 搬動和取放物件，如集成電路板等。

• 廣泛應用于塑料工業(yè)、汽車工業(yè)、電子產(chǎn)品工業(yè)、藥品工業(yè)和食品工業(yè)等領域。

• 搬取零件和裝配工作。

4、球面坐標型操作臂

球面坐標型操作臂中心支架附近的工作范圍大，兩個轉(zhuǎn)動驅(qū)動裝置容易密封，覆蓋工作空間較大。但該坐標復雜，難于控制，且直線驅(qū)動裝置存在密封的問題。

5、圓柱面坐標型操作臂

優(yōu)點：且計算簡單；直線部分可采用液壓驅(qū)動，可輸出較大的動力；能夠伸入型腔式機器內(nèi)部。

缺點：它的手臂可以到達的空間受到限制，不能到達近立柱或近地面的空間；

直線驅(qū)動部分難以密封、防塵；后臂工作時，手臂后端會碰到工作范圍內(nèi)的其它物體。

6、冗余機構

通?？臻g定位需要6個自由度，利用附加的關節(jié)可以幫助機構避開奇異位形。下圖為7自由度操作臂位形。

7、閉鏈機構

閉鏈機構可以提高機構剛度，但會減小關節(jié)運動范圍，工作空間有一定減小。

• 運動模擬器；

• 并聯(lián)機床；

• 微操作機器人；

• 力傳感器；

• 生物醫(yī)學工程中的細胞操作機器人、可實現(xiàn)細胞的注射和分割；

• 微外科手術機器人；

• 大型射電天文望遠鏡的姿態(tài)調(diào)整裝置；

• 混聯(lián)裝備等，如SMT公司的Tricept混聯(lián)機械手模塊是基于并聯(lián)機構單元的模塊化設計的成功典范。

機器人的主要技術參數(shù)

機器人的技術參數(shù)反映了機器人可勝任的工作、具有的最高操作性能等情況，是設計、應用機器人必須考慮的問題。機器人的主要技術參數(shù)有自由度、分辨率、工作空間、工作速度、工作載荷等。

1、自由度

機器人具有的獨立坐標軸運動的數(shù)目。機器人的自由度是指確定機器人手部在空間的位置和姿態(tài)時所需要的獨立運動參數(shù)的數(shù)目。手指的開、合，以及手指關節(jié)的自由度一般不包括在內(nèi)。機器人的自由度數(shù)一般等于關節(jié)數(shù)目。機器人常用的自由度數(shù)一般不超過5～6個。

2、關節(jié)

即運動副，允許機器人手臂各零件之間發(fā)生相對運動的機構。

3、工作空間

機器人手臂或手部安裝點所能達到的所有空間區(qū)域。其形狀取決于機器人的自由度數(shù)和各運動關節(jié)的類型與配置。機器人的工作空間通常用圖解法和解析法兩種方法進行表示。

4、工作速度

機器人在工作載荷條件下、勻速運動過程中，機械接口中心或工具中心點在單位時間內(nèi)所移動的距離或轉(zhuǎn)動的角度。

5、工作載荷 

指機器人在工作范圍內(nèi)任何位置上所能承受的最大負載，一般用質(zhì)量、力矩、慣性矩表示。 還和運行速度和加速度大小方向有關，一般規(guī)定高速運行時所能抓取的工件重量作為承載能力指標。

6、分辨率 

能夠?qū)崿F(xiàn)的最小移動距離或最小轉(zhuǎn)動角度。

7、精度 

重復性或重復定位精度：指機器人重復到達某一目標位置的差異程度?；蛟谙嗤奈恢弥噶钕?，機器人連 續(xù)重復若干次其位置的分散情況。它是衡量一列誤差值的密集程度，即重復度。

文章來源：網(wǎng)絡