Workspace optimization of 1T2R parallel manipulators with a dimensionally homogeneous constraint-embedded Jacobian

要約

この論文では、次元的に均一な制約が埋め込まれたヤコビアンを使用した、1 並進 2 回転 (1T2R) パラレル マニピュレータのワークスペースの最適化について説明します。
1T2R パラレル マニピュレータには自由度が混在しているため、寸法の不一致が発生し、アーキテクチャ パラメータの最適化が困難になります。
この問題を解決するために、シフト特性、選択行列、および制約が埋め込まれた逆ヤコビアンを使用したポイントベースのアプローチが提案されています。
単純化された定式化が提供され、以前のアプローチで必要とされた複雑な偏微分が不要になります。
提案手法の寸法均一性は解析的に証明され、3-PRSマニピュレータを用いた従来のポイントベース手法と比較することでその妥当性が確認された。
さらに、このアプローチは、寄生運動のない非対称 2-RRS/RRRU マニピュレータに適用されました。
この機構には、異なる運動学パラメータを持つ手足が T 字型に組み合わされているため、従来の方法を使用して次元的に均一なヤコビアンを導出するのは困難です。
最後に最適化を実行し、その結果、提案手法が従来のアプローチよりも効率的であることが示されました。
提案された方法の効率と単純さは、2 つの異なる並列マニピュレーターを使用して検証されました。

要約(オリジナル)

This paper presents the workspace optimization of one-translational two-rotational (1T2R) parallel manipulators using a dimensionally homogeneous constraint-embedded Jacobian. The mixed degrees of freedom of 1T2R parallel manipulators, which cause dimensional inconsistency, make it difficult to optimize their architectural parameters. To solve this problem, a point-based approach with a shifting property, selection matrix, and constraint-embedded inverse Jacobian is proposed. A simplified formulation is provided, eliminating the complex partial differentiation required in previous approaches. The dimensional homogeneity of the proposed method was analytically proven, and its validity was confirmed by comparing it with the conventional point-based method using a 3-PRS manipulator. Furthermore, the approach was applied to an asymmetric 2-RRS/RRRU manipulator with no parasitic motion. This mechanism has a T-shape combination of limbs with different kinematic parameters, making it challenging to derive a dimensionally homogeneous Jacobian using the conventional method. Finally, optimization was performed, and the results show that the proposed method is more efficient than the conventional approach. The efficiency and simplicity of the proposed method were verified using two distinct parallel manipulators.

arxiv情報

著者 Hassen Nigatu,Doik Kim
発行日 2023-11-02 02:37:20+00:00
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