煤矸分拣机器人：机械臂拣矸轨迹规划与动态跟踪研究

"基于比例导引法的机械臂拣矸过程轨迹规划方法研究" 本文主要探讨了在煤炭洗选过程中，如何通过智能机械臂提高拣矸效率并减轻工人劳动强度的问题。传统的拣矸方式效率低下，且对工人的健康存在风险。针对这一现状，研究者设计了一种煤矸分拣机器人，并着重研究了该机器人在拣矸过程中的优先级排序和轨迹规划技术。 首先，为了确保机械臂能高效、有序地拣选矸石，研究者引入了模糊逻辑推理方法。他们依据优先抓取尺寸大、位置近且与其他矸石重叠的规则，构建了一个待抓取矸石的优先级排序模型。这个模型能够为机械臂提供一个合理的拣选顺序，从而避免无效的运动和时间浪费。 接着，为了解决机械臂在动态环境中对带式输送机上运动的矸石进行跟踪的问题，研究者采用了比例导引法。他们建立了一个机械臂动态跟踪轨迹规划模型，使得机械臂能在矸石匀速运动时进行有效跟踪。在此基础上，通过增量比例导引法，研究者进一步解决了在矸石非匀速运动情况下，机械臂如何动态调整轨迹的问题，确保了机械臂可以适应各种速度变化的情况。 为了验证所提出的模型和方法的有效性，研究团队利用Matlab进行了仿真分析。这些仿真实验结果证明了所设计的比例导引法在拣矸过程中的轨迹规划是可行的，为后续进行更深入的机械臂拣矸控制系统研究打下了坚实的基础。 该研究为煤炭洗选行业带来了技术创新，通过智能机械臂的精确控制和动态轨迹规划，有望大幅提升拣矸效率，降低人工拣选带来的安全和健康风险。同时，这种方法也为其他类似场景下的自动化拣选任务提供了借鉴和参考，具有广泛的应用前景。