ABB IRB1600机器人运动学分析与ADAMS仿真详解

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本篇文档主要探讨了IRB1600型工业机器人的运动学分析及仿真,深入研究了ABB公司及其在工业机器人领域的地位。ABB,作为全球领先的工业机器人制造商,以其在自动化和机器人技术方面的卓越贡献而闻名。 章节一,"引言"部分介绍了工业机器人在现代制造业中的重要性,强调了其可编程、拟人化、通用性和技术综合性等特点。工业机器人因其灵活性、高效性和智能特性,已成为柔性制造过程中的关键元素,展示了工业机器人技术与机械学、微电子学的紧密结合。 章节二详细介绍了IRB1600这款机器人,包括其基本信息以及其在设计上的特点,如它的关节配置和连杆坐标系构建,这是运动学分析的基础。通过D-H方法(Denavit-Hartenberg参数法),作者构建了六自由度的点焊机器人模型,以便后续进行精确的运动控制和分析。 章节三转向了虚拟样机的建立,使用特定软件(如ADAMS)进行机器人运动学仿真。这部分内容涵盖了如何将理论模型转化为实际操作,包括导入机器人模型、添加约束副以确保运动的准确性,并进行仿真测试,以便于优化和调试。 最后,作者在"结语"部分总结了整个研究过程,指出IRB1600型机器人不仅是技术上的创新,也是工业4.0时代智能制造的重要载体,预示着机器人技术将对未来工业生产方式产生深远影响。同时,ABB公司的发展历程和技术水平也反映出一个国家科技和工业实力的体现。 通过阅读这篇论文,读者可以深入了解工业机器人运动学的原理,学习如何运用仿真工具进行机器人设计和性能评估,以及掌握工业机器人技术在实际生产中的应用策略。
2023-02-27 上传
⼈⼯智能机器学习⼤作业 ⼈⼯智能机器学习⼤作业 实验内容 1 理解⼈脸图像特征提取的各种⽅法(⾄少包括HoG、Dlib和卷积神经⽹络特征);2. 掌握笑脸数据集(genki4k)正负样本的划分、模型 训练和测试的过程(⾄少包括SVM、CNN),输出模型训练精度和测试精度(F1-score和ROC);3. 完成⼀个摄像头采集⾃⼰⼈脸、并 对表情(笑脸和⾮笑脸)的实时分类判读(输出分类⽂字)的程序;4. 将笑脸数据集换成⼝罩数据集,完成对⼝罩佩戴与否的模型训练,采 取合适的特征提取⽅法,重新做上述2-3部。 2 完成实验报告和技术报告,技术报告写⼊博客,提交博客地址到学习通,Markdown和代码发邮件。实验报告按照最初的doc实验报告模 版格式撰写(实验类型写"综合性、创新性"),也提交⾄邮箱。 笑脸数据集(genki4k)正负样本的划分、模型训练和测试的过程 训练数据集 import keras keras.__version__ import os, shutil # The path to the directory where the original # dataset was uncompressed riginal_dataset_dir = 'C:\\Users\\Desktop\\genki4k' # The directory where we will # store our smaller dataset base_dir = 'C:\\Users\\Desktop\\genki4k\\smile_and_unsmile' os.mkdir(base_dir) # Directories for our training, # validation and test splits train_dir = os.path.join(base_dir, 'train') os.mkdir(train_dir) validation_dir = os.path.join(base_dir, 'validation') os.mkdir(validation_dir) test_dir = os.path.join(base_dir, 'test') os.mkdir(test_dir) # Directory with our training smile pictures train_smile_dir = os.path.join(train_dir, 'smile') os.mkdir(train_smile_dir) # Directory with our training unsmile pictures train_unsmile_dir = os.path.join(train_dir, 'unsmile') os.mkdir(train_unsmile_dir) #Directory with our validation smile pictures validation_smile_dir = os.path.join(validation_dir, 'smile') os.mkdir(validation_smile_dir) # Directory with our validation unsmile pictures validation_unsmile_dir = os.path.join(validation_dir, 'unsmile') os.mkdir(validation_unsmile_dir) # Directory with our validation smile pictures test_smile_dir = os.path.join(test_dir, 'smile') os.mkdir(test_smile_dir) # Directory with our validation unsmile pictures test_unsmile_dir = os.path.join(test_dir, 'unsmile') os.mkdir(test_unsmile_dir) ** 构建⼩型卷积神经⽹络** from keras import layers from keras import models model = models.Sequential() model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(150, 150, 3))) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (