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Análisis Cinemático y Planificación de Trayectorias de un Brazo Robótico Hidráulico de 6 Grados de Libertad en la Conducción de Pilas Laterales

Autores: Feng, Mingjie; Dai, Jianbo; Zhou, Wenbo; Xu, Haozhi; Wang, Zhongbin

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico


Categoría

Tecnología de Equipos y Accesorios

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 23

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Dada la dificultad de ajustar manualmente la posición y postura del cuerpo de la pila durante el proceso de hincado, se utiliza el método mejorado de parámetros de Denavit-Hartenberg (D-H) para establecer la ecuación cinemática del brazo mecánico, basándose en las características de movimiento de cada mecanismo del brazo mecánico del hincador de pilotes, y se lleva a cabo un análisis cinemático directo e inverso para resolver la ecuación. El brazo mecánico del hincador de pilotes se modela y simula utilizando el Robotics Toolbox de MATLAB para verificar el modelo cinemático propuesto del brazo mecánico del hincador de pilotes. Se utiliza el método de Monte Carlo para investigar el espacio de trabajo del brazo mecánico del hincador de pilotes, revelando que el brazo puede extenderse desde el punto más cercano en 900 mm hasta la extensión más lejana de 1800 mm. El punto más bajo del actuador permite un descenso de 1000 mm y un ascenso de hasta 1500 mm. Se propone un novedoso algoritmo de optimización de lobos grises (GWO) de múltiples estrategias para la planificación de rutas tridimensionales (3D) del brazo robótico, superando con éxito al GWO básico, al algoritmo de colonia de hormigas (ACA), al algoritmo genético (GA) y al algoritmo de enjambre de peces artificiales (AFSA) en experimentos de simulación. Los resultados comparativos muestran que el algoritmo propuesto busca eficientemente rutas óptimas, evitando obstáculos con longitudes más cortas. En las simulaciones del brazo robótico, el GWO de múltiples estrategias reduce la longitud del camino en un 16.575% y el tiempo de ejecución en un 9.452% en comparación con el algoritmo GWO básico.

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