3-RPS并联机构是一种具有重要应用背景的机械系统，其核心在于并联机器人技术的运动控制和灵活性扩展。在分析这类机构时，我们通常会涉及以下几个关键知识点：
1. 并联机构概述：
并联机构是一种由多个并联的执行结构组成的机器人系统，它与传统的串联机构相比，具有刚度大、精度高、负载能力强等优点。然而，传统并联机构在自由度和运动模式上存在一定的局限性，通常自由度数目和运动模式是固定且单一的，这限制了并联机构在实际应用中的灵活性和适用范围。
2. 自由度和运动模式：
并联机构的自由度是指其末端执行器相对于基座运动的能力，主要包括平动自由度和转动自由度。传统并联机构的自由度和运动模式通常是固定的，这就意味着在不同工作情况下，如果需要改变运动模式，则并联机构难以满足要求。
3. 旋量理论：
旋量理论是一种用于分析机械系统中刚体运动的数学工具，它能够有效地描述和计算机械系统的运动和约束条件。通过应用旋量理论，研究者能够对并联机构的运动学特性进行深入分析，并确定其运动自由度。
4. RPS分支运动链：
在3-RPS并联机构中，RPS代表Revolving-Prismatic-Spherical，即转动-移动-球面的组合，它描述了并联机构中的分支运动链。RPS分支运动链的运动和约束特性对整个并联机构的性能和灵活性有重要影响。
5. 多运动模式转换分析：
传统的并联机构在应用过程中受到其固定自由度和运动模式的限制，为解决这一问题，本文提出了一种方法，通过改变RPS分支运动链中转动副的方向来实现多运动模式的转换。这种转换不仅增加了并联机构的运动灵活性，而且对于提高机器人适应不同作业要求的能力具有重要意义。
6. 构型分析：
通过对并联机构在不同状态下的运动模式进行分析和构型验证，研究者能够确保所提出的多运动模式转换策略的可行性和实用性。模型建立是进行构型分析的关键手段，它能够直观地展示并联机构在变换运动模式后的结构和运动特性。
7. 可重构并联机构、多模式并联机构、并联变胞机构：
这些是并联机构领域的新兴研究方向，它们各自拥有独特的结构和运动特性，目的在于提升并联机构的灵活性和适用范围。例如，可重构并联机器人通过改变其模块的组合来实现结构和自由度的变化，而多模式并联机构则能够在保持拓扑结构不变的情况下，实现不同的运动模式。
8. 国内外研究现状：
国内外的研究者已经在并联机构的多模式、可重构及变胞机构方面取得了一定的研究成果。其中，国内的研究集中在机构学领域，并取得了一系列创新性成果。
9. 本文研究的创新点和实际应用价值：
本文通过旋量理论的应用对传统3-RPS并联机构的分支运动链进行分析，提出了通过改变转动副方向来实现多运动模式转换的方法。相比于以往研究中以锁定关节来改变运动构件数量的方法，本文提出的方法具有更强的实用性和可行性，为并联机构的实际应用提供了新的思路和技术支持。
2025-09-13 17:08:59
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第6章 运动模式
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}
if( STAGE_TO_FIFO1 == stage )
{
// 查询 FIFO2 的剩余空间
GT_FollowSpace(SLAVE, &space, 1);
// 如果 FIFO2 被清空，说明已经切换到 FIFO1
if( 16 == space )
{
stage = STAGE_END;
}
}
// 查询各轴的规划速度
sRtn = GT_GetPrfVel(1, prfVel, 8);
printf("master=%-10.2lf\tslave=%-10.2lf\r",
prfVel[MASTER-1], prfVel[SLAVE-1]);
if( STAGE_END == stage )
{
if( 1 == pressKey )
{
pressKey = 0;
break;
}
}
}
// 伺服关闭
sRtn = GT_AxisOff(MASTER);
commandhandler("GT_AxisOff", sRtn);
sRtn = GT_AxisOff(SLAVE);
commandhandler("GT_AxisOff", sRtn);
return 0;
}
6.7 插补运动模式
6.7.1 指令列表
表 6-14 插补运动模式指令列表
指令 说明 页码
GT_SetCrdPrm 设置坐标系参数，确立坐标系映射，建立坐标系 321
GT_GetCrdPrm 查询坐标系参数 273
2025-07-17 09:11:51
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随机智能手机的普及，在日常生活中，大多数人在做任何事情的时候，都会随身携带手机。如果开启手机中的传感器，当用户运动时，就可以采集大量的用户信息，根据这些信息，就可以判断当前用户的运动模式，如行走、上楼梯、下楼梯、坐、站立、躺下等等。基于这些运动模式，设计不同的场景，为健身类或运动类应用(APP)增加一些有趣功能。在智能手机中，常见的位置信息传感器就是 加速度传感器(Accelerometer)和陀螺仪(Gyroscope)。加速度传感器：用于测量手机移动速度的变化和位置的变化;陀螺仪：用于测试手机移动方向的变化和旋转速度的变化;传感器本文主要根据手机的传感器数据，训练深度学习模型，用于预测用户
2024-04-28 14:52:17
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以整条轨迹为目标的聚类方法存在轨迹较长的问题。为此,提出一种以轨迹子段为聚类目标的聚类算法CTIHD。给出一种新的轨迹子段距离度量方法,用以消除轨迹子段之间的公共偏差。利用特征点概念将轨迹划分成轨迹子段集,计算轨迹子段之间的相似度,由此实现聚类。实验结果表明,该算法相比同类算法具有更好的轨迹聚类效果。
2022-03-31 08:12:38
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matlab代码左移MovCLUfish
使用数据挖掘从基于个人的模型中可视化鱼类运动模式的工具。
它基于[1]。
简短的介绍
基于空间的基于个体的模型（IBMs）是有用的工具，可用于模拟成千上万的鱼类个体在动态和异构环境中的运动。
处理IBM的输出非常复杂，因为鱼类会根据不断变化的环境条件不断调整其行为。
我们提供了一个名为MovCLUfish的新分析工具，该工具使用数据挖掘来从个体的轨迹中识别出模式。
MovCLUfish被配置为识别与占领（鱼存在区域），聚集动态（鱼个体在存在区域内的分布方式）以及移动性（鱼在子区域之间的移动）有关的鱼类行为特征。
MovCLUfish在特定时间段内的固定时间接收鱼的位置（经度，纬度）作为输入，并在连续的时间戳上执行空间聚类（将它们视为移动对象）。
鱼的位置被分组为簇，其特征（质心，形状，大小，密度）用于提供有关个体空间分布的更多信息。
使用三种内置模式挖掘方法对集群进行分析：
跟踪运动质心（TMC）：
TMC旨在检测鱼类随时间的分布变化。
聚集移动集群（AMC）：
AMC可视化鱼类聚集随时间在地理上变化的方式，
跟踪鱼类流动性（TFM）：
TFM
2021-12-16 10:23:32
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MotionML
使用KNN-DTW和TinyLearn的分类器进行运动模式识别
这是使用TinyLearn模块根据提供的加速度计数据识别（分类）运动模式的特定领域示例。
此演示中包含以下运动模式：
步行
坐在椅子上
从床上起床
喝一杯
下降楼梯
梳头
刷牙
加速度计数据基于UCI的以下公共数据集： :
用于机器学习的动态时间规整（DTW）和K最近邻（KNN）算法用于演示使用加速度计数据标注变长序列的方法。 这样的算法可以应用于时间序列分类或其他情况，这些情况需要长度不等的匹配/训练序列。
Scikit-Learn没有任何DTW实现，因此作为TinyLearn模块的一部分已实现了自定义类（KnnDtwClassifier）。
考虑到DTW的二次复杂度，默认情况下DTW较慢，这就是为什么我们使用TinyLearn的直方图和CommonClassifier替代方法来加快分类的原因
2021-12-06 16:19:14
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