基于RBF神经网络的码垛机器人轨迹优化

为了提高码垛机器人笛卡尔空间轨迹规划算法的收敛性和稳定性,提升机器人运行轨迹圆滑度。首先从运动学角度出发,建立了码垛机器人运动学模型。针对码垛机器人笛卡尔空间轨迹规划提出了一种基于RBF神经网络的码垛机器人轨迹优化算法。仿真结果表明,经过RBF神经网络轨迹优化使得在拟合的曲线更加接近实际的曲线,减小了逼近误差,提高了规划的准确性。该方法能够有效提升码垛机器人运动轨迹圆滑度,保证码垛机器人能够按照预定轨迹路径进行运动,有效实现了机器人笛卡尔空间轨迹规划。     

基于3TPS/TP型并联机器人的轨迹规划算法

本文对3TPS/TP型并联机器人工作头刀尖点的位置轨迹规划算法进行了研究,考虑在笛卡尔空间下,运用直线和圆弧插补算法实现对3TPS/TP型并联机器人的刀尖点分别为直线和圆弧两种情况下的轨迹规划。仿真结果表明,刀尖点的运动轨迹为经过示教点的轨迹,进而验证了设计方案的可行性,能够满足机器人作业平稳、精确的要求。     

基于三维虚拟环境的机器人运动学分析与轨迹规划

针对目前工业机器人在线示教的编程方式阻碍了企业效益提高的问题,基于计算机图形学自主开发一款工业机器人离线编程软件。首先建立机器人运动学模型,进行运动学分析,然后求解出高效的逆解算法。在关节空间下应用五次多项式进行轨迹规划,并且在自主开发的三维机器人离线编程软件得到应用与仿真。研究结果表明仿真的过程中轨迹非常平顺,在MATLAB中进行验证也表明关节轨迹的平顺性。本研究的运动学分析与轨迹规划通过离线编程较好地实现了机器人仿真运动,实现离线编程,从而提高了企业经济效益。     

基于食品工业六轴机器人的设计与轨迹规划

目前食品工业领域对机器人的灵活性、重复定位精度和运动的平稳性要求越来越高,根据这一要求设计一种关节机械臂串联的六轴机器人。介绍了其基本结构及其技术参数,然后对机器人的轨迹规划进行了研究,采用S曲线加减速结合直线插补和圆弧插补的算法,对机器人的空间直线插补和圆弧插补做了理论分析,并运用MATLAB进行了仿真分析。验证了算法的可行性,证明了该插补算法能有效地减小机器人启停时对电机和机械本体的冲击,为六轴机器人的控制策略的研究和轨迹规划的优化提供了理论依据。     

基于改进鲸鱼算法和神经网络的食品机器人能耗轨迹规划

目的:针对食品工业机器人动力学参数未知的节能轨迹规划问题,提出一种基于鲸鱼算法和神经网络的点到点机器人关节能耗轨迹规划方案。方法:构建食品机器人移动机械臂点到点关节能耗模型,设计基于神经网络的相似动力学辨识,用改进的鲸鱼算法对权重和偏置参数进行离线优化;采用四次多项式插值法规划关节移动轨迹,将轨迹参数等效为鲸鱼编码,通过求解关节能耗目标优化函数,最终得到能耗最优的关节运动规划轨迹。结果:该方案适用于机器人动力学参数未知下的轨迹规划场景,得到的轨迹能耗比同类降低约9.01%。结论:基于鲸鱼算法和神经网络的轨迹规划能实现食品机器人能耗优化目标。     

焊接机器人轨迹规划的研究现状

为了提高焊接效率、改善焊接质量的实际生产需求,对焊接机器人空间轨迹规划的方法及研究现状进行了综述,对关节轨迹规划法和笛卡尔轨迹规划法做出了比较,指出了轨迹规划中存在的问题即如何更便捷地实现最优轨迹规划和多种最优算法的统一,认为空间轨迹同焊接工艺参数进行联合规划将是未来研究的重点和方向。     

六关节工业机器人工作空间及轨迹规划仿真

利用MATLAB软件对六关节工业机器人的工作空间进行虚拟仿真分析,并推导机器人的工作空间;采用五次多项式进行插值计算对工业机器人的轨迹进行规划,并运用MATLAB软件对工业机器人轨迹规划进行仿真分析。结果表明:六关节工业机器人的工作范围基本能够满足食品包装过程中的工作需要;6个关节的运动都很平滑,各个关节的角度、速度、加速度与时间的曲线比较连续,规划路线比较合理。     

工业机器人运动学研究进展

机械制造业是国家的重要支柱产业,以工业机器人等为典型代表的高端装备是相关产业自动化、智能化水平的重要标志。工业机器人运动学是运动控制的基础,涉及所有与运动有关的几何参数和时间参数。运动学作为轨迹规划的理论基础,一直是工业机器人的研究重点。对工业机器人的正运动学和逆运动学进行了简要介绍,对其研究进展进行了总结,指出了目前运动学研究存在的关键问题。     

基于位姿调整的晶圆传输机器人轨迹规划

为了提高晶圆传输机器人的运行效率和运动平稳性,课题组基于末端执行器的位姿调整对晶圆传输机器人进行了轨迹规划研究。首先,介绍了晶圆传输实验平台的机构组成,在此基础上采用了动静法对晶圆受力进行分析,得出加速度与位姿角度之间的内在关系;其次,提出了一种基于位姿调整的S曲线加减速控制算法,并基于该算法实现了对末端执行器的轨迹规划;最后,采用MATLAB软件编程,实现了关键参数的求解和算法仿真,得到了加速度、速度、位移随时间变化的曲线图。应用结果表明此轨迹规划可以在保证高度运动平稳的情况下提高晶圆传输机器人的工作效率。     

手工地毯植绒轨迹生成算法研究

为了改变枪刺地毯周期长、效率低的生产方式,地毯生产企业开始研究枪刺植绒机器人,为了获取机器人植绒的加工轨迹,提出了一种手工地毯植绒轨迹生成算法,主要包括颜色量化,颜色聚类,边缘检测与轮廓跟踪以及路径填充4个部分。以RGB类型的彩色图像作为研究对象,对其进行量化和聚类,对聚类后的图像分层解析计算,对每一色块图像进行边缘检测和轮廓跟踪,并采用行扫描和螺旋填充算法进行色块植绒路径生成,最后根据植绒针距生成了由加工特征点系列组成的轨迹文件。根据植绒轨迹生成算法,开发了一套手工地毯植绒轨迹仿真系统,仿真结果表明该算法实现了较好的轨迹规划,验证了算法的有效性。     

基于改进遗传算法的柔性抛光工业机器人抛光时间优化

为实现抛光时间最优的目标,课题组对自主研发的柔性抛光工业机器人抛光轨迹进行了合理规划。从表壳的表耳处取得一系列工业机器人机械臂工作的位置点,通过求解逆运动学方程得到相应的关节位置,采用三次B样条曲线拟合的方法得到各关节的轨迹曲线;用B样条曲线的控制定点约束代替运动学约束,并基于改进的遗传算法,求解出时间最优的时间节点;在此基础上,规划得到满足时间最优的非线性轨迹曲线。研究表明:基于改进的遗传算法,能够很好地避免传统遗传算法的"退化"现象,更快地求得最优解,即抛光工业机器人的抛光工作时间达到最优。     

基于多目标优化的油茶果分选机器人轨迹规划方法研究

目的：解决并联机器人食品分选过程中的运动平稳性差和精度等问题。方法：在分析三自由度食品分选机器人系统的基础上，提出将多项式插值法与改进的多目标粒子群算法相结合用于Delta机器人轨迹优化。以并联机器人运行时间最短、能耗最低、运动冲击最小为优化多目标，通过改进的多目标粒子群算法优化多项式插值法，并对其性能进行验证。结果：试验所提规划方法的规划轨迹相比于常规方法更平滑、更高效。在实际的油茶果分选中，准确率>99.00%，平均一次筛选时间为0.620 s。结论：试验所提轨迹规划优化方法提高了油茶果分选机器人的分选效率、准确性和稳定性。     

基于改进粒子群算法的机器人时间最优轨迹规划

针对标准粒子群算法在进行机器人时间最优轨迹规划时容易陷入局部最优、早熟等缺点,提出一种快速收敛的改进算法.算法采用动态学习因子策略替代传统固定的学习因子,并在此基础上利用"3-5-3"混合多项式插值函数进行规划,最后在MATLAB仿真软件中完成机器人各关节运动轨迹的拟合.研究结果表明:改进粒子群算法的局部收敛速度和全局...     

并联机器人的轨迹规划仿真

并联机器人是机器人研究与应用的一个重要部分,并联机构的逆解和轨迹规划比较容易,本文给出了三自由度并联机器人的逆解,描述了轨迹规划的方法,在VC＋＋6．0的环境下利用OpenGL对其运动轨迹进行了实时仿真。     

六自由度果蔬采摘机器人关节空间轨迹规划

为了提高果蔬采摘机器人的作业质量和运动控制性能,提出了基于三次B样条函数的插值曲线在关节空间进行轨迹规划,并利用具有局部可控性的三次B样条与七次样条函数作为插值曲线的轨迹规划进行标定。以六自由度果蔬采摘机器人为研究对象,利用Creo2.0和MATLAB的robot-toolbox建立了机器人的机械模型和仿真模型,分析了机器人末端执行器在操作空间的运动状态,研究了关节空间与操作空间轨迹的关系及机器人运动轨迹的平滑性。研究结果表明三次B样条函数在关节空间进行插值可以得到平滑的运动轨迹,减小了机械磨损和冲击。该轨迹规划方法能提高工作质量并延长机械臂的工作寿命。     

基于改进遗传算法的工业机器人喷涂路径优化

以往的工业机器人喷涂路径优化方法由于没有计算适应度函数,导致规划的路径长度过长。基于此,文章提出了基于遗传改进算法的工业机器人喷涂路径优化方法,通过二进制的编码方式,对工业机器人的个体进行编码。在工业机器人工作的二维空间中,进行初始种群的优化,利用改进遗传算法,计算适应度函数,生成喷涂路径,从而完成对工业机器人喷涂路径优化方法的设计。在仿真实验中,通过和以往的工业机器人喷涂路径规划方法进行对比,基于改进遗传算法的工业机器人喷涂路径优化方法具有更好的优化效果,缩短了工业机器人喷涂路径的长度。     

自动化冲压线机器人轨迹规划研究

文章针对自动化冲压线机器人进行了分析与研究,运用D-H参数法计算了机器人的运动学正反解,在关节空间对机器人进行了轨迹规划。     

基于改进门字形轨迹的番茄生产线DELTA分选机器人轨迹规划

目的：解决现有番茄加工生产线DELTA机器人在番茄分选过程中存在的效率低和运动稳定性差等问题。方法：在对DELTA机器人分选系统进行分析的基础上，将回旋线优化的门字形轨迹用于DELTA机器人轨迹规划。利用回旋线替换门字形轨迹的直角部分，建立以时间最优为目标的优化模型，通过改进的蚁群优化算法求解优化后门字形轨迹参数。通过试验对其性能进行分析。结果：所提方法相比于门字形轨迹和文献[20]方法具有更优的平均分选时间和分选成功率，平均分选时间分别降低了11.61%和1.63%，分选成功率提高了2.05%和0.56%。结论：所提规划方法有效提高了DELTA机器人分选精度和效率。     

基于危险指数最小化的机器人三次样条安全轨迹规划

为使机器人在实时的运行过程中不与人发生碰撞,文章提出了一种实现机器人安全性的方法,即基于危险指数最小化的机器人三次样条安全轨迹规划。该方法根据全局安全路径规划阶段所获得的安全路径点,采用三次样条函数对其进行插值,并通过实时评估获得的危险指数来合理规划机器人在各路段的运行时间,最终以机器人危险指数最小化为目的规划机器人运行轨迹。仿真实验表明,该方法可以沿着预定的路径点生成平滑、安全有效的轨迹,确保了机器人工作空间中人的安全性。     

机器人匀速仿形运动控制方法研究

为了提高工业机器人在仿形运动中的匀速性能,对匀速仿形跟踪运动方法进行了研究:采用自适应NURBS曲线插补方法生成仿形路径点,根据点云数据进行仿形末端姿态的规划,通过连续路径匀速运动方法生成最终轨迹。最后在matlab仿真平台进行了仿真分析,通过插补次数为35次NURBS插补后,通过连续路径匀速运动轨迹规划生成的轨迹的速度波动由5%降至0.2%以内,验证了该方法的有效性。