工业机器人时间-能量-脉动最优轨迹规划

针对工业机器人时间最优、能耗最优、脉动最优等多目标的轨迹优化问题,基于非均匀有理B样条(NURBS)曲线矩阵表示法,提出一种最优轨迹规划方法。建立五次NURBS曲线数学模型,构造端点运动参数均可指定的高阶连续的关节运动轨迹,确保机器人的运动性能;在考虑机器人运动学约束的条件下,采用多目标粒子群优化算法(MOPSO)以工业机器人运行时间、能量消耗和轨迹脉动为目标对其运动轨迹进行优化,获得Pareto最优解集。对六自由度STANFORD机器人的仿真结果表明,提出的轨迹规划方法可以很好地构造平滑轨迹,MOPSO算法能够实现满足约束条件的运动轨迹多目标优化,得到理想的Pareto分布。最后,为方便期望解的选择,构造归一化权重目标函数,获得高阶连续的优化轨迹。     

基于五次NURBS的机械臂时间-能量-平滑性多目标轨迹优化

针对机械臂运动需满足快速性、低能耗和低冲击的问题,建立五次非均匀有理B样条(NURBS)曲线数学模型,构造端点运动参数均可指定的高阶连续的关节轨迹,采用带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)以运行时间、能量消耗和轨迹平滑性为目标对机械臂运动轨迹进行优化,获得Pareto最优解集。对六自由度机器人的仿真结果表明,高次NURBS曲线可以很好的构造平滑轨迹,NSGA-II算法可对五次NURBS曲线轨迹实现有效的多目标优化,得到理想的Pareto分布。通过构造归一化权重目标函数,选择期望解,获得高阶连续的优化轨迹。     

基于多目标粒子群算法工业机器人最优轨迹规划

针对工业机器人,以时间最优、能耗最优、脉动最优工作指标为目标,考虑多目标的轨迹优化问题,提出一种基于粒子群算法(PSO)的多目标轨迹优化的方法.采用五次多项式插值的方法建立工作轨迹的数学模型,添加相应的运动学的约束,以机器人运行时间、能量消耗、脉动冲击为目标建立目标函数,采用多目标粒子群算法(MOPSO)对其运动轨迹进...     

基于粒子群算法的工业机器人多目标最优轨迹规划

轨迹规划是机器人运动控制的基础,考虑以时间、能耗和脉动三方面为多目标最优,对工业机器人AUBO-i10的轨迹规划问题进行研究。基于D-H法建立机器人正运动学方程,并仿真验证正运动学方程的正确性,同时利用蒙特卡洛法对机器人工作空间仿真分析。针对运行时间、能量消耗和轨迹脉动多目标综合最优问题,根据五次多项式插值方法,在保证运动学约束下,提出多目标粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)对机械臂轨迹规划进行优化,并进行仿真分析。仿真结果表明,提出的五次多项式插值方法在准确地构造平滑轨迹的同时,又能通过粒子群算法完成运动学约束下的多目标优化,得到理想的Pareto分布。最后,构造目标函数,获得符合要求的优化轨迹,解决了运行时间过长,能量消耗过多和脉动冲击过大的问题,从而保证机器人高效运动。     

基于人工免疫-改进粒子群优化算法的机械臂轨迹规划研究

焊接机器人运动轨迹复杂、控制精度要求高。提出了一种满足多目标约束的轨迹规划方法。针对机器人轨迹平滑性要求,以5次非均匀有理B样条（Non-Uniform Rational B-Splines,NURBS）曲线为基础,对笛卡儿空间路径点进行参数化表达;根据工业机器人路径约束及工况需求,选取时间、能耗、跃度3个运动学指标作为目标优化函数,采用人工免疫双态粒子群进行轨迹优化;为了平衡粒子“探索”与“利用”,增加双模态模型,引入人工免疫系统,提升了粒子多样性与后期收敛能力;根据Pareto解集得到满足约束的焊接机器人各关节最优轨迹,通过Matlab仿真证明了方法的有效性;最后,针对空间相贯曲线焊缝进行了焊接试验。结果显示,规划的轨迹符合实际工程需求。     

基于NSGA-Ⅱ算法的机械臂多目标轨迹优化

以HSR-JR612型机械臂为研究对象，针对机械臂运动过程中需满足时间消耗少、能量消耗低、平滑冲击小的问题，对其进行多目标轨迹优化研究。机械臂关节空间轨迹采用七次B样条曲线构造，采用具有精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)，结合对机械臂的关节位移、速度、加速度和加加速度作出限制得到的约束条件，对机械臂轨迹进行优化，得到一组Pareto最优解集合。仿真结果表明，七次B样条曲线构造的机械臂关节空间轨迹速度、加速度和加加速度都连续平滑，保证了机械臂运动性能。在满足约束条件的前提下，NSGA-Ⅱ算法可对机械臂运动轨迹实现有效的多目标优化，获得一组理想的Pareto最优解集，并从中选取一个各项优化目标较为均衡的解作为多目标优化的最终解。     

基于时间-平滑性多目标的机械臂轨迹规划

针对机械臂工作效率及工作中产生振动、磨损的问题,利用5次非均匀B样条曲线(NURBS),在关节空间中建立曲线端点的一阶导数与二阶导数均可指定的时间-位置曲线,通过引入NSGA-II(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II)优化算法以运行效率最优与振动冲击最小为优化目标对机械臂运行轨迹进行优化,得到Pareto最优解。对6R机械臂的仿真结果表明,由5次非均匀B样条曲线构造的轨迹提高了运行效率并减小了机械臂在运动过程中产生的振动与冲击,使得机械臂获得更优的工作性能。     

空间机械臂多目标综合轨迹规划研究

以七自由度冗余空间机械臂为研究对象,对其进行多目标综合轨迹规划研究。为了得到速度和加速度都连续的关节轨迹,首先采用三次均匀B样条曲线构造机械臂的关节空间轨迹。然后分别以机械臂运动时间最短、能量消耗最少和轨迹冲击性最小作为优化目标,以机械臂的关节位移、速度、加速度和关节力矩的限制作为约束条件,建立空间机械臂多目标轨迹规划问题的数学模型。最后使用NSGA-II算法进行数学模型求解,获得空间机械臂多目标轨迹规划问题的Pareto最优解集。仿真结果表明,在满足各项约束条件的前提下,所获得的机械臂关节空间轨迹能够达到使机械臂的多个性能指标综合最优的效果。     

基于凸优化的举高消防车时间最优轨迹规划

为提高举高消防车作业的及时性、可靠性与安全性,提出一种考虑动作平稳、无冲击的时间最优轨迹规划算法。引入伪位移参量s表示路径,利用B样条曲线对举高消防车臂架系统各个关节运动离散点进行拟合,构造连续运动几何路径。结合连续路径,以s及其对于时间的各阶导数表示时间最优目标函数与各个关节速度、加速度约束,建立时间最优轨迹规划的凸优化模型。利用B样条曲线以有限维矢量x表示轨迹,采用内点法对凸优化模型进行求解,在保证速度、加速度、加加速度连续的条件下求得最优解,进而得到各个关节的运动轨迹。利用提出的方法对大高度举高消防车进行轨迹规划,经仿真表明,在满足动作平稳性的同时得到时间最优运动轨迹。     

基于多目标粒子群优化算法的6R工业机器人轨迹优化

为了提高工业机器人的工作效率以及运动稳定性,对机器人轨迹进行了优化。在机器人任务空间中用NURBS曲线描述机器人末端轨迹,采用机器人逆运动学求解算法将任务空间轨迹转化到关节空间;提出了一种自适应罚函数的约束多目标骨干粒子群优化算法,对机器人运动时间、加速度、跃度等指标进行多目标优化,该算法采用自适应指数罚函数对约束进行处理,有利于引导算法更快进入可行区域,搜索好的目标值。最后,通过机器人加工实验,验证所提出算法的正确性和有效性。     

基于Lamé曲线的Delta并联机器人拾放操作轨迹的优化与试验验证

提出了高速Delta并联机器人拾放操作轨迹的一种实现及优化的方法。在笛卡儿空间中利用Lamé曲线平滑竖直运动与水平运动之间的直角过渡部分,确定运动轨迹形状。用高阶多项式运动特性对一维曲线弧位移进行三维规划,获得运动轨迹插补点的位置、速度和加速度信息。通过Delta机器人运动学模型和动力学模型将笛卡儿空间内的轨迹信息映射到机器人关节空间,以关节电动机的近似输出能量函数为目标优化Lamé曲线的参数。在试验样机平台上进行测试,测量不同Lamé曲线参数的运动轨迹在运动停止后机构残余振动的情况,通过比较验证了参数优化后的轨迹具有良好的实际性能,能够获得满足实践要求的轨迹曲线。     

多约束条件下的机器人时间最优轨迹规划

提出了一种工业机器人时间最优轨迹规划及控制的新方法。对于笛卡尔空间中给定路径上的离散路径点,通过运动学逆解求得与之对应的关节节点序列,采用三次样条插值方法构造各关节位移、速度、加速度均连续的轨迹。在考虑关节空间中速度、加速度、加加速度约束条件的同时,确保机器人在笛卡尔空间各离散路径点处满足由给定路径所决定的速度约束条件,减小机器人运动路径与给定路径之间的误差。采用序列二次规划法求解上述非线性约束优化问题,进而规划出沿特定曲线方程运动的机器人时间最优轨迹。最后将上述算法应用于剪带机器人,证明了该算法的有效性和可行性。     

基于多目标遗传算法的电梯井道钻孔机器人轨迹规划

针对电梯导轨安装过程中繁多的钻孔操作，使用钻孔机器人代替人工作业。为提高钻孔机器人的作业效率和减少作业过程中的冲击振动，提出一种使用多目标遗传算法来优化钻孔机器人关节空间轨迹的方法。首先，使用七阶B样条曲线在钻孔机器人关节空间中进行插值；其次，以时间和冲击性能为优化目标，通过使用带约束处理的NSGA-Ⅱ算法对B样条的插值轨迹进行优化；最后，设计一种“综合比较算子”的轨迹方案选择标准来获取综合最优解。结果表明，使用带约束处理的NSGA-Ⅱ的轨迹优化方法获得的Pareto解集分布性和收敛性较好。与时间性能最优解和冲击性能最优解相比，综合最优解分别在冲击性能和时间性能上提升了66.7%和22.26%,表明使用综合比较算子获得的最优解在时间性能和冲击性能上都较为优良。     

基于双种群混沌搜索粒子群算法的机器人喷涂轨迹协同优化

针对笛卡尔空间与关节空间的映射非线性,喷涂轨迹和关节轨迹不满足混合约束的问题,提出基于双种群混沌搜索粒子群优化(DCSPSO)算法的机器人喷涂轨迹协同优化.根据预选取的轨迹特征点构建关节角度序列,以机器人的喷涂效率和运动稳定性为目标建立关节轨迹多目标优化模型,利用DCSPSO算法求解优化模型得到Pareto最优解,使关节轨迹满足机器人运动学约束,最后根据理论轨迹与反馈轨迹的弦高误差和漆膜厚度误差建立喷涂轨迹误差模型,并验证最优解的质量,使喷涂轨迹满足加工精度约束.通过实例表明,DCSPSO算法较多目标遗传算法等经典多目标优化算法具有更强的全局和局部搜索能力,利用轨迹误差模型可合理增加特征点,使理论轨迹与反馈轨迹的最大弦高误差从12.619 mm降至1.587 mm,最大漆膜厚度误差从11.47 μm降至1.18 μm.     

六关节工业机器人最短时间轨迹优化

在应用于多车型汽车生产流水线的六关节工业机器人设计过程中,以实现轨迹规划时间最优为目标,对机器人的速度、加速度以及加加速度进行约束,在三次多项式插值的基础上,利用Matlab遗传算法工具箱对机器人的运动轨迹进行最短时间优化,并运用Matlab实现轨迹规划仿真。实验结果表明,基于遗传算法的三次多项式插值在保证机器人运行曲线连续平滑的同时也保证了机器人轨迹运行时间最短,提高轨迹规划的科学性、实用性与可行性,为机器人控制提供了有效依据。     

基于改进NSGA-Ⅱ算法的机械臂多目标轨迹规划

针对机械臂轨迹规划时需要满足高效率、低能耗、弱冲击等性能要求,提出一种改进的快速非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）。建立了端点运动参数可任意指定的7次B样条曲线方程,构造关节空间内光滑连续插值轨迹。以最短时间、最小能耗和最弱冲击为优化目标,以机械臂关节运动速度、加速度、脉动为约束惩罚,通过加入动态选择策略和模拟二进制（SBX）与正态分布混合交叉算子,建立了机械臂多目标轨迹规划的改进NSGA-Ⅱ算法,该方法具有搜索范围广、种群多样性质量高等优势。算例结果表明,所提出的改进NSGA-Ⅱ算法可以缩短迭代时间,得到更优的Pareto前沿。     

基于人工生命算法的并联机器人最优轨迹规划

基于机器人直纹面概念和人工生命算法,提出一种并联机器人位姿轨迹最优规划方法.应用计算几何中的三维直纹面生成原理,对机器人末端执行器的位置和姿态进行统一描述.考虑到机器人姿态直纹面面积及其变化率能够反映和评价机器人的运动学和动力学性能,通过求解等效角位移矢量在空间的运动轨迹形成的三维直纹曲面面积及其变化率,并将其作为泛函的泛函极值,同时考虑运动时机器人的灵活度,建立机器人位置和姿态轨迹优化的数学模型.采用人工生命优化算法对代表并联机器人位姿轨迹的高阶参数化空间曲线的参数进行优选,通过优化轨迹直纹曲面面积及其变化率和机器人的灵巧度,使并联机器人具有良好的运动学和动力学性能.最后以一三自由度球面并联机器人轨迹规划实例,验证所提出方法的可行性.     

表面改性冗余机器人关节空间的轨迹优化算法

针对表面改性冗余机器人末端轨迹优化过程中关节空间运动稳定性不足的问题,提出一种以适应度函数为基础的关节空间轨迹优化算法。从表面改性冗余机器人逆解流形中选取一系列点,在机器人关节空间进行含抛物线的直线拟合,然后选取拟合曲线上的点,通过运动学正解得到末端运动轨迹,然后和表面改性曲面上的期望轨迹进行对比,以实际轨迹与期望轨迹之间的误差建立适应度函数,利用遗传算法对轨迹规划中的参数寻求最优关节逆解,从而保证关节空间的运动平稳性。最后以飞机进气道曲面为例进行仿真验证了所用方法的合理性。     

考虑关节摩擦的并联机器人平滑轨迹规划

针对一种空间3自由度并联机器人,提出一种近似时间最优的平滑轨迹规划算法。与基于动力学模型的传统轨迹规划算法相比,所提出的算法模型综合考虑了所有运动关节的摩擦力矩,通过虚功原理建立了运动机构完整的动力学模型,并将运动学和动力学约束条件转换为伪速度极值曲线,同时计算出伪加速度零值边界曲线,二者相结合能更准确地反映出规划轨迹应遵循的约束条件。利用五次样条曲线分段构建相平面下伪状态、伪速度和伪加速度的平滑运动轨迹曲线,从而保证了驱动力矩、关节速度和加速度的连续性。最后利用所提出的规划方法对一种并联机器人进行轨迹规划,并通过试验验证了该方法的有效性,指出了并联机器人与串联机器人轨迹规划存在的差异,该算法可用于同类工业机器人的在线轨迹规划。     

基于改进遗传算法的时间最优轨迹规划

提出一种工业机器人时间最优轨迹规划方法.将机器人关节空间的轨迹视为拟合关键点的三次样条曲线,以最优时间为目标建立最优时间轨迹规划的数学模型,同时考虑关节轨迹速度、加速度和加加速度的约束,结合目标函数值和约束条件提出一种用于进化算法的排序方法,以改进遗传算法为例优化关节空间的三次样条轨迹.应用谢菲尔德(Sheffield...