高速冲压生产线上下料冗余机械臂的运动学分析

在应用于高速冲压生产线冗余机械臂姿态规划和轨迹优化过程中,以兼顾上下料效率与轨迹的平稳性为目的,对冗余机器臂的加加速度进行约束,基于旋量理论建立运动学模型,得到正运动学方程,采用遗传算法对冗余机械臂进行逆运动学分析,结合五次B样条插值方法,对末端执行器运动轨迹的加加速度进行优化。结果表明,该方案可有效提高上下料效率,保证冗余机械臂上下料过程运行平稳。     

基于五次B样条的起竖装置时间最优轨迹规划

针对含二级电动缸的起竖装置当前运动轨迹时间不够优化,且存在不连续冲击的问题,提出了新的高阶样条轨迹规划方法。通过对起竖装置进行建模分析,解得了运动学约束、动力学约束以及边界条件。使用五次B样条插值规划轨迹,引入罚函数处理约束条件,以样条曲线相邻控制点的时间间隔为设计变量,利用非支配排序遗传算法(NSGA-II)对B样条轨迹进行多目标优化。运算后得到一组Pareto最优解,从中选择最为平滑且时间最优的解作为最终解。仿真结果表明,相对于多项式插值,样条插值理论上能实现时间最优;而采用高次样条插值能得到高阶连续的运动轨迹,使起竖过程更加平稳。     

基于GA算法的柔性抛光工业机器人最优轨迹规划

为使柔性抛光工业机器人的作业时间达到最优,文章在自行研制的柔性抛光工业机器人第一代样机的基础上,提出一种新的最优轨迹规划方法。从手表的表壳表耳部分的复杂曲面中提取出一组机械臂工作位置点,通过逆运动学求解出与其对应的关节位置序列,采用5次B样条曲线拟合方法得到各关节的角度轨迹曲线。将机械臂的运动学约束转化为5次B样条轨迹曲线的控制顶点约束,采用GA算法求解出最优的时间节点,进而规划出满足非线性运动学约束的时间最优连续轨迹曲线。仿真结果表明,提出的轨迹规划方法为柔性抛光工业机器人提供了理想的轨迹曲线,使柔性抛光工业机器人的作业时间达到最优。     

基于改进PSO算法的时间最优机械臂轨迹规划北大核心

针对传统机械臂轨迹规划存在效率低、智能算法易早熟和运行不稳定等问题,提出了一种以时间最优为目标,采用改进粒子群算法(PSO)对6自由度机械臂轨迹进行优化的方法。首先,在关节空间下利用机械臂正逆运动学原理获取其轨迹插值点;其次,为了使机械臂能够快速平稳地到达目标位置,采用3-5-3多项式对其轨迹进行插值;最后,使用改进PSO算法对分段多项式插值构造的轨迹进行优化,实现6自由度机械臂时间最优的轨迹规划。通过MATLAB仿真实验可以得到机械臂各个关节的加速度、速度和位置的轨迹信息,在满足机械臂运动学约束的前提下,机械臂完成整段轨迹所用的时间从3 s减少到2.1 s,整体运行时间相对于PSO算法优化前缩短了近30%,由此表明改进PSO算法可以有效地实现6自由度机械臂时间最优的轨迹规划。     

6自由度工业机器人运动轨迹优化方法研究

针对工业机器人利用5次多项式规划出的轨迹连续但不光滑,导致其工作中产生机械冲击和振动的问题,提出一种5次多项式融合均匀5次B样条的轨迹规划方法。以埃夫特ER3A-C60型工业机器人为研究对象,基于标准D-H参数法建立其数学模型,利用Matlab Robotics Toolbox进行正逆运动学求解并验证了建立模型的正确性。在避开障碍物的前提下,分别在5次多项式的基础上融合均匀3次B样条和均匀5次B样条对机器人轨迹进行规划仿真,得出5次多项式融合均匀5次B样条规划后得到的关节角度、角速度、角加速度关于时间的变化曲线更为光滑,最终融合均匀5次B样条进行轨迹规划,并绘制出末端轨迹图,有效减少了各关节在工作中产生的机械冲击和振动,保证了运行的平稳性。     

基于改进量子遗传算法的机械臂轨迹优化

针对串联机械臂轨迹运行时间优化设计问题,在算法中引入自适应动态旋转角步长调整机制和多算子协同变异机制,提出一种改进量子遗传算法。选取串联机械臂为验证对象,建立D-H参数表,依据MATLAB工具箱与五次多项式样条插值函数,验证运动学正、逆解模型求解正确性后,构造末端执行器运行轨迹图。以运行时间为目标设计目标函数,合理设置相关参数后,通过改进量子遗传算法优化设计,将机械臂轨迹运行初始时间2 s优化为1.956 s,且优化后关节角位移、角速度和角加速度变化曲线平滑、稳定、连续,验证了算法的有效性,为后续研究奠定基础。     

基于三次B样条的六自由度液压机械臂轨迹规划北大核心

六自由度液压机械臂具有更高的负重比,但由于液压关节存在响应时滞,易导致机械臂末端执行器行进轨迹出现偏离。为此,提出一种基于三次B样条函数的轨迹纠偏算法。利用改进的D-H参数法标定液压机械臂关节的空间位姿坐标,构造三次B样条函数。根据B样条曲线中当前节点向量的分布,确定相关的示教点与控制点,得到节点向量随时间变化的序列值;对分割后的B样条进行插值处理,可有效纠正液压机械臂的轨迹偏离现象。结果表明:所提出的纠偏算法能够从3个轴向控制移动轨迹出现的局部偏差,使液压关节的力矩误差、角速度误差和加速度误差被控制在较低的范围内。     

基于快速扩展随机树的机械臂路径优化算法研究

针对传统快速扩展随机树算法在关节空间对机械臂进行路径规划难以得到机械臂笛卡尔空间下最短路径的问题,提出改进的快速扩展随机树算法(DL-RRT),在笛卡尔空间对机械臂进行路径规划,得出机械臂笛卡尔空间下的最短路径。同时采用三次样条插值算法对所得轨迹拟合优化,使机械臂末端运动轨迹连续光滑,保证机械臂平稳快速的运行,减少运动过程中的冲击。通过仿真实验显示,机械臂空间路径满足最短路径要求,同时关节运动曲线平滑,减少了机械臂工作时间,提高机械臂工作效率。     

六足机器人腿部最优时间轨迹规划

为了提高六足机器人腿部控制的平稳性、动作快速性,利用五次B样条曲线进行关节空间轨迹规划,从而使关节运动的速度、加速度和脉动连续。利用B样条曲线的凸包性把腿部关节速度与加速度约束转化为对曲线控制顶点的约束。通过MATLAB遗传算法工具箱对运动轨迹进行时间优化,利用罚函数解决关节约束问题。仿真结果表明:该轨迹规划方法有效且可行。     

六自由度机器人运动学仿真及轨迹规划

为减小机器人运动过程中的振动和冲击,延长机器人使用寿命,提高轨迹规划的精度,以六自由度工业机器人为研究对象,针对采用五次多项式样条规划的轨迹因加加速度有突变而导致的轨迹精度不高的问题,采用五次和七次非均匀B样条对机器人轨迹进行规划。机器人的运动学建模和轨迹规划的仿真通过MATLAB平台实现。仿真结果表明,采用五次和七次非均匀B样条规划的运动轨迹速度、加速度光滑,加加速度连续没有突变,机器人轨迹精度较好,运动性能优于五次多项式样条。     

移运油管机械手设计及其轨迹规划

国内油田修井作业存在人工辅助管柱的起、下操作的危险性以及人工效率低下的问题。研制一种修井作业移运油管机械手,并提出一种新型末端夹持器机构模型,以解决机械手抓取油管的难题。根据D-H参数法创建机械手运动学模型,对机械手进行正逆运动学分析;结合移运油管的工况需求,确定移运过程的轨迹以及经过的目标关键点;使用MATLAB和五次多项式插值法,根据目标关键点进行轨迹仿真,验证机械手轨迹规划的合理性,为机械手的运动控制和轨迹优化提供参考。     

基于改进混合粒子群算法的机器人轨迹规划

针对机器人工作效率以及运行平稳性问题,提出一种基于改进混合粒子群算法的轨迹规划方法。建立新的模拟退火机制,并结合粒子群算法进行多目标优化;使用非线性惯性权重递减策略以及动态学习因子平衡局部和全局搜索能力。以某六自由度机器人(SFR-TA)为研究对象,使用5-7-5插值多项式构造轨迹曲线;利用权重系数法,将基于时间-脉动冲击的目标函数归一化处理以求得最优值。结果表明：相比于传统粒子群算法,该算法的运行时间更短,同时可有效减少机械臂脉动冲击,具有更好的稳定性。     

基于OpenMV的五自由度机械臂控制方法研究

以五自由度机械臂为研究对象,建立D-H数学模型,探究几何法与代数法求关节角的过程,使用五次多项式插值的运动轨迹规划算法。通过建立仿真模型验证了运动学求解方法与轨迹规划算法的有效性。采用一种基于机械臂几何模型的逆运动学分析方法,设计OpenMV摄像头的图像识别与处理算法来精准定位目标物,并将目标物的位姿发送给主控系统,实现五自由度机械臂自主抓取目标物的功能。以乒乓球为抓取目标进行实验验证,结果表明：此设计能精准定位目标物,完成有效抓取,控制性能稳定、可靠。     

基于五次B样条的机械手关节空间平滑轨迹规划

为实现机械手作业轨迹平滑,关节轨迹的速度、加速度、加加速度保持连续,起始和停止的速度、加速度和加加速度可以任意配置,采用5次B样条曲线插值方法构造关节轨迹。推导了B样条曲线插值轨迹算法;通过VC++6.0开发平台,基于MFC框架类和OpenGL图形库仿真出机械手的运动过程,并绘制出各关节的位置、速度、加速度时间曲线图。仿真结果表明,该方法使机械手关节调整平滑且运动平稳,运动性能显著优于传统的三次样条轨迹规划。     

基于改进粒子群算法的六自由度机械臂时间最优轨迹规划

针对六自由度机械臂时间最优轨迹规划问题,提出一种基于改进粒子群算法的4-3-4混合多项式插值轨迹规划算法。算法采用自适应惯性权重,它能根据搜索过程的各个阶段采用相应大小的权重,有利于跳出局部最优陷阱,保持粒子群多样性;以非线性学习因子代替传统粒子群算法中固定的学习因子,有效提高算法的收敛速度和求解精度。通过MATLAB进行仿真验证,结果表明改进粒子群算法收敛速度提高46%,寻优精度提高38%,同时机械臂轨迹规划时间缩短了大约36%,充分地证明了该轨迹规划算法的可靠性和优越性。     

基于粒子群优化算法的机器人最优轨迹规划

机器人轨迹规划是机器人研究中的一个重点方向,直接关系到机器人的工作效率。为了使机器人运动过程中角速度和角加速度连续,采用三次样条插值函数对运动轨迹进行规划。由于角速度过快和角加速度过大会导致机器人系统产生震动和冲击现象,因此利用粒子群优化算法对角速度以及角加速度约束下的机器人运动时间进行优化,使得机器人在平稳运行的同时保持运行时间最优。最后运用MATLAB机器人工具箱进行仿真实验,实验结果证明了该方法在机器人轨迹规划中的可行性。     

含多级液压缸的大型液压举升系统时间最优轨迹规划

采用分段线性控制方法控制含多级液压缸的大型液压举升系统时,由于加速度不连续,易在举升过程中产生较大冲击。为消除举升过程中多级液压缸换级碰撞带来的液压冲击,提出了采用分级规划的策略。对每一级进行轨迹规划时,为保证举升过程的平稳性,采用B样条函数对举升负载的轨迹进行规划。在综合考虑工程实际中的液压系统压力、流量及负载横向过载约束的基础上,建立了举升系统的时间最优轨迹规划模型。针对解析法计算多级液压缸的最大速度和驱动力困难等问题,通过引入罚函数,提出一种改进的粒子群优化算法求解时间最优轨迹规划模型。含二级液压缸的某大型液压举升系统的仿真结果表明,提出的分级规划策略和时间最优轨迹规划方法是有效的。     

基于ROS的机械臂运动规划研究

为提高多自由度串联机械臂在作业过程中的工作效率及安全性问题,提出一种基于ROS平台的机械臂运动规划方法。以ABB机器人为研究对象,进行正逆运动学分析。通过MoveIt配置包构建机器人的三维可视化模型,对机器人进行笛卡尔空间下的直线和圆弧规划实验。为提高机器人运动安全性和关节运动的平滑性,自定义一种线性插补算法后集成到MoveIt中进行运动仿真实验。实验结果显示机器人各关节运动轨迹平滑,稳定性高,表明此插补算法的可行性。最后进行机械臂的避障仿真实验,在MATLAB中对快速扩展随机树（RRT）算法和双向快速扩展随机树（RRT-Connect）算法进行对比实验,仿真证明：RRT-Connect算法速度快,路径短,更能提高机械臂在复杂路径下的规划效率。