挖掘机的最优时间轨迹规划

利用分段的多项式插值方法对挖掘机自主作业时的运动轨迹进行规划,存在优化轨迹不平滑或各关节存在不必要的往复运动等问题,导致挖掘机各关节受到较大冲击,影响挖掘机的使用寿命。针对挖掘轨迹规划存在的问题,提出了基于4-3-3-3-4多项式的关节角度分段插值策略以实现挖掘机最优时间轨迹规划。该策略利用4-3-3-3-4多项式,以角速度和角加速度为约束条件,采用差分进化算法求取插值时间的最优值,得到了各关节最优角度曲线,实现了挖掘机最优时间轨迹规划。对基于4-3-3-3-4多项式分段插值策略进行仿真试验,并在相同条件下与其他多项式插值策略进行了对比。试验结果表明,该多项式插值策略得到的挖掘轨迹更加平滑,各关节能够以较小的角速度和角加速度的变化到达目标点,避免了各关节在运行过程中产生较大冲击,同时节省了工作时间,使得挖掘机自主作业更加平稳高效。     

挖掘机器人自主挖掘轨迹规划方法

以某型液压挖掘机工作装置为研究对象,以挖掘机在复杂的水下环境中自主挖掘作业,工作装置运动轨迹光滑连续、振动冲击小为目标,在其操作空间和关节空间进行轨迹规划方法研究。设置挖掘机铲斗末端运动轨迹路径点,在操作空间对选取的关键路径点采用曲线样条插值法规划挖掘路径。在关节空间利用分段变阶多项式曲线和5次非均匀有理B样条曲线运动特征建立关节空间运动特征到操作空间运动特征的映射关系。在运动轨迹控制点位置及运动时间相同的条件下,对两种轨迹规划方法进行仿真,分析挖掘机各个工作装置关节角度、角速度和角加速度等运动特征。仿真和试验结果表明,5次非均匀有理B样条运动规律的轨迹规划方法能够减少挖掘机自主挖掘过程中的振动,实现挖掘轨迹的平稳连续。     

基于杂交算法的机器人时间最优轨迹规划

以多臂型铸造机器人中的六自由度机械臂为研究对象,在关节空间中采用4-3-4多项式插值的方法对机械臂进行轨迹规划设计。在速度约束条件下,运用杂交算法对插值结果进行优化,进而得到机械臂运行的最优运动时间。相比于传统粒子群算法,杂交算法具有较高的收敛精度与收敛速度。通过MATLAB软件仿真得到了机械臂运动过程中各关节运动位置、速度、加速度曲线。结果表明,杂交算法可以准确地实现速度约束下时间最优轨迹规划。     

自主作业挖掘机的机器人化研究

论文以某自主作业挖掘机为平台进行轨迹规划、运动控制等机器人化研究,以解决液压挖掘机的多变性、液压系统的高度非线性、整个控制系统存在大量的不确定量等问题。采用基于作业面状况的实时在线轨迹规划方法,完成挖掘机各关节运动轨迹规划,得出自主挖掘装置作业的最佳路线。开发出一套面向任务的挖掘机器人语言,将挖掘任务描述为一系列的运动和编码,能够方便快捷的进行系统维护、功能扩展和二次开发。应用结果表明,该研究方法能实现挖掘机的机器人化,并已成功应用于某预研项目。     

基于DENSO机器人的地插打磨时间最优轨迹规划

高档装饰用地插多采用铜或不锈钢材质,其外观要求光亮圆滑。为实现DENSO机器人在执行打磨作业过程中运动高效、平滑且连续,对比分析了匀加速匀减速、三次多项式、五次多项式三种插值方法,对机器人手臂末端轨迹进行任务空间轨迹规划。通过对DENSO机器人逆运动学求解,将任务空间轨迹转换到关节空间。运用MATLAB建模仿真得到机器人各关节的角位移、角速度及角加速度曲线图,结果表明用五次多项式插值法规划后的各关节角位移、角速度及角加速度曲线更加平滑且无突变,机器人运动性能优于另外两种方法。根据角加速度曲线波动范围及最大允许角加速度的限制,对各段轨迹运动时间进行了重新分配,得出在满足DENSO机器人运动平稳和物理约束的条件下所需的最短时间。最后通过整机实验与对比,实现了DENSO机器人对地插打磨作业的时间最优轨迹规划,为进一步提高机器人工作效率奠定了理论基础。     

面向自主作业的挖掘机多目标最优挖掘运动规划

对反铲挖掘机进行运动规划是实现自主作业前提。以最短挖掘时间和最低挖掘能耗为目标,提出了一种挖掘运动规划的方法。以21t级反铲液压挖掘机为研究对象,首先结合采集的挖掘作业载荷谱和对应的斗尖轨迹,在保证满斗率大于0.9前提下,提取一条单位质量能耗最小的挖掘轨迹作为目标轨迹进行最优运动规划。进一步建立了挖掘机工作装置动力学模型,并通过实测数据验证了该动力学模型的准确性。在此基础上建立以斗尖初速度和加速度为优化变量,以最短挖掘时间和最低挖掘能耗为目标的优化模型。引入权重系数表征不同的挖掘作业模式后,利用遗传算法对优化模型进行优化求解。并分析不同权重系数对规划结果的影响,结果表明：针对不同权重系数,优化模型都可以取得最优解,验证了该优化方法的有效性。     

机械手时间最优脉动连续轨迹规划算法

为使机械手的作业效率达到最优,同时确保运动的平稳性,提出一种新的最优轨迹规划方法。通过逆运动学运算得到与任务空间轨迹对应的关节空间位置序列,采用7次B样条曲线插值方法构造启动和停止运动参数可控,且速度、加速度和脉动均连续的关节轨迹。将机械手运动学约束转化为B样条曲线的控制顶点约束,采用序列二次规划方法求解最优运动时间节点,进而规划出满足非线性运动学约束的时间最优脉动连续轨迹。仿真和试验结果表明,提出的轨迹规划方法为关节控制器提供理想的轨迹,使机械手在最短的时间平稳地跟踪任务空间的任意指定轨迹。     

矿用大型挖掘机器人轨迹规划与控制

为提高矿用大型液压挖掘机的自动化水平,适应挖掘工况,设计了一种基于倾角传感器检测反馈的轨迹规划与控制系统。对目标挖掘机D-H建模,确定了其运动学正解及位姿表示;提出了一种适应性运动学逆解方法,提高了轨迹规划的柔性;建立了关节空间-驱动空间-检测空间的转换关系;对常见的挖掘卸料工况进行了轨迹规划,得到了液压执行器的位移目标曲线;通过上位机输出控制信号,控制比例多路阀开口,实现了执行器位置伺服。以95 t大型矿用挖掘机为试验对象,进行了挖掘轨迹规划与控制试验。试验结果表明,通过轨迹规划得到的各执行器目标曲线平滑连续,多执行器动作协调且铲斗位置精度较高,初步实现了自主挖掘作业。     

基于惩罚函数法的时间最优机械臂轨迹规划

基于多项式插值的机械臂轨迹规划具有阶次高、凸包性质不够好以及计算复杂特点,传统优化方法难以对其进行优化,提出了基于惩罚函数法的时间最优机械臂轨迹规划方法。该方法首先以机械臂在静态环境下点到点的运动时间最短作为优化目标,以机械臂关节的角度、角速度、角加速度作为约束参数,利用5-5-7-5次多项式对关节空间轨迹进行插值,然后运用惩罚函数法计算多项式插值时间,最后得到关节的运动角度曲线、运动速度曲线、运动加速度曲线。将该方法应用于6自由度PUMA560机器人,结果表明,相较于优化前,优化后在关节的运动角度曲线、运动速度曲线、运动加速度曲线的平顺性变化不明显的情况下,关节运行时间明显缩短了,机械臂的运行效率提高了。     

基于时间最优的机械臂关节空间轨迹规划算法

为了提高机械臂的作业效率和运动平稳性,提出了一种新的基于时间最优的轨迹规划算法。通过逆运动学求出与任务轨迹对应的关节位置序列,利用三次样条插值进行轨迹规划,从而使关节角速度、角加速度曲线光滑连续。通过自适应遗传算法对运动轨迹进行时间最短优化,并利用罚函数解决运动学约束问题。仿真结果表明该轨迹规划算法有效、可行,能够很好得减少机械臂完成工作任务所需的运动时间。     

手术机器人高阶多项式插值的轨迹规划

为保证运动的平稳性,要求手术机器人关节空间的位移、速度光滑连续,为此提出了基于高阶多项式插值的轨迹规划方法。根据手术要求,在机器人末端的笛卡尔空间中规划出轨迹。选取轨迹上若干个路径点,运用运动学逆解求出关节空间中的若干个型值点。通过对相邻型值点进行高阶多项式插值,得到关节空间连续光滑的位移函数;对位移函数求导可以得到各关节连续光滑的速度函数。利用MATLAB进行仿真,得出每个关节的连续光滑的角度、速度曲线,精度很高。表明该方法完全可行,能够满足机器人平稳性的要求。     

挖掘机分段多项式的时间最优轨迹规划

对挖掘机进行时间最优轨迹规划时,通常采用分段插值策略。但是,常用的3-3-3-3-3和3-3-5-3-3分段插值策略存在插值结果不精确、关节存在往复运动、挖掘轨迹不平滑以及工作过程中挖掘机各关节所受冲击较大等不足。为了避免上述问题,提出了基于4-3-3-3-4分段多项式的轨迹规划策略,以各关节角速度和角加速度为约束条件,分别将粒子群算法和差分进化算法用于基于4-3-3-3-4分段插值策略的时间最优轨迹优化,并将优化结果与常用的3-3-3-3-3和3-3-5-3-3分段插值策略进行了对比。实验结果表明:4-3-3-3-4分段插值策略通过粒子群算法优化得到的各关节的运动轨迹更平滑,可以有效地降低各关节在工作过程中受到的冲击,而且挖掘机完成规划轨迹所需时间更短,从而大大地提高挖掘机的工作效率;同时,粒子群算法在求取时间最优值方面所用时间短,显著提高了轨迹规划的实时性。     

基于时间近似最优挖掘轨迹生成框架

为提高挖掘机自主作业的效率,针对一个完整的挖掘周期提出了一种时间近似最优挖掘轨迹生成框架。结合人工操作的经验进行分析,完成挖掘机的运动状态估计。利用三次样条曲线表示挖掘轨迹,并设定始末位置的速度和加速度,生成平滑的轨迹。采用改进的粒子群算法求取此类非线性规划问题,生成时间近似最优挖掘轨迹。为了验证该框架的可行性,对挖掘机工作时各关节的角度进行现场测量,将优化后的结果与现场试验数据进行对比。结果表明：提出的时间近似最优挖掘轨迹生成框架有效提高了自主挖掘机作业效率,为时间最优轨迹生成问题提供了一种解决方案。     

改进B样条曲线应用于6R机器人轨迹优化

利用D-H标架法建立了机器人的运动学模型,并在分析轨迹规划流程基础上将改进B样条曲线用于机器人关节空间轨迹插值;在论述改进原因并详细阐述改进B样条曲线的生成方法后,给出改进B样条曲线应用时的速度与加速度性质及算法实现细节;在MATLAB 2014a平台上进行仿真实验,利用改进方法实现圆弧轨迹运动。结果表明,该方法能够有效提高机器人在关节运动及空间轨迹的平滑性,进而可优化机器人的轨迹运动。     

基于时间最优的3R机械手轨迹规划研究

在3R关节型机械手设计过程中,通过对机械手的速度、加速度、加加速度进行约束,在三次B样条插值的基础上,以达到机械手轨迹规划最优时间为目标,利用MATLAB遗传算法工具箱对各关节每段运动轨迹进行时间最短优化,并利用MATLAB进行轨迹规划运动仿真分析。仿真结果表明:该方法具有有效性,显著提高了机械手的工作效率。     

基于非均匀B样条曲线的挖掘机最优时间轨迹规划

为了实现挖掘机器人平稳、高效率地完成给定挖掘任务,提出了非均匀B样条曲线的轨迹规划方法。利用3次非均匀B样条曲线,在关节角速度、角加速度和角加加速度的约束条件下,在关节空间对挖掘机进行轨迹规划。采用自适应粒子群优化(APSO)算法求取插值时间的最优值,优化得出各个关节角度的最优时间曲线,从而得到末端挖掘轨迹,在相同的约束条件和优化方法下,采用5次非均匀B样条关节曲线进行对比。实验结果表明:低阶次的非均匀B样条曲线既可以实现各个关节高效平稳的到达给定目标点,而且还可以减少曲线摆动,从而减小对挖掘机的磨损,延长其使用寿命。     

基于双S形速度曲线的混联码垛机器人轨迹规划

针对搬运码垛机器人快速与平稳的运动控制问题,对码垛机器人在关节空间中运动轨迹规划方法进行了研究,提出了基于双S型速度曲线的码垛机器人轨迹曲线的规划方法。以混联式圆柱坐标构型的码垛机器人为研究对象,首先在机器人正、逆运动学分析的基础上,获取了机器人各个关节位置相对时间的序列值;其次,在关节空间中引入双S型速度曲线对机器人进行了各个关节的插值计算。仿真结果表明:该轨迹规划方法保证了机器人关节位移、速度、加速度、Jerk曲线的连续光滑,有效解决了码垛机器人在频繁地快速启动与停止过程中对机械结构产生的冲击和磨损问题。     

基于运动学分析的挖掘机器人轨迹规划新方法

基于D-H位移矩阵法、工作装置的变量空间模型和三角函数关系,对液压挖掘机工作装置的运动学模型进行了深入的分析研究,推导出各变量空间相互转换的通用表达式.对传统的挖掘机器人轨迹规划方法进行分析,研究液压挖掘机实际作业的特点和需要,提出了模糊速度的概念.进一步提出一种基于控制信号实时生成的挖掘机器人轨迹规划的模糊速度法.该方法完全避免了传统方法中未知的负载和预定的运动速度之间的矛盾,从根本上保证工作装置能够以合适的速度,精确的跟踪预定轨迹.     

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。     

高空作业车的时间最优轨迹规划

为解决高空作业车臂架运动的稳定性及作业时高效性的问题,以某型号折臂式高空作业车为研究对象,应用机器人学理论,建立高空作业车运动学模型。针对作业时臂架连接之间的关节角加速度存在突变的问题,在关节空间内采用3-5-3多项式插值方法进行轨迹规划,保证在运动过程中的角加速度连续性。并在满足最大关节角速度、角加速度约束条件下,使用粒子群算法算对各关节轨迹进行优化,得到基于时间最优的工作轨迹,避免各关节在运行中产生较大冲击,同时也提高了作业效率。