基于改进灰狼算法的机械臂力矩最优轨迹研究

针对求解机械臂关节驱动力矩最小化问题，提出一种改进灰狼算法（GWO）对机械臂关节驱动力矩进行优化。首先，以五次多项式对机械臂进行轨迹插值，以机械臂各关节的角度、角速度、角加速度为约束条件，以各关节最小驱动力矩均值和为目标函数，建立了I力矩最优轨迹规划问题的数学模型；其次，为提高传统灰狼算法(GWO)的性能，提出了一种基于非线性控制参数策略的改进灰狼算法，用GWO对I机械臂运行轨迹进行优化求解，得到机械臂关节力矩均值和最小的运行路径，并与GWO、粒子群算法（PSO）进行对比。仿真实验表明，GWO收敛时间更短，所得最优力矩和更小，且规划出的机械臂各关节角度、速度曲线光滑、加速度曲线连续，验证了该力矩优化方法的有效性。     

基于改进蚁群算法的六自由度机械臂轨迹规划

为了解决六自由度械臂末端轨迹的平稳性和效率的问题,针对多关节机械臂末端轨迹提出了一种基于改进蚁群算法的多关节机械臂轨迹规划。采用了关节空间轨迹方法包括B样条插值、三次多项式插值和五次多项式插值进行实验分析论证,同时根据改进的蚁群算法对机械臂的轨迹进行规划,对比位置的准确性、轨迹的连续性、加速度的变化率,确定最后的轨迹规划算法为改进的蚁群算法与多项式轨迹规划相结合效果最好。     

基于AGA的时间最优机械臂轨迹规划算法*

根据机械臂运动学约束,提出了关节空间基于自适应遗传算法(AGA)的3-5-3多项式插值轨迹规划算法。利用运动学约束,以最优时间为目标,针对关节型机器人在静态环境下点到点的轨迹规划问题,利用AGA算法解算多项式插值的时间。通过与基于GA的3-5-3多项式机械臂轨迹规划进化曲线和运动位置、速度、加速度曲线对比,证明该方法在算法收敛、运行平稳度上都有突出优点。     

基于能耗优化的深海电动机械臂轨迹规划

由于深海电动机械臂动力学模型较为复杂,难以基于动力学模型构建精确的能耗优化目标函数,因此,本文提出一种利用径向基函数（RBF）神经网络构建机械臂功耗模型的方法．首先,利用机械臂水下运动实验数据集训练所构建的RBF神经网络．利用基于该神经网络的功耗模型,结合机械臂关节空间轨迹规划多项式,建立机械臂能耗目标函数．然后,采用自适应粒子群优化（PSO）算法求解最优轨迹参数．结果显示,RBF功耗网络均方根误差（RMSE）为20.89 W;经过优化的轨迹的能耗比实验轨迹的能耗均值降低410.8 J（18.3%）．实验结果表明基于自适应PSO算法的轨迹规划方法实现了能耗优化的目标．     

空间机械臂全局反作用优化及其地面试验研究

针对空间机械臂在运动过程中对其基座产生力／力矩反作用这一问题进行了分析,并提出一种关节轨迹参数化的全局反作用优化方法,用于减小机械臂的反作用力／力矩．基于气浮轴承方法,建立了3自由度空间机械臂反作用优化地面实验系统．最后,采用3自由度机械臂验证了该方法的有效性．     

基于动力学约束的机械臂最优关节轨迹规划

本文提出了基于机械臂关节驱动力矩约束方程规划其关节最优运动轨迹的一种有效方法.该方法运用矩阵范数理论简化机械臂的动力学约束方程;在机械臂的关节空间内采用归一化的无因次量运用非线性规划法优化其运动轨迹.将所规划的无因次量轨迹方程作为机械臂产生实际运动轨迹的发生器,通过给定机械臂各运动段的起始和终止关节坐标,由系统的动力学约束方程计算出整个运动段所允许的最短运行时间,即生成所期望的运动轨迹.本文的轨迹规划方法计算效率高,可用于在线轨迹规划,文中通过算例证实了该方法的实用性.     

基于运动学模型重构的单关节故障机械臂容错路径规划

针对单关节故障机械臂的路径规划问题,提出一种基于运动学模型重构的容错路径规划方法.首先基于旋量理论进行单关节故障机械臂的通用运动学模型重构;然后分析机械臂的退化工作空间,并以运动性能平稳为约束对其进行栅格化处理;最后通过改进传统的A$^\ast$算法,在退化工作空间中搜索出能够满足任务要求的轨迹.以七自由度机械臂为对象进行仿真实验,验证了所提出方法的正确性和有效性.     

基于伪逆的导轨机械臂关节速度纠偏运动规划方案

针对导轨机械臂在任务执行过程中出现的关节速度偏离期望值的问题,提出了一种基于伪逆算法的导轨机械臂关节速度纠偏运动规划方案。首先,根据机械臂的关节角状态和末端执行器的运动状态,运用伪逆算法对导轨机械臂在速度层上进行冗余度解析。然后,设计时变函数对关节速度进行约束调整,使偏离后的关节速度收敛于期望值。接着,针对末端执行器出现的位置误差设计了误差修正方法以保证轨迹跟踪任务的顺利执行。最后,将运动规划方案在Matlab软件上以基座直线移动和弧形移动的四连杆冗余度机械臂为例进行了仿真实验。仿真结果表明了该方案能纠正导轨机械臂在任务执行过程中偏离期望值的关节速度,且能使末端执行器的轨迹跟踪达到较高的精度。     

基于伪逆的导轨机械臂关节速度纠偏运动规划方案

针对导轨机械臂在任务执行过程中出现的关节速度偏离期望值的问题，提出了一种基于伪逆算法的导轨机械臂关节速度纠偏运动规划方案。首先，根据机械臂的关节角状态和末端执行器的运动状态，运用伪逆算法对导轨机械臂在速度层上进行冗余度解析。然后，设计时变函数对关节速度进行约束调整，使偏离后的关节速度收敛于期望值。接着，针对末端执行器出现的位置误差设计了误差修正方法以保证轨迹跟踪任务的顺利执行。最后，将运动规划方案在Matlab软件上以基座直线移动和弧形移动的四连杆冗余度机械臂为例进行了仿真实验。仿真结果表明了该方案能纠正导轨机械臂在任务执行过程中偏离期望值的关节速度，且能使末端执行器的轨迹跟踪达到较高的精度。     

六自由度机械臂轨迹规划与仿真研究

针对六自由度链式机械臂在进行正运动学、逆运动学以及轨迹规划仿真时,不易直观地验证运动学算法的正确性和轨迹规划的效果,在正确建立机械臂数学模型的基础上,重点分析了机械臂在关节空间中轨迹规划的两种实现方法,并采用三维运动仿真进行了验证.开发了一套六自由度机械臂三维仿真软件,该仿真软件在VC++6.0开发平台上,首先利用分割类将基于MFC框架的窗口分割成为控制窗口和视图窗口两部分,然后利用OpenGL的图形库对机械臂进行建模,首次将正运动学、逆运动学以及轨迹规划算法融入其中开发而成.该仿真软件有效地验证了机械臂运动学模型建立的正确性,同时也对三次多项式和五次多项式两种轨迹规划方法做了直观的比较,结果表明后一种轨迹规划效果明显优于前一种.     

Random fuzzy chance-constrained programming based on adaptive chaos quantum honey bee algorithm and robustness analysis

This paper proposes an adaptive chaos quantum honey bee algorithm (CQHBA) for solving chance-constrained programming in random fuzzy environment based on random fuzzy simulations. Random fuzzy simulation is designed to estimate the chance of a random fuzzy event and the optimistic value to a random fuzzy variable. In CQHBA, each bee carries a group of quantum bits representing a solution. Chaos optimization searches space around the selected best-so-far food source. In the marriage process, random interferential discrete quantum crossover is done between selected drones and the queen. Gaussian quantum mutation is used to keep the diversity of whole population. New methods of computing quantum rotation angles are designed based on grads. A proof of convergence for CQHBA is developed and a theoretical analysis of the computational overhead for the algorithm is presented. Numerical examples are presented to demonstrate its superiority in robustness and stability, efficiency of computational complexity, success rate, and accuracy of solution quality. CQHBA is manifested to be highly robust under various conditions and capable of handling most random fuzzy programmings with any parameter settings, variable initializations, system tolerance and confidence level, perturbations, and noises.     

Robotic Workspaces after a Free-Swinging Failure

A robotic manipulator can fail in many different ways, and its capabilities after a failure are a major concern, especially for manipulators used in hazardous and remote environments, where the cost of repair or replacement is high. This article presents a study of the workspaces of robotic arms after a free-swinging failure, defined as a hardware or software failure that prevents the application of actuator torque on a joint. Two analytical methods are discussed. The first is for planar arms only and is based on a positional inverse-kinematic algorithm that uses polynomial roots, guaranteeing that all solutions, and therefore the postfailure workspace, can be found. The second method has no such guarantee, but is applicable to general spatial manipulators. It is based on a differential technique for tracing the postfailure workspace boundary.     

Robust robot manipulator control with autonomous consideration algorithm of torque saturation

As each joint actuator of a robot manipulator has a limit value of torque, the motion control system should consider the torque saturation. Conventional motion control based on robust acceleration controller cannot consider the torque saturation and it often causes an oscillated or wrong response. This paper proposes a new autonomous consideration method of joint torque saturation for robust manipulator motion control. The proposed method consists of three on-line autonomous algorithms. These algorithms are the torque limitation algorithm in joint space, the adjustment algorithm of motion control in Cartesian space, and the adjustment algorithm of motion reference in Cartesian space. The robot motion control using the proposed algorithms realizes smooth and robust robot motion response.     

Robust motion control with the consideration algorithm of joint torque saturation for a redundant manipulator

As each joint actuator of a robot manipulator has a limit value of torque, the motion control system should consider the torque saturation. In order to consider the torque saturation in a transient state, this paper proposes a new redundant motion control system using the autonomous consideration algorithm on torque saturation. A Jacobian matrix of a redundant robot manipulator can select the optimal one considering its motion energy in the steady state. When the motion control system carries out fast motion and quick disturbance suppression, a high joint torque is required in a transient state. In the experimental results, under the condition of having a large payload torque and a fast motion reference, the proposed redundant manipulator control realizes the quick robot motion robustly and smoothly.     

基于力觉引导的机械臂自适应开门旋拧方法

针对核应急环境中,环境模型未知、人工开门危险性较大的问题,提出了一种基于力觉引导的机械臂自适应开门旋拧方法.该方法通过机械臂末端的六维力传感器获得力和力矩信息,将实际力或力矩与期望力或力矩之间的差值作为深度确定性策略梯度算法的状态输入,同时输出动作;利用机械臂末端所受两个方向力的函数关系,设置基础奖励函数,通过机械臂的期望运动方向,设置引导性奖励函数,使机械臂自动适应力与力矩的变化,完成旋拧门把手任务.仿真数据结果表明,在有引导性奖励的情况下,基于力觉引导的机械臂自适应旋拧方法能够在更短的时间内达到收敛,完成机械臂旋拧门把手的任务.     

基于PMSM驱动的柔性关节空间机械臂轨迹跟踪控制方法

针对目前柔性关节空间机械臂轨迹跟踪控制方法忽略了不同重力影响下的机械臂驱动力变化,导致柔性关节空间机械臂轨迹跟踪控制效果较差的问题,提出了基于PMSM驱动的柔性关节空间机械臂轨迹跟踪控制方法。基于构建PMSM驱动数学模型,采用PMSM的矢量控制方法,分析驱动力矩矢量。根据驱动力矩矢量分析结果,分析不同重力环境下有、无摩擦时的驱动力矩。构建柔性关节模型,分析其在不同重力环境下遇到的重力释放问题,使用自适应反演滑膜控制方法,设计控制率,保证机械臂能够按照既定的方向运动,使机械臂具有鲁棒性。根据柔性关节空间机械臂动力学特性,分析不同重力环境下基于PMSM驱动力矩,确定重力项是随之发生改变的。设计控制器,构建动力学模型,确保空间阶段能够最大限度跟踪运动轨迹。实验结果表明,所提方法X轴、Y轴的末端跟踪结果均与实际运动轨迹一致,误差为0。关节控制力矩在时间为3s时,出现了最大为0.5N.m的误差,说明所提方法的跟踪控制效果较好。     

基于力矩外环的软物体抓取控制

为减少机械手抓取软物体造成的损害,提出基于关节力矩预测的力矩外环在线抓取控制方案。该方案通过建立灰色预测模型直接预测关节力矩的变化代替预测软物体刚度的变化;并能同时控制机械手抓取过程中关节力矩偏差和角速度关系。在实际关节力矩和灰色预测力矩之间采用线性插值,按采样周期将预测力矩逐渐加到力矩回路中。仿真表明,当抓取具有刚度变化的软物体时,基于关节力矩预测的力矩外环软物体抓取控制系统对机械手和软物体之间的动态接触过程具有一定的自适应性,可以快速跟踪设定值,而且无大的超调和振荡出现,使控制性能和动态品质得到较大改善,具有较强的鲁棒性,是适合软物体抓取的一种控制方法。     

机器人带未知负载条件下的碰撞检测算法

未知负载会增大机器人模型误差，对碰撞检测产生严重干扰，甚至导致算法失效．为此，本文提出了一种适用于机器人带负载工作情况的碰撞检测算法．首先，基于机器人广义动量设计具有带通滤波特性的新型力矩观测器，通过对机器人动力学频域特性进行分析，得到机器人动力学模型与关节运行速度对应的最大频率阈值，确定带通力矩观测器的参数．然后，利用带通力矩观测器对关节力矩信号进行滤波，提高碰撞检测算法对机器人模型误差的容忍度．最后，通过人与机器人交互实验进一步验证了该碰撞检测算法的有效性．实验结果表明，该算法与已有的算法相比具有更好的鲁棒性，可满足机器人带未知负载0～2 kg的工作需求．     

Impedance control of a direct-drive manipulator without using force sensors

This research is concerned with impedance control of a manipulator which carries out stable contact tasks. The method controls the dynamic interaction between a robot and its environment by changing the apparent mechanical impedance of the manipulator. Conventional impedance control methods required force or torque sensors, which made the manipulator system very complex. In this paper a new method is proposed for controlling the impedance of a manipulator without using force or torque sensors. The angular velocity and angular acceleration of the manipulator joints are estimated, and by using a computer model of the manipulator, the necessary torque for each joint is calculated and applied to the joint to attain the desired impedance. The feasibility of the method is verified by surface-following experiments and collision experiments using a two-degree-of-freedom direct-drive manipulator.