IVECO横梁焊接机器人轨迹规划及计算机仿真研究

机器人的轨迹规划可以在关节空间中进行 ,也可以在直角坐标空间中进行 .本文分析了这两种轨迹规划的特点 ,给出了基于关节空间的轨迹规划算法和基于直角坐标空间的轨迹规划算法 .针对 IVECO横梁的焊接 ,进行了机器人的轨迹规划研究 ,并进行了计算机仿真 ,该研究成果已应用于 IVECO横梁焊接工作站系统     

基于样条函数的机器人轨迹规划方法

在机器人控制中,常常需要控制机器人末端准确地从空间一点移动到另外一点,而机器人轨迹规划算法在很大程度上影响了控制的稳定性和鲁棒性.对没有特殊中间路径要求的机器人控制而言,在关节坐标空间进行轨迹规划不但计算量小,而且可以避免由于雅可比矩阵奇异引起的速度失控.本文采用样条函数规划算法设计了机器人关节坐标空间的轨迹函数,通过对两种算法的比较证明,样条函数能更好地生成具有稳定性和鲁棒性的空间轨迹,这个空间轨迹不但可以避免机器人在起动和停止时由于速度、加速度引起的抖动,而且可以满足机器人快速运动的需要.最后,本文基于HIT-1手单手指模型建立了PID控制模型,并利用Simulink工具仿真对两种轨迹规划算法进行了比较.     

关节型工业机器人轨迹规划研究综述

关节型工业机器人凭借其良好的灵活性和高效率的工作模式被广泛地应用于现代工业自动化生产之中,例如搬运、码垛、焊接、切割等。轨迹规划是工业机器人运动控制的基础研究领域,决定着其作业效率和运动性能。工业机器人的轨迹规划是指综合考虑作业需求和机器人性能,在笛卡尔空间或关节空间内得出指导机器人末端执行器运动的轨迹。阐述了工业机器人轨迹规划的概念及其分类,就各个领域的轨迹规划算法进行了全面综述,包括基本轨迹规划和最优轨迹规划,指出了各类轨迹规划算法中所存在的问题和未来的发展方向。     

基于遗传算法的多机器人系统最优轨迹规划

针对关节型多机器人系统在静态环境下的点到点的轨迹规划问题,提出了一种基于遗传算法的最优轨迹规划策略.采用遗传算法在综合考虑各机器人沿轨迹运动的安全性、运动代价以及运动学约束的基础上为单个机器人规划最优的运动轨迹,并通过协调各机器人沿预定轨迹运行的时间避免机器人之间碰撞的发生.针对含有3个二自由度平面关节型机器人的多机器人系统进行了仿真实验,实验结果验证了该方法的有效性.     

基于混合遗传算法的工业机器人最优轨迹规划

为兼顾工业机器人工作效率与轨迹的平稳性,提出一种基于混合遗传算法的二次轨迹规划方案.通过最优时间轨迹规划得到最小执行时间,在最小执行时间内进行最优冲击轨迹规划,进而规划出一条既高效又平滑的运动轨迹.采用五次均匀B样条在关节空间进行快速插值,不仅保证了各关节速度和加速度连续性还保证了各关节冲击的连续性.连续平滑的冲击可以减少机械振动,延长机器人的工作寿命.选用PUMA560为对象进行仿真与实验,结果表明,该方案可以获得比较理想的机器人运动轨迹,所提出的混合遗传算法能有效提高全局寻优的性能和算法运行的稳定性.     

基于近似弧长参数化的机器人轨迹规划

主要研究了采用近似弧长参数化的插值方法进行关节式工业机器人的轨迹规划.运用近似弧长参数化的插值方法将机器人末端轨迹参数曲线离散为等弧长的插值点序列,通过机器人逆向运动学求解各关节的位移点序列,采用极限的方法进行各关节速度和加速度规划.这种轨迹规划方法可以避免关节空间的插值计算和雅克比矩阵的计算.在 matlab7.8平台上,对近似弧长参数化的插值方法、轨迹规划及可行性验证进行了实例仿真,仿真结果表明该轨迹规划方法是可行的.     

一种新颖的笛卡尔空间轨迹规划方法

本文通过对螺旋理论和空间样条曲线生成原理的有机结合，提出了一种“虚拟关节” 的概念，在此基础上给出了一种新颖的笛卡尔空间的机器人轨迹规划方法．由于这种方法综 合了关节空间轨迹规划和笛卡尔空间轨迹规划各自所具有的优点，因此既简单又直观．而且 ，利用该方法可以很容易地得到一条经过所有控制点并满足所要求边界条件的空间轨迹．为 验证其有效性，本文基于一种9自由度模块化机器人平台给出了具体的实验方法和结果．     

基于PSO的空间机械臂轨迹规划技术研究

研究机器人的机械臂轨迹优化问题,空间机器人系统的机械臂和基座之间存在动力学耦合,基座姿态稳定性容易受到机械臂运动的反作用干扰.为了使空间机器人系统的姿态稳定性不受的影响,提出了一种基于PSO(粒子群优化算法)的参数化5-3-5轨迹规划方法.利用PSO的优化能力找到合适的参数组合,进行关节空间轨迹规划.通过对比实验,运用动力学仿真对方法的有效性进行了验证.仿真结果表明,方法规划出的轨迹运动光滑,且按段轨迹运动机械臂对基座姿态的扰动符合预期要求,证明规划轨迹的有效性.     

基于运动学和动力学的关节空间轨迹规划

在机器人轨迹优化设计的研究中,轨迹规划是实现机器人高速、高精度运行的核心,合理的轨迹规划不仅要满足机器人的运动学要求,而且要满足机器人的动力学要求,在驱动电机不变的情况下,增加机器人的速度和载荷是轨迹规划的难点。利用先进的python软件对机器人的运行轨迹进行深入的分析,在关节空间内采用五次插值多项式进行运动轨迹拟合,并将动力学模型加入到轨迹规划中。生成的拟合曲线表明,机器人在关节空间和工作空间内的位移、速度、加速度、加加速度曲线连续可导,各时间段的峰值力矩、峰值功率趋于同一数值,能有效的提高运动部件的速度和寿命。     

机器人操作臂跟踪动态目标的轨迹规划方法

针对机器人操作臂跟踪运动目标问题,提出一种基于遗传算法的轨迹规划方法。通过对关节加速度的增量进行编码,实现在操作臂的关节空间进行轨迹优化,得到操作臂在跟踪运动目标过程中所需要的轨迹。仿真计算的结果表明,所提出的方法是有效的。     

机器人视觉跟踪轨迹的分级规划方法

针对跟踪轨迹规划对于确保得到连续光滑的跟踪运动的重要性，提出了两级视觉跟踪轨迹规划方法。第一阶段在图像平面上规划运动轨迹，在图像平面上得到的离散规划点映射到机器人关节空间。第二阶段在机器人关节空间中用三次样条函数来连接这些离散点。为了满足实时控制的要求，在图像处理过程中采用窗口技术并抽取边缘特征。建立用于跟踪两维平面运动物体(如随运输带运动的物体)的机器人视觉跟踪控制系统。实验结果表明，跟踪误差渐近地减小到允许的数值范围，所提出的跟踪轨迹规划方法是有效的。     

Parametric Planning for Multiple Cooperative Robots

A novel planning strategy, parametric planning, is proposed to negotiate the task-oriented object manipulation of multiple coordinated robots. The approach provides an advantage to improve flexibility of robotic cooperation, in which the desired trajectories in Cartesian space derived from task requirements are converted into the trajectories of robots in joint space for a fixed-coordinated multi-robot system. For this purpose, a parametric cooperative index matrix is introduced to handle the relationship of the input desired Cartesian trajectories and the position of robots. A case study of 2-dimension object-motion trajectory tracking using four robots is presented in the end. It proved that the proposed approach effectively delivers trajectory task requirements to the joint trajectories of robots.     

基于区域限定的奇异位置避免规划算法

目前人们关于奇异位形的处理研究主要包括两大类,一类是研究如何避免,一类是研究如何通过奇异点.在分析了国内外关于奇异位形的研究基础上,本文提出了基于空间区域限定的奇异位置避免算法.其核心思想就是预先对机器人运动轨迹进行规划,给出了奇异位置及邻近奇异位置的区域划分方法,从而保证在笛卡尔空间规划时能规划出一合理的插值点,同时也基于高次多项式曲线理论对关节空间规划做了优化,保证了关节和末端运动的连续性、稳定性等.通过6轴机械臂在四五六关节时的奇异为实例,运用该算法对奇异的处理做了实例分析.然后通过给定初始点和目标点的位姿等参数,定时采样数据,并利用MATLAB对规划前后获得的数据进行了图形仿真,验证了该算法的正确性和可行性.     

关节型机器人运动学仿真及控制系统设计

关节型机器人各运动关节动态特性和控制系统的稳定性直接影响机器人以及轨迹规划的可达性。以IRB140关节型机器人为研究对象,依据标准D-H参数法和空间位姿变换理论推导出机器人正向运动学数学模型,并采用机器人逆运动学和改进后的五次多项式插值算法实现了机器人在关节空间下进行轨迹规划时各运动关节速度和加速度过渡平滑的目的。最后,搭建机器人控制系统实验平台,实验结果表明,所设计的关节型机器人控制系统能够准确、稳定的控制各关节运动,精准地完成不同运动路径下的夹取搬运任务,满足实际生产工作要求。     

基于交互车辆轨迹预测的自动驾驶车辆轨迹规划

针对城市道路等复杂行车场景,提出了一种基于交互车辆轨迹预测的自动驾驶车辆轨迹规划方法,将高维度的轨迹规划解耦为低维度的路径规划和速度规划;首先,采用五次多项式曲线和碰撞剩余时间规划车辆行驶路径;其次,在社会生成对抗网络Social-GAN的基础上结合车辆空间影响和注意力机制对交互车辆进行轨迹预测;然后,结合主车规划路径、交互车辆预测轨迹及碰撞判定模型得到主车S-T图,采用动态规划和数值优化方法求解S-T图,从而得到满足车辆动力学约束的安全、舒适最优速度曲线;最后,搭建PreScan-CarSim-Matlab&Simulink-Python联合仿真模型进行实验验证。仿真结果表明,提出的轨迹规划方法能够在对交互车辆有效避撞的前提下,保证车辆行驶的舒适性和高效性。     

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QPSO算法的机器人时间最优轨迹规划

在考虑关节约束的前提下,为得到工业机器人时间最优的关节运动轨迹,提出一种工业机器人时间最优轨迹规划新算法。采用五次非均匀B样条插值法构造各关节运动轨迹,得到的机器人各关节位置准确,各关节速度、加速度和加加速度曲线连续。利用量子行为粒子群优化算法(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,简称QPSO)进行时间最优的轨迹规划,该算法可以在整个可行域上搜索,具有较强的全局搜索能力。与标准粒子群算法(Particle Swarm Optimization,简称PSO)和差分进化算法(Differential Evolution Algorithm,简称DE)相比较,结果显示使用该算法进行时间最优的轨迹规划得到的数值结果更小。