物理受限冗余机械臂逆运动学凸优化求解

针对冗余机械臂逆运动学求解结果极有可能超过机械臂物理限制的问题,提出一种基于凸优化的逆运动学求解方法使得逆解结果满足物理约束.首先分析了关节速度与力矩关系,采用机械臂动能及重复运动为优化指标,以关节速度、关节力矩为优化变量.然后将逆运动学求解问题转化为凸优化问题,进一步转化为二次规划问题,充分利用冗余特性,实现逆运动学求解时避免关节位置、关节速度、关节力矩极限.最后利用7自由度冗余机械臂KUKA LBR iiwa进行仿真,求解关节量结果符合物理极限及优化准则.结果表明本文提出的方法适用于物理受限冗余机械臂的逆运动学求解.     

机械臂的位姿分离求逆和改进RRT-connect算法研究北大核心CSCD

针对机械臂逆解求取过程中存在大量矩阵变换、计算成本高的问题,采用位姿分离法对逆运动学求解过程进行改进,并提出基于自适应步长的RRT-connect路径规划算法。首先建立六自由度机械臂连杆坐标系模型,采用Standard Denavit-Hartenberg(D-H)方法对机械臂进行正运动学分析,得到机械臂末端执行器位姿相对于基座的齐次变换矩阵。然后引入位姿分离法改进了机械臂的逆运动学求解方法,将机械臂运动学逆解分为位置逆解和姿态逆解两部分,分别用几何法和解析法进行求解,减少了整体计算量。再者提出基于自适应步长的改进RRT-connect路径规划算法,解决了扩展速度慢的问题。最后通过仿真验证所提出方法的正确性和有效性。     

基于BP神经网络的排爆机械臂逆运动学分析

机械臂逆运动学是已知末端执行器的位姿求解机械臂各关节变量,主要用于机械臂末端执行器的精确定位和轨迹规划,如何高效的求解机械臂运动学逆解是机械臂轨迹控制的难点;针对传统的机械臂逆运动学求解方法复杂且存在多解等问题,提出一种基于BP神经网络的机械臂逆运动学求解方法;以四自由度机械臂为研究对象,对其运动学原理进行分析,建立BP神经网络模型并对神经网络算法进行改进,最后使用MATLAB进行仿真验证;仿真结果表明:使用BP神经网络模型求解机械臂逆运动学问题设计过程简单,求解精度较高,一定程度上避免了传统方法的不足,是一种可行的机械臂逆运动学求解方法。     

空间冗余机械臂路径规划方法研究

针对空间站遥操作7DOF冗余机械臂路径规划的安全性、可靠性问题,提出了基于臂型角逆运动学的优化A*路径规划算法.本文根据臂型角参数化完善了逆运动学方法,得到了32组完备逆解集,增加了路径规划时逆解选择的灵活性;通过臂型角搜索和最小奇异值优化A*路径规划算法,提高机械臂避障、避奇异能力,机械臂操作的灵活性和路径的安全可靠性;同时根据路径优化策略,有效平滑了路径,减少了机械臂的磨损.仿真结果说明了该方法的有效性.     

全局和声搜索方法及其在仿人灵巧臂逆运动学求解中的应用

仿人灵巧臂逆运动学(IK)问题可转化为等效的最小化问题,并采用数值优化方法求解.和声搜索(HS)是模拟乐师在音乐演奏中调整音调现象的一种启发式搜索方法,目前还尚未在机器人机械臂逆运动学问题中得到应用.本文提出一种基于粒子群体智能的全局和声搜索方法(GHSA),该方法在和声搜索算法中引入微粒群操作(PSO),采用粒子群策略替代常规和声搜索算法中的搜索法则创作新和声,通过粒子自身认知和群体知识更新和声变量位置信息平衡算法对解空间全局探索与局部开发间能力;同时算法还引入变异操作增强算法跳出局部最优解能力,基准函数测试表明该方法改善了全局搜索能力及求解可靠性.在此基础上以七自由度(7-DOF)冗余仿人灵巧臂为例,考虑以灵巧臂末端位姿误差和“舒适度”指标构建适应度函数并采用GHSA算法求解其逆运动学(IK)问题,数值仿真结果表明了该方法是解决仿人灵巧臂逆运动学问题的一种有效方法.     

六自由度机械臂逆运动学算法

根据D-H参数法确定六自由度机械臂的运动学方程,结合平面几何法和欧拉角变换法将机械臂的逆运动学求解问题分为两部分,一通过平面几何法确定机械臂腕部点的坐标与前三个关节角的关系,二通过欧拉角变换法确定机械臂末端姿态与后三个关节角的关系,根据逆运动解的选取原则从八组解中选取最优解;利用MATLAB中的Robotics Toolbox建立机械臂的正运动学模型,通过多组位姿下的正逆运动解对比验证逆运动学求解算法的准确性;利用VC++中的QueryPerformanceCounter函数和MATLAB中tic-toc语句得到不同算法所消耗的平均时间,通过消耗时间的对比说明该算法的快速性;利用VC++编程实现机械臂写字的过程,通过对比输入字的形状与机械臂末端的实际运动轨迹,进一步验证该算法是一种快速而准确的逆运动学求解算法。     

新型六自由度机械臂的运动学分析与仿真验证

针对新型机器人六自由度机械臂的构型特点,采用传统的D-H法建立机械臂的连杆坐标系和运动学方程.在此基础上对传统的逆运动学求解的解析法进行改进,对得到的多组解采用能耗最小原则进行优化得出最适合的一组解.用MTALAB/SIMULINK搭建仿真模型,验证所得结果的正确性并分析所得结果的误差,仿真结果表明针对于此种构型机械臂的逆运动学求解,该方法无误差、耗能小,为类似构型的机械臂逆运动学求解提供了思路.     

超冗余度桁架机械臂的容错逆运动学仿真

超冗余度桁架机械臂路径规划中的逆运动学解算为一非线性优化问题,桁架机械臂冗余度高,容错性好,由于传统方法速度和收敛性较慢,冗余性和容错性未能得到很好的利用.为解决此问题,引入收敛速度较快的对偶内点法,针对问题规模较大占用内存多的特点,设计了一种基于稀疏矩阵向量相乘的减小内存方案.搭建了仿真平台,进行了三组正常和故障状态逆向运动学仿真解算,结果表明:该方法收敛性好,解算迅速,在故障状态下的逆运动学解算也较为理想,适用于进一步实际应用.     

排爆机械臂逆运动学的模拟退火神经网络算法

采用传统方法计算没有封闭解的机械臂的逆运动学运算量大、精度无法保证,对于复杂结构很难满足实时精确控制的要求;6个并行三层双隐层前馈神经网络被设计用来解决排爆机器臂的逆运动学问题,神经网络的应用受到输出误差的限制,需要减小网络输出误差;针对机械臂结构,以神经网络输出为初始值,对网络输出关节变量进行实值编码,采用分离位姿模拟退火算法对的机械臂末端位置、姿态分别进行优化;仿真结果显示,该方法有效地减小了网络输出误差,在运算结果精确性和运算速度方面满足排爆机械臂求逆运动学解的要求.     

一种求解冗余机械臂逆运动学的优化方法

基于加权最小范数法,推导出一种避免计算雅可比矩阵伪逆的优化方法.首先对加权雅可比矩阵的6维非奇异子矩阵求逆,得到逆运动学的特解和齐次解.然后用特解减去齐次解沿特解方向的分量得到运动学逆解.通过一个7自由度冗余机械臂的算例和仿真证明了方法在保证求解精度、降低求解难度以及避免关节极限方面的有效性     

基于精英策略粒子群算法机械臂逆运动求解

多关节机械臂空间姿态控制研究中,逆运动分析是控制的基础,由于多关节机械臂逆运动求解问题较为复杂,对其求解结果优劣性的判别比较困难.为了解决传统关节变量算法在求解过程中收敛精度不高、局部最优解过多的问题,利用精英策略搜索粒子种群中的优质粒子,提高了算法整体适应度值,避免求解陷入局部最优解.仿真实验结果表明,基于精英策略多目标粒子群算法(ETMOPSO)提高了机械臂空间姿态的求解精度,为多关节机械臂空间姿态控制提供了一种研究思路.     

机械臂逆运动学模型控制新方法

根据机械臂关节轴线方向建立了连杆坐标系,采用Denavit-Hartenberg（D-H）法得到连杆坐标系变换矩阵,通过坐标系变换矩阵得到机械臂正运动学模型,由正运动模型得到机械臂逆运动学模型。该模型是一个非线性约束优化问题。为了求解模型,基于多种群和多变异策略,提出了多变异策略的多种群差分演化算法。多种群策略可以提升个体共享群体信息的能力,多变异模式策略可以提升个体间的差异性,数值试验表明新算法可以有效求解机械臂逆运动学模型。     

基于点触任务的可变形臂逆运动学求解

为了更好地适应家庭环境下的人机交互,设计了一款可根据任务需求相应调整连杆形状的四关节可变形操作臂.与传统刚性臂相比,可变形臂具有灵巧度高、成本低和本质安全等优势,但臂形的任意性也会给操作臂运动学逆解带来额外的困难.针对可变形臂的空间点触任务,本文通过引入"点触角"这一概念放松了末端执行器的姿态约束,从而使原本欠驱动的运动学逆解问题转化为了在满足点触位置约束下,以点触角最小为优化目标的冗余臂逆解优化问题.针对该问题的求解耗时和点触精度,在旋量模型的基础上分别提出了改进的序列二次规划法(SQP)和粒子群优化(PSO)与Paden-Kahan(PSO-PK)子问题混合算法.SQP方法直接在位置层面进行非线性最优化问题求解,实验结果显示该方法在臂形由特殊变为任意时求解耗时几乎不会增加,求解效率高,对可变形臂的在线实时控制具有一定意义;同时利用分层搜索法进行初值设定可以降低该算法陷入局部极值的概率.PSO-PK算法利用Paden-Kahan子问题法的解析逆解对粒子群优化算法进行降维,实验结果表明,该算法能够在保证点触位置无误差的情况下获得稳定的最小点触角,从而使点触性能得到提高.     

改进的自适应多种群DE的机械臂控制方法

根据机械臂关节轴线方向建立了连杆坐标系,利用Denavit-Hartenberg（D-H）法得到连杆坐标系变换矩阵;通过连杆坐标系变换矩阵得到机械臂正运动控制模型;通过正运动模型得到逆运动控制模型,逆运动控制模型是多目标约束优化问题,该模型的最优解既可以保证控制精度,又可以保证各个关节角变动幅度的总代价（定义为旋转副）达到最小。为了求解机械臂逆运动模型,提出了自适应多种群差分演化算法（AMPDE）,多种群策略可以提升个体共享群体信息的能力,自适应变异策略可以提升种群多样性,数值实验表明该算法可以有效求解机械臂逆运动学模型。     

自适应粒子群算法求冗余机械臂逆运动学解

以正向运动学方程为基础，冗余机械臂逆运动学解问题转换为等效最小值问题，提出一种自适应粒子群算法求解该问题。为了保持粒子群的活力，在算法内引入弹射操作。如果粒子满足设定自适应判别函数，粒子将按概率被从当前位置发射到较远区域。为了配合弹射操作，提出一种新的粒子优劣的判断机制，使得粒子可以被弹射飞出可行域。数值实验表明，算法具有较强的全局搜索能力和较快的搜索速度，是求解冗余机械臂逆运动学解的一种有效方法。     

基于免疫RBF神经网络的逆运动学求解

求解机械臂逆运动学问题可以采用神经网络来建立逆运动学模型,通过遗传算法或BP算法训练神经网络的权值从而得到问题的解,在求解精度和收敛速度上有待进一步改进。采用人工免疫原理对RBF网络训练数据集的泛化能力在线调整隐层结构,生成RBF网络隐层。当网络结构确定时,采用递推最小二乘法确定网络连接权值。由此对神经网络的网络结构和连接权进行自适应调整和学习。通过仿真可以看出,用免疫原理训练的神经网络收敛速度快,泛化能力强,可大幅提高机械臂逆运动学求解精度。     

一种仿人机械臂的运动学逆解的几何求解方法

运用几何方法求解一种具有7个旋转自由度的仿人机械臂的运动学逆解,并运用特定的寻优指标,搜索与指定末端位姿对应的关节角空间最优解.这种解法没有理论误差并且解算速度足够快,有利于在线实时控制机械臂的运动.     

排爆机械臂的运动学仿真

在机械臂性能优化设计的研究中,为了使排爆机械臂能够灵活、有效的处理爆炸物,需对其进行运动学仿真,针对所设计的排爆机械臂的机械结构,通过D-H方法建立相应的运动学模型,运用矩阵逆乘的方法分离变量,求得了运动学正解和逆解.用MATLAB平台中机器人工具箱编程并建立ADAMS虚拟样机,对机械臂的末端位移、速度和加速度做了运动学仿真,通过仿真验证了机构设计的合理性和仿真方法的正确性.结果为排爆机器人的结构设计和优化,为排爆机械臂的电机选择提供了依据.     

基于人工神经网络的机械臂运动学分析

随着现代科技的日新月异,智能机械臂在实际生产制造中的应用越来越广泛。为了更加清晰地观测机械臂末端运动轨迹,实现直观地看到路径规划结果的特殊功能,就需要提升逆运动学求解的速度和精度。常规的方法是使用BP神经网络进行研究,但是这种方法存在收敛速度慢、局部极小值频出等问题。就针对这些问题改进了算法,实验结果表明该改进算法在实际应用中是可行的,并且该算法不仅能够提升收敛速度,还能提高逆运动学求解的准确率,可以较好应用于机械手逆运动学求解的问题。     

羽毛球机器人机械臂运动轨迹多目标规划

为了实现羽毛球机器人机械臂高速连续平滑地击打羽毛球动作,提出了一种新的多目标机械臂运动轨迹优化模型。首先,该轨迹优化模型根据D-H运动学模型,通过坐标变换建立机械臂的位姿表达式。然后,采用牛顿下山法求出给定路径关键点的运动学逆解集,并基于最短路径算法从逆解集中求出最优解。最后,根据所求出最优解,采用三次样条插值建立电机转角函数,以实现机械臂的连续平滑运动。实验结果表明：新的轨迹优化模型能够有效地降低电机能耗和提高转动效率,从而保证了机械臂响应速度。