基于NSGA-Ⅱ的智能化电铲多目标最优挖掘轨迹规划

为实现智能化电铲实时节能的挖掘,提出了一种基于非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II,NSGA-Ⅱ)的智能化电铲多目标最优挖掘轨迹规划方法。首先,通过拉格朗日方程建立智能化电铲工作装置动力学模型;然后,使用高次多项式对挖掘轨迹进行插值,将挖掘轨迹寻优问题转化为多项式系数寻优问题,最后,以挖掘时间最短及单位体积物料的挖掘能耗最小作为优化目标,以电机性能与挖掘过程中几何条件等作为约束,利用多目标优化平台PlatEMO,将NSGA-Ⅱ作为多目标优化算法,指定待优化问题的目标函数及约束函数,获取到多目标优化Pareto最优解集,基于决策偏好设置权重并根据TOPSIS法获取最优解,得到多目标最优挖掘轨迹规划结果。结果表明,优化后挖掘轨迹满足实时节能的挖掘要求。     

一种液压挖掘机最优能耗的轨迹规划方法

为了降低液压挖掘机的运动能量消耗,实现各关节的合理有效作业,提出了基于T型速度曲线的关节插值方法,以实现液压挖掘机最优能耗轨迹规划。该方法将各关节的速度设定为匀加速、匀速和匀减速的形式以保证液压挖掘机在作业过程中的平稳性,以关节角度、角速度和角加速度为约束条件,利用改进的自适应遗传算法优化求解各关节的匀加（减）速和匀速运动时间,获得了各关节最优运动曲线,实现了液压挖掘机最优能耗轨迹规划。对基于T型速度曲线的插值规划方法进行仿真实验,并在相同条件下与四次多项式插值结果进行了对比。结果表明,该方法规划的轨迹能耗低,避免了各关节产生不必要的运动,有效减少了摩擦损耗,使得挖掘机可平稳、低能耗地完成作业。     

基于NURBS的挖掘机自主控制铲斗轨迹规划方法

针对反铲斗挖掘机机器人化作业特点,提出一种基于非均匀有理B样条(NURBS)的挖掘机自主控制轨迹规划方法.利用该方法可以生成速度、加速度连续的挖掘轨迹.尽量避免了挖掘过程中的挖掘物对于铲斗的冲击.为了进行计算机控制,提出平均等分参数和一阶泰勒近似方法细化获得离散控制点的方法.结合挖掘机机器人化控制结构进行了仿真,结果证明该方法具有光滑的路径,且轨迹规划误差小的特点.     

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。     

机械式挖掘机建模及动力学分析

利用机器人理论和方法对机械式挖掘机进行建模和动力学研究.首先根据WS-005机械式挖掘机的结构及运动特性,采用机器人建模方法,建立了挖掘机模型,求出其运动学方程;然后结合工程机械作业特点,探讨了挖掘轨迹规划的方法,并给出挖掘过程中的规划结果;最后运用拉格朗日法求出其动力学方程,并分析了挖掘过程中所受的外力,进而给出该过程中动力学结果,为下一步机械式挖掘机的智能控制提供了重要依据.     

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。     

基于混合算法的挖掘机工作装置参数综合优化的研究

以特定区域挖掘作业性能为优化目标,工作装置的运动性能和力学性能为约束条件建立了优化设计数学模型,采用模拟退火与惩罚函数混合算法对反铲液压挖掘机工作装置进行了参数综合优化,与传统算法优化对比可知该优化算法能有效结合两种算法的优点,避免陷入局部最优解,提高了求解精度。并通过MATLAB编程实现了工作装置的优化和仿真,仿真结果表明该优化方法修正了原设计的缺陷,改善了整机挖掘性能。     

基于傅里叶级数的最优能量运动轨迹优化方法

从机器人关节空间出发,以单关节系统为例,针对机器人关节空间能量最优的运动轨迹优化方法进行了研究。在基于Stribeck摩擦模型构造单关节系统动力学模型的基础上,建立了以傅里叶级数表征任意位置和规律的运动轨迹规划方案。以能量作为优化目标,通过添加边界位置、速度及加速度等约束条件,构建了运动轨迹优化的理论模型。基于遗传算法对傅里叶级数的最优系数进行搜索,从而形成以能量最优为目标的运动轨迹优化方法。通过具体算例分析了傅里叶级数系数的数量对于优化后的轨迹作用于关节系统能耗及运动学性能等方面的影响,并与多项式运动规律进行对比分析,结果表明该运动轨迹优化方法对于降低关节系统能耗具有显著作用。     

面向时间与能耗的工业机器人运动参数优化

针对工业机器人作业时间和作业能耗,提出一种运动参数优化方法。采用五次多项式拟合机器人关节空间中每两个路径点之间的轨迹,基于机器人运动学和动力学建立时间和能耗模型,使用加权系数法构建了以绿色度最大为目标的优化模型。为了便于计算和避免算法陷入局部最优,引入增广拉格朗日乘子方法将模型简化,采用带收缩因子的粒子群算法进行求解。运用所提方法对中纤板生产线作业机器人运动参数进行优化,对两种轨迹函数所得结果进行对比,证明了所提方法的合理性,表明该方法能有效平衡机器人作业时间和作业能耗,提高机器人作业过程绿色度。     

基于极限轨迹的挖掘机工作装置动力学分析

针对液压挖掘机工作装置动态特性研究的问题,提出了一种工作装置铰点力动力学分析方法。采用理论挖掘力计算模型,分别计算得到了沿铲斗挖掘与斗杆挖掘两条极限挖掘轨迹上的理论挖掘力分布;通过对工作装置三维模型的合理简化,建立了其动力学仿真模型;通过对比仿真轨迹中最大挖深点与其实际坐标位置,验证了动力学模型的正确性;分别以铲斗挖掘力和斗杆挖掘力为载荷,进行了两条极限挖掘轨迹的动力学仿真。研究结果表明:工作装置铰点力在挖掘过程中随理论挖掘力而进行动态变化;该研究结果为液压挖掘机工作装置动态特性的研究及动应力分析提供了理论基础。     

基于NSGA-Ⅱ的刚柔耦合机械臂振动抑制轨迹规划

为抑制柔性臂的弹性振动及获得能耗较低的运动轨迹,提出一种多目标遗传优化算法和3-5-5-3多项式函数插值的轨迹规划方法。采用模态假设法建立刚柔耦合机械臂的动力学方程,获得运动轨迹与残余振动的关系。依据刚性二连杆机械臂的动力学方程计算系统的能耗。在轨迹优化过程中,以轨迹基准点的位移浮动值作为待优化变量,由初始、终止条件和中间插值点连续的关系,得出多项式的系数。运用NSGA-Ⅱ算法,获得待定变量的最优值,使得运动结束后机械臂残余振动和能耗达到最小值,通过数值仿真验证了这种抑制振动方法的有效性。     

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。     

机械式挖掘机挖掘轨迹的确定

挖掘轨迹是机械式挖掘机挖掘理论研究中的重要内容,铲斗只有沿着合理的挖掘轨迹运动,才可以实现高效和低耗作业.分析了等切削角对数螺旋线轨迹模型的不足,并在此基础上以工作机构的运动关系为出发点,利用机构运动学理论及坐标变换理论,分别以2种途径推导了挖掘轨迹方程.利用MATLAB软件模拟了机械式挖掘机的挖掘轨迹,并用ADAMS软件进行了虚拟样机运动学仿真和验证.仿真结果与轨迹方程的模拟结果一致,验证了轨迹方程的正确性.     

基于Matlab的挖掘机工作装置动力学建模与仿真

提出一种基于Matlab的挖掘机工作装置动力学数学模型的推导方法.利用Matlab符号运算功能,编制M文件,实现数学模型自动推导,整个建模和运算过程简单、直观和高效.以某中型挖掘机为例进行分析,结果表明模型很好地反映了挖掘机工作装置的动力学特性.该模型可用于挖掘机控制器设计、挖掘轨迹最优规划和工作装置逆向动力学仿真分析.     

工业机器人时间-能量-脉动最优轨迹规划

针对工业机器人时间最优、能耗最优、脉动最优等多目标的轨迹优化问题,基于非均匀有理B样条(NURBS)曲线矩阵表示法,提出一种最优轨迹规划方法。建立五次NURBS曲线数学模型,构造端点运动参数均可指定的高阶连续的关节运动轨迹,确保机器人的运动性能;在考虑机器人运动学约束的条件下,采用多目标粒子群优化算法(MOPSO)以工业机器人运行时间、能量消耗和轨迹脉动为目标对其运动轨迹进行优化,获得Pareto最优解集。对六自由度STANFORD机器人的仿真结果表明,提出的轨迹规划方法可以很好地构造平滑轨迹,MOPSO算法能够实现满足约束条件的运动轨迹多目标优化,得到理想的Pareto分布。最后,为方便期望解的选择,构造归一化权重目标函数,获得高阶连续的优化轨迹。     

工业机器人时间-能量-脉动最优轨迹规划

针对工业机器人时间最优、能耗最优、脉动最优等多目标的轨迹优化问题,基于非均匀有理B样条(NURBS)曲线矩阵表示法,提出一种最优轨迹规划方法。建立五次NURBS曲线数学模型,构造端点运动参数均可指定的高阶连续的关节运动轨迹,确保机器人的运动性能;在考虑机器人运动学约束的条件下,采用多目标粒子群优化算法(MOPSO)以工业机器人运行时间、能量消耗和轨迹脉动为目标对其运动轨迹进行优化,获得Pareto最优解集。对六自由度STANFORD机器人的仿真结果表明,提出的轨迹规划方法可以很好地构造平滑轨迹,MOPSO算法能够实现满足约束条件的运动轨迹多目标优化,得到理想的Pareto分布。最后,为方便期望解的选择,构造归一化权重目标函数,获得高阶连续的优化轨迹。     

一种玻璃搬运机器人轨迹规划和优化研究

考虑玻璃属于易破碎产品,在设计机器人搬运玻璃的轨迹规划时,提出了以执行时间和抖动最优为目标的轨迹规划和优化。将B样条曲线应用到对机器人进行轨迹规划中,建立了以时间和抖动最优为目标的数学模型,利用多亲遗传算法对其进行优化,定量表达了机器人执行搬运作业的单次时间和抖动之间的函数关系,并能根据其设定的参量对两者进行权重分配,使其达到工程使用的匹配。该优化方法在考虑效率的前提下,降低了机器人搬运作业的抖动,也即降低了玻璃的破碎率。该方法对搬运机器人的轨迹规划研究具有一定的意义。     

基于B样条和多目标遗传算法的三次元送料机械手轨迹规划

对三次元送料机械手在满足作业要求下进一步提高效率进行了研究,提出了以执行时间最优为目标的轨迹规划和优化。采用多亲遗传算法与B样条曲线相结合的方式进行轨迹规划和优化,建立了机械手单次作业运行轨迹的时间最短优化模型,并以关节点速度、关节加速度、关节冲击作为优化约束。选取11个关键点对其进一步仿真和实验,其仿真结果表明,该优化方法在满足作业要求的前提下能够提高工作效率。在实验台上对算法进行测试,其实验结果与仿真结果较为一致。该算法对三次元送料机械手的轨迹规划研究具有一定的意义。     

考虑能耗与负载因素的机器人仿生轨迹规划方法研究

提出一种基于仿生学理念的机器人运动轨迹规划方法。通过对人体上肢在举哑铃过程的分析以及对人体上肢进行运动学及动力学的模型建立,得到人体上肢的运动特征点信息。采用五次多项式插值法对轨迹进行规划研究并加入人体上肢手臂的运动特征点信息,最终确定考虑能耗及负载因素的仿生轨迹规划的基本方法。通过运动学、动力学分析及实验对比,确定最优轨迹。最后进行仿真和实验验证此仿人轨迹规划方法的正确性和优越性。     

双机械臂协作最优装配位置及多目标轨迹优化

为了解决以传统人工示教方式确定双机械臂协作装配位置的局限性和随机性,以双机械臂轴孔协调装配为工程背景,针对协作装配过程中机械臂的整体运动灵活性和轨迹规划,采用粒子群算法进行多次寻优,求解整体全局灵活性最优的装配位置,并基于最优位置进行了多目标轨迹优化。分析了双机械臂协调装配过程中的运动约束关系,以可操作度为灵活性评价指标,提出了双机械臂协作装配系统的可操作度评价方法,以此构建优化目标函数,采用粒子群算法,在双机械臂协作空间中求取系统全局可操作度最优的装配位置;基于灵活性最优位置,采用多目标粒子群算法,以时间、能耗、冲击为目标进行了轨迹优化,并在Matlab机器人仿真平台进行了仿真分析。结果表明,将灵活性指标运用到轨迹规划中,能提高机械臂作业效率,降低能耗与冲击损耗;且整个运动过程可维持较高可操作度,能有效规避传统人工示教方式的随机性,实现双机械臂协作装配的最优灵活性轨迹规划。