基于时间-平滑性多目标的机械臂轨迹规划

针对机械臂工作效率及工作中产生振动、磨损的问题,利用5次非均匀B样条曲线(NURBS),在关节空间中建立曲线端点的一阶导数与二阶导数均可指定的时间-位置曲线,通过引入NSGA-II(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II)优化算法以运行效率最优与振动冲击最小为优化目标对机械臂运行轨迹进行优化,得到Pareto最优解。对6R机械臂的仿真结果表明,由5次非均匀B样条曲线构造的轨迹提高了运行效率并减小了机械臂在运动过程中产生的振动与冲击,使得机械臂获得更优的工作性能。     

基于五次NURBS的机械臂时间-能量-平滑性多目标轨迹优化

针对机械臂运动需满足快速性、低能耗和低冲击的问题,建立五次非均匀有理B样条(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轨迹,采用带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)以运行时间、能量消耗和轨迹平滑性为目标对机械臂运动轨迹进行优化,获得Pareto最优解集。对六自由度机器人的仿真结果表明,高次NURBS曲线可以很好的构造平滑轨迹,NSGA-II算法可对五次NURBS曲线轨迹实现有效的多目标优化,得到理想的Pareto分布。通过构造归一化权重目标函数,选择期望解,获得高阶连续的优化轨迹。     

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。     

基于NSGA-Ⅱ算法的机械臂多目标轨迹优化

以HSR-JR612型机械臂为研究对象，针对机械臂运动过程中需满足时间消耗少、能量消耗低、平滑冲击小的问题，对其进行多目标轨迹优化研究。机械臂关节空间轨迹采用七次B样条曲线构造，采用具有精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)，结合对机械臂的关节位移、速度、加速度和加加速度作出限制得到的约束条件，对机械臂轨迹进行优化，得到一组Pareto最优解集合。仿真结果表明，七次B样条曲线构造的机械臂关节空间轨迹速度、加速度和加加速度都连续平滑，保证了机械臂运动性能。在满足约束条件的前提下，NSGA-Ⅱ算法可对机械臂运动轨迹实现有效的多目标优化，获得一组理想的Pareto最优解集，并从中选取一个各项优化目标较为均衡的解作为多目标优化的最终解。     

空间机械臂多目标综合轨迹规划研究

以七自由度冗余空间机械臂为研究对象,对其进行多目标综合轨迹规划研究。为了得到速度和加速度都连续的关节轨迹,首先采用三次均匀B样条曲线构造机械臂的关节空间轨迹。然后分别以机械臂运动时间最短、能量消耗最少和轨迹冲击性最小作为优化目标,以机械臂的关节位移、速度、加速度和关节力矩的限制作为约束条件,建立空间机械臂多目标轨迹规划问题的数学模型。最后使用NSGA-II算法进行数学模型求解,获得空间机械臂多目标轨迹规划问题的Pareto最优解集。仿真结果表明,在满足各项约束条件的前提下,所获得的机械臂关节空间轨迹能够达到使机械臂的多个性能指标综合最优的效果。     

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。     

基于遗传算法的移动机械臂轨迹优化研究

根据移动机械臂运动学和动力学约束,为优化其工作性能,提出了一种基于遗传算法的移动机械臂轨迹优化方法,以时间-冲击最优、运行的时间、移动的空间距离和轨迹长度作为优化指标,同时考虑关节速度、加速度及力矩的约束,为提高关节轨迹的平滑性,采用三次样条曲线拟合关节轨迹,实验结果表明所规划轨迹的关节位移、速度、加速度曲线是连续的,冲击曲线是有界的,间接的限制了关节力矩的变化率,提高了轨迹跟踪的准确性并证明了算法的有效性。     

6-DOF双臂机器人轨迹规划与动力学仿真

以6-DOF双臂机器人为研究对象,利用MATLAB建立D-H模型,对运动轨迹分别进行七次多项式插值和5次B样条插值,最后通过Adams建立机械臂虚拟样机,对其进行动力学仿真。仿真结果表明B样条曲线插值法对运动轨迹插值有较好地适应性,为机械臂运动控制问题研究提供了必要的理论基础。