喷涂机器人的喷枪轨迹优化设计与实验

针对工件上涂层厚度均匀性与喷涂时间相互制约的问题,提出一种曲面上喷涂机器人喷枪轨迹优化设计方法。首先根据复杂曲面的几何特性,对曲面进行分片处理,求解每个曲面片上的喷涂速度和涂层重叠区域宽度的最优值;再利用无方向的连接图表示曲面上的喷枪轨迹优化组合问题,采用改进的粒子群算法进行求解。仿真和喷涂实验结果验证了算法的可行性和有效性。     

喷涂机器人喷枪轨迹规划的优化算法研究

在建立了喷枪位姿模型和自由曲面上的涂层厚度数学模型后,提出了喷涂机器人喷枪轨迹规划的优化算法,并利用极大极小法进行求解.计算机仿真结果论证了本算法和数学模型的有效性,为离线编程系统的建立奠定了基础.     

基于隶属云模型蚁群算法的喷涂机器人喷枪轨迹组合规划

在复杂曲面分片规划成若干个近似平面及每片面喷涂轨迹规划的基础上,将每个片上及片与片交界处的喷枪轨迹组合规划问题转化为广义开环旅行商问题(OTSP),并采用隶属云模型蚁群算法对OTSP问题进行求解.仿真实验结果证明了该方法更佳的全局搜索性和收敛性.     

喷涂机器人连续直线轨迹规划的研究

采用圆弧过渡与抛物线拟合相结合的优化算法对喷涂机器人连续直线轨迹规划进行研究.为了使喷涂机器人操作臂的运动连续平滑,生成一条位置和速度都连续的平滑运动轨迹,利用该优化算法使直线之间的联接连续平滑,然后对该优化算法的仿真结果进行分析,能得到很好的仿真结果,满足工业要求.     

基于改进粒子群算法的工业机器人轨迹规划

针对传统工业机器人轨迹规划效率低、运行不稳定的问题,提出了可以动态调节学习因子的粒子群算法(PSO).该方法通过分段多项式插值进行轨迹的拟合,并运用改进的粒子群算法以时间为适应度函数对工业机器人的轨迹进行优化,有效地将分段多项式插值函数与PSO相结合,避免了粒子群算法构造适应函数的复杂过程,对于传统的PSO初期较易落入...     

喷涂机器人自动轨迹规划研究进展与展望

喷涂自动轨迹规划是以喷枪涂料沉积模型、工件表面CAD模型、约束条件和优化准则为基础,利用最优轨迹规划器自动生成喷枪轨迹。简介了喷涂自动轨迹规划的发展历程,分析了高斯分布模型、贝它分布模型、分析沉积模型、工件表面建模方法和优化准则,详细综述了最优轨迹规划器的研究进展,分析了目前自动轨迹规划研究存在的难点问题,并展望了自动轨迹规划的未来发展。     

基于人工生命算法的并联机器人最优轨迹规划

基于机器人直纹面概念和人工生命算法,提出一种并联机器人位姿轨迹最优规划方法.应用计算几何中的三维直纹面生成原理,对机器人末端执行器的位置和姿态进行统一描述.考虑到机器人姿态直纹面面积及其变化率能够反映和评价机器人的运动学和动力学性能,通过求解等效角位移矢量在空间的运动轨迹形成的三维直纹曲面面积及其变化率,并将其作为泛函的泛函极值,同时考虑运动时机器人的灵活度,建立机器人位置和姿态轨迹优化的数学模型.采用人工生命优化算法对代表并联机器人位姿轨迹的高阶参数化空间曲线的参数进行优选,通过优化轨迹直纹曲面面积及其变化率和机器人的灵巧度,使并联机器人具有良好的运动学和动力学性能.最后以一三自由度球面并联机器人轨迹规划实例,验证所提出方法的可行性.     

基于均值学习策略果蝇算法的工业机器人轨迹规划

针对机器人空间轨迹的时间最优规划问题,文中在建立轨迹规划模型的基础上,对果蝇算法(FOA)进行改进,并由此提出基于均值学习策略果蝇算法(MLS-FOA)的机器人轨迹规划方法。相比于FOA,MLS-FOA增加了向种群均值学习的策略,平衡了算法的全局搜索能力和局部搜索能力。机器人轨迹规划实例表明,MLS-FOA能够在位置、速度、加速度满足约束条件的同时,使得运动曲线更为平滑,同时也缩短了机器人的运动时间,提高了运动效率。     

面向球面的喷涂机器人经线喷涂轨迹优化

针对复杂自由曲面喷涂轨迹优化中出现的球面喷涂轨迹优化问题,根据喷涂实验得到了涂层生长速率模型,基于曲面上用测地线规划喷枪轨迹的优点,采用球面上的经线规划球面的喷枪轨迹,基于经线规划喷枪轨迹的特点,我们运用改变喷枪喷射高度的方法来保证涂层的均匀性,根据许用喷射高度范围,运用bounding-box法对球面进行分片规划处理,并给出了喷枪轨迹的生成方法,重点讨论了每片上的涂层厚度计算方法和相关参数的优化问题,最后通过仿真实验证明该方法可有效地保证涂层的均匀性,并给出了喷枪速率与轨迹间距及喷炬半径的关系.     

面向飞机蒙皮的机器人喷涂轨迹规划

针对飞机蒙皮在线示教编程效率低、轨迹精度差及适用范围有限等问题,基于双目视觉三维扫描及CAD/CAM领域的加工模拟功能,提出一种根据三维模型的加工轨迹生成工业机器人喷涂轨迹的离线编程方法,为解决模型未知的复杂自由曲面喷涂问题提供了新思路。通过三维扫描获取飞机蒙皮表面点云并处理得到其三维模型,结合喷漆工艺,在Unigraphics加工模块中对三维模型加工轨迹进行参数化编程,提取轨迹点并调整喷枪姿态生成机器人喷涂路径;以飞机蒙皮为例进行喷涂仿真。结果表明:该离线编程方法的编程效率、轨迹精度明显优于在线示教编程;该编程方法对其他自由曲面同样具有适用性。     

基于IAGA的机械手时间最优轨迹规划

为了实现机械手在约束范围内以最快的速度运动,将遗传算法应用于机械手时间最优轨迹规划的研究。在遗传算法进化过程的基础上,提出了一种基于种群集散状态的改进自适应遗传算子,同时采用了优胜劣汰的选择方式,进化后期交换交叉和变异的顺序,有效地解决了简单遗传算法的两大缺陷。对PUMA560的前三铰进行了仿真试验,并与混沌优化法进行了对比分析。实验结果表明,所提出的算法可以有效地防止早熟,收敛速度更快,鲁棒性更好且拥有较强的寻优能力。     

基于改进遗传算法的时间最优轨迹规划

提出一种工业机器人时间最优轨迹规划方法.将机器人关节空间的轨迹视为拟合关键点的三次样条曲线,以最优时间为目标建立最优时间轨迹规划的数学模型,同时考虑关节轨迹速度、加速度和加加速度的约束,结合目标函数值和约束条件提出一种用于进化算法的排序方法,以改进遗传算法为例优化关节空间的三次样条轨迹.应用谢菲尔德(Sheffield...     

Time-optimal trajectory planning based on improved adaptive genetic algorithm

This paper investigates a trajectory planning algorithm to reduce the manipulator's working time.A time-optimal trajectory planning (TOTP) is conducted based on improved adaptive genetic algorithm (IAG...     

基于改进遗传算法的移动机器人路径规划研究

基于传统遗传算法在移动机器人路径规划中应用的不足,对遗传算法进行了一定的改进.在初始化种群中采用闵科夫斯基和原理扩展障碍物,选择真正可行的区域,在可行区域中去初始化种群,这样提高了进化的速度;在选择算子中引入了相似性的概念,扩大父代的种类,避免快速进入局部最优解;在交叉算子中采用了动态确定变异概率,这样可以提高个体的质量;通过仿真证明了改进的遗传算法能够更快的收敛到全局最优解,方法是正确有效的.     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划研究

针对蚁群算法在复杂环境下收敛速度慢且易陷入局部最优值的问题,提出一种改进的蚁群优化算法。该方法依据起始点和目标点位置信息选择全局有利区域增加初始信息素浓度,提高前期蚂蚁搜索效率;增加避障策略,避免蚂蚁盲目搜索产生大量交叉路径并有效减少蚂蚁死锁数量;采用动态参数控制的伪随机转移策略,提出优质蚂蚁信息素更新原则,自适应调整挥发系数,提高算法全局性;进行二次路径规划,优化路径并降低移动机器人能耗的损失。实验结果表明,该算法有较高的全局搜索能力,收敛速度明显加快,并且可以有效提高移动机器人工作效率,验证了该算法的有效性和优越性。     

基于改进蝗虫优化算法的移动机器人路径规划

为提升蝗虫优化算法(GOA)在移动机器人路径规划中的应用效果,将基于Levy飞行的局部搜索策略和基于线性递减参数的随机跳出策略引入到GOA中,提出了改进蝗虫优化算法(IGOA)。相比于GOA,IGOA中的Levy飞行局部搜索策略增强了算法的随机性,线性递减参数的随机跳出策略降低了算法陷入局部最优的概率。移动机器人2种不同行驶环境的路径规划实例中,IGOA获得的结果更优。     

基于遗传算法的喷漆机器人轨迹的二层规划

针对喷漆机器人的轨迹优化的复杂性,提出利用二层规划建模的方法,建立合适的数学模型,并应用遗传算法求解最优轨迹,通过MATLAB仿真,验证了该模型和算法的可行,有效.     

基于蚁群算法路径规划的收敛性分析

针对基本蚁群算法存在收敛速度慢,计算周期长,易死锁等问题,提出了蚂蚁回退、蚂蚁相遇、带交叉点的路径交叉的改进算法.通过随机数引入和状态转移概率的应用,平衡了各路径信息素,从而有效的避免陷入局部最优,使得算法在收敛速度和执行效率上得到有效提高.仿真结果表明:该算法在较短的时间内能够规划出较优的路径.     

An improved PSO algorithm for time-optimal trajectory planning of Delta robot in intelligent packaging

With the advancement of the times, robotics technology is also developing rapidly. Some large enterprises in China use robots to work in manufacturing and     

基于改进蚁群算法的移动机器人最优路径规划

针对传统蚁群算法用于移动机器人路径规划时存在初期盲目性搜索、收敛速度慢及转弯次数多等问题,提出了一种改进蚁群算法.该算法将栅格法建立的环境模型划分为3种不同搜索区域,运用数学模型按距离比值方法对初始信息素差异化分配,避免蚂蚁前期盲目性搜索;基于可选孙节点个数的区域安全信息和转角启发信息选择下一子节点,并构造目标性启发函...