六自由度模块化机械臂的轨迹规划与仿真

文章主要进行六自由度机械臂在关节空间中的轨迹规划。先根据实际模型进行建模并求出D-H参数,再介绍了关节空间中三次多项式插值和五次多项式插值的原理,将模型导入到Matlab中分别用三次和五次多项式插值进行轨迹规划,分别得到三次多项式插值与五次多项式插值时各关节位移、角速度、角加速度与时间曲线图,经比较,五次多项式插值更优,并运用五次多项式插值得到笛卡尔空间的运动轨迹图,得出经过轨迹规划后机械臂的运动平稳且震动较小。     

三指仿人灵巧手轨迹规划及仿真研究

为了保证机械灵巧手在指定时间内完成抓书任务的连续性和平滑性,利用低次多项式插值法对灵巧手进行轨迹规划。通过Matlab软件对规划算法进行仿真。仿真结果表明,采用五次多项式插值法得到的关节角度、角速度、角加速度曲线更加的平滑,提高了轨迹规划的精确性。     

motoman up50机器人的轨迹规划及仿真研究

以motoman up50机器人为研究对象,在MATLAB环境下,利用Robotics Toolbox工具箱对motoman up50机器人进行了三维建模。在其正、逆运动学分析的基础上对轨迹规划的问题进行仿真研究,仿真实验结果显示采用七次多项式进行关节轨迹规划时可以得到平滑的关节角速度、角加速度曲线,保证了机器人的作业精度,对motoman up50机器人的教学及轨迹规划的研究具有重要的意义。     

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。     

Delta机器人三参数Lamé曲线门型轨迹优化

针对Delta机器人笛卡尔空间运动轨迹平滑性优化问题,基于长短轴和次数可变的三参数Lamé曲线进行门型运动轨迹建模,采用非对称的6次多项式规划机器人末端随时间的运动规律,推导得到离散时间下的位移、速度和加速度公式。综合考虑关节角度、角速度、角加速度和关节力矩等约束条件,以关节力矩变化率为优化目标,采用带精英策略的遗传算法对Lamé曲线的三个参数进行优化。提出Lamé曲线次数的选取方法。通过仿真验证该轨迹优化方法能得到平滑运动轨迹,可使机器人运行平稳。     

一种机械臂分段插值轨迹规划方法

针对工业机械臂在运动过程中的角速度与角加速度突变引起的机械系统冲击问题,结合五次B样条曲线和五次多项式的高阶连续性,提出了一种新的分段插值轨迹规划算法即"B-5-B算法"。通过SOLIDWORKS建立样机模型,利用Adams进行虚拟样机的运动学仿真,得到关节的角位移、角速度、角加速度以及关节力矩图。通过与"3-5-3算法"所得到的图进行比较,表明了该算法提高了工业机械臂的角速度和角加速度曲线的平滑性,并降低了机械系统的冲击力,同时由于B样条具有局部支撑性,为轨迹优化提供了一种新的方法,也为机械臂实物验证做了充分的理论支撑。     

基于改进粒子群算法的六自由度工业机器人轨迹规划

针对工件打磨工况,设计建立用于打磨的机器人运动学模型,规划机器人运动学轨迹,通过改进粒子群算法优化轨迹曲线,减少机器人运行时间,提高机器人工作效率。首先建立打磨工业机器人空间运动学模型,计算目标点从笛卡尔空间转换到关节空间的逆解,在关节空间中利用“三次-五次-三次”三段多项式曲线对所求逆解进行轨迹规划,以轨迹运动时间最短作为优化目标。利用融合免疫操作的改进粒子群算法对轨迹曲线进行优化,将改进算法的优化结果与传统粒子群算法进行对比;改进后的新算法改善了粒子群算法易陷入局部最优的问题,适应度结果更好,算法效果更佳。     

关节型码垛机器人轨迹规划及运动学研究

为了使关节型码垛机器人运动更加精确、流畅、连续、平稳的码放货物,提出了基于双平行四边形机构码垛机器人的轨迹规划及运动学分析方法。根据D-H法建立运动学模型,并对其进行反解。采用"5-3-5"轨迹规划法,将各关节运动轨迹分为三段,使用不同低阶多项式对各轨迹段进行插补。利用MATLAB进行运动学仿真分析,并生成关节角、角速度、角加速度变化曲线。利用拉格朗日方程推导各关节驱动力矩,保证各关节按照期望的角速度和角加速度运动。为实现关节型码垛机器人轨迹规划提出一种新的方法。     

基于双种群遗传混沌优化算法的最优时间轨迹规划

针对以最短运行时间为目标的工业机器人轨迹规划问题,提出一种基于混沌局部搜索的双种群遗传最优时间轨迹规划算法。首先以各个节点之间的时间间隔之和为优化目标,以各关节的角速度、角加速度和角加加速度为约束条件,利用五次多项式拟合规划的关节空间位置节点模拟机器人的运行轨迹;然后,利用双种群遗传算法全局搜索能力强、进化速度快和混沌算法局部搜索能力强的优点,提出一种基于双种群遗传混沌优化算法的机器人轨迹规划方法,规划最优时间轨迹;最后,以3自由度空间机械臂为例,验证了所提算法能够使机器人末端执行器的运行轨迹平滑且时间最优。该算法应用于机器人轨迹规划可以延长机器人使用寿命,提高生产效率。     

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。