基于多约束的机器人关节空间轨迹规划

当机器人进行快速运动且运动时间确定时,由于受到驱动机构性能等因素的制约,机器人进行运动轨迹规划时需要考虑角加速度约束、角速度约束和角度约束等多个约束条件。通过对运动约束进行分析,提出基于梯形速度曲线的多约束条件下机器人关节空间轨迹规划方法。根据无约束条件下规划出的最小加速度运动轨迹,在角加速度满足约束的情况下对其进行优化,获得满足角速度约束和角度约束的最小角加速度运动轨迹。对加速度达到最大时的轨迹也无法满足约束条件的情况进行讨论。该轨迹规划方法兼顾机器人的运动平稳性与约束要求,并且能够充分发挥机器人关节的驱动性能。仿真结果表明了该方法的可行性。     

基于时间最优的3R机械手轨迹规划研究

在3R关节型机械手设计过程中,通过对机械手的速度、加速度、加加速度进行约束,在三次B样条插值的基础上,以达到机械手轨迹规划最优时间为目标,利用MATLAB遗传算法工具箱对各关节每段运动轨迹进行时间最短优化,并利用MATLAB进行轨迹规划运动仿真分析。仿真结果表明:该方法具有有效性,显著提高了机械手的工作效率。     

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...     

基于凸优化的举高消防车时间最优轨迹规划

为提高举高消防车作业的及时性、可靠性与安全性,提出一种考虑动作平稳、无冲击的时间最优轨迹规划算法。引入伪位移参量s表示路径,利用B样条曲线对举高消防车臂架系统各个关节运动离散点进行拟合,构造连续运动几何路径。结合连续路径,以s及其对于时间的各阶导数表示时间最优目标函数与各个关节速度、加速度约束,建立时间最优轨迹规划的凸优化模型。利用B样条曲线以有限维矢量x表示轨迹,采用内点法对凸优化模型进行求解,在保证速度、加速度、加加速度连续的条件下求得最优解,进而得到各个关节的运动轨迹。利用提出的方法对大高度举高消防车进行轨迹规划,经仿真表明,在满足动作平稳性的同时得到时间最优运动轨迹。     

风洞上攻角机器人轨迹规划算法研究与实现

为了提高机械臂跟踪目标轨迹的运动速度,对其目标轨迹进行二次规划。该轨迹规划算法通过引入路径参数s,将关节速度、力/力矩等约束转化为关于路径参数的约束,分别求取关节速度与力/力矩约束限制下路径参数s的最大速度曲线,对最大速度曲线求交集,获得多重约束最大速度曲线。采用模糊推理方法对目标轨迹进行离散化处理,减小优化规模;以0值加速度曲线乘以比例系数Kv替代关节力/力矩约束的最大速度曲线,提高算法的计算效率;通过速度特征点算法与修型射靶算法对规划得到的轨迹进行修形,确保修形后的目标轨迹满足关节速度、力/力矩的约束,并且速度曲线光滑。实验表明,该轨迹规划算法对不同复杂程度的目标轨迹都有着较好的规划性能,能够得到连续平滑的时间近似最优轨迹。     

机械手时间最优脉动连续轨迹规划算法

为使机械手的作业效率达到最优,同时确保运动的平稳性,提出一种新的最优轨迹规划方法。通过逆运动学运算得到与任务空间轨迹对应的关节空间位置序列,采用7次B样条曲线插值方法构造启动和停止运动参数可控,且速度、加速度和脉动均连续的关节轨迹。将机械手运动学约束转化为B样条曲线的控制顶点约束,采用序列二次规划方法求解最优运动时间节点,进而规划出满足非线性运动学约束的时间最优脉动连续轨迹。仿真和试验结果表明,提出的轨迹规划方法为关节控制器提供理想的轨迹,使机械手在最短的时间平稳地跟踪任务空间的任意指定轨迹。     

考虑关节摩擦的并联机器人平滑轨迹规划

针对一种空间3自由度并联机器人,提出一种近似时间最优的平滑轨迹规划算法。与基于动力学模型的传统轨迹规划算法相比,所提出的算法模型综合考虑了所有运动关节的摩擦力矩,通过虚功原理建立了运动机构完整的动力学模型,并将运动学和动力学约束条件转换为伪速度极值曲线,同时计算出伪加速度零值边界曲线,二者相结合能更准确地反映出规划轨迹应遵循的约束条件。利用五次样条曲线分段构建相平面下伪状态、伪速度和伪加速度的平滑运动轨迹曲线,从而保证了驱动力矩、关节速度和加速度的连续性。最后利用所提出的规划方法对一种并联机器人进行轨迹规划,并通过试验验证了该方法的有效性,指出了并联机器人与串联机器人轨迹规划存在的差异,该算法可用于同类工业机器人的在线轨迹规划。     

基于遗传算法的6-DOF机器人最优时间轨迹规划

针对机器人在特定工作坏境下工作效率低的情况,提出一种以时间为最优的轨迹规划方法。采用七次B样条曲线完成机器人各关节位置-时间序列的插值,并将运动学约束转化为B样条曲线控制顶点的约束,以机器人关节轨迹运行时间最优为优化指标,采用遗传算法对轨迹曲线执行时间最短寻优,规划出满足运动学约束及力矩平滑的时间最优轨迹。实验结果表明,该规划算法能够明显减小加加速度的累积效应,提高机器人执行轨迹的最优时间。     

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。     

改进鲸鱼优化算法在机械臂时间最优轨迹规划的应用

针对机械臂时间最优轨迹规划问题,提出一种改进鲸鱼优化算法的最优轨迹规划方法。首先把机械臂各个关节的角度、角速度、角加速度作为约束参数,在关节空间中采用五次多项式插值构造机械臂的轨迹,然后建立以机械臂运行时间最优为目标的目标函数,采用改进的鲸鱼优化算法（IWOA）来对时间进行优化,提高机械臂的运行效率。最后通过MATLAB进行仿真,结果表明,改进的鲸鱼优化算法相较于其它同类算法求解精度更高,收敛速度更快,并且经过IWOA和轨迹优化结合得到的机械臂的位移、速度和加速度曲线都是平滑的且没有明显的突变,验证了该轨迹规划方法的有效性。