六足机器人腿部最优时间轨迹规划

为了提高六足机器人腿部控制的平稳性、动作快速性,利用五次B样条曲线进行关节空间轨迹规划,从而使关节运动的速度、加速度和脉动连续。利用B样条曲线的凸包性把腿部关节速度与加速度约束转化为对曲线控制顶点的约束。通过MATLAB遗传算法工具箱对运动轨迹进行时间优化,利用罚函数解决关节约束问题。仿真结果表明:该轨迹规划方法有效且可行。     

6R机器人轨迹规划目标逆解精度优化算法

应用常规D-H建模方法,建立6R机器人正运动学模型。当模型存在误差时,轨迹规划目标逆解含有误差,实际运行轨迹无法满足机器人作业精度。提出将目标位姿与实际位姿间误差作为迭代目标,基于Levenberg-Marquardt方法求逆,利用含有误差的模型参数,实现逆解精度迭代优化,输出修正后的关节角逆解,可使机器人实际运动以所需作业精度接近轨迹规划目标位姿。经仿真验证,算法可完成复杂的轨迹规划逆解精度优化,且避免运动学模型高精标定与参数识别,有实际应用价值。     

基于优化的六自由度工业机器人NURBS轨迹规划

针对机器人在运动过程中遇到较大振动和冲击问题,为进一步提高轨迹规划的精度,减轻振动和冲击,延长机器人使用寿命。以实验室REBOT-V-6R机器人为研究对象,分别采用三次多项式、三次B样条和三次NURBS在基于最短路程原则下对机器人轨迹进行规划。规划结果表明,采用三次NURBS规划的运动轨迹速度、加速度光滑,连续没有突变,机器人轨迹精度较好,运动性能优于三次多项式样条和三次B样条。     

基于时间最优的机器人关节轨迹规划方法

工业机器人在精密装配领域正在朝着装配速度更快、精度更高以及轨迹最优方向发展。为此,基于平滑轨迹生成模型,提出一种新的工业机器人关节轨迹规划方法。该方法结合工业机器人特定的装配任务和每个关节的特定移动配置方式在机器人运动链上进行优化,采用多变量时间优化方法优化机器人各关节运动轨迹,进而最小化机器人的总体执行时间,达到时间最优,提高装配效率的目的。多变量时间最优机器人关节规划方法在光电工业的模块化机器人上进行了测试。实验结果表明,工业机器人关节轨迹优化方法能够有效提高机器人装配效率,相比传统轨迹规划方法能够缩短39%的执行总时间,证明了该方法对工业机器人平滑轨迹生成的有效性。     

双机器人协同焊接的轨迹优化

提出一种双机器人协同焊接轨迹优化方法.基于弗莱纳-雪列矢量理论,建立并修正复杂焊缝离散点坐标系.在双机器人协同焊接有效工作空间内,以最佳焊位、焊接速度恒定、无碰撞以及一定焊枪工作位姿为约束条件,确定双机器人初始焊接点可行域.基于焊接平稳性思想,以焊接全过程双机器人各关节角位移变化总量最小化为优化目标,获取最优初始焊接点和其对应的最优焊接轨迹.搭建试验平台,比较最优初始焊接点和其它可行点的协同焊接轨迹.对各关节的平均角速度、角速度波动性、峰值和焊接时间四个方面分析.结果表明,提出轨迹优化方法是有效的.     

6R雕刻机器人NURBS曲面刀路规划的研究

提出了一种6R雕刻机器人NURBS曲面刀路规划方法,详细地论述了运用泰勒和坐标变换方法实现NURBS曲面刀路轨迹、切削点位、端铣刀有效加工半径及末端执行器逆运动变换的算法.为进一步运用到雕刻机器人轨迹规划或离线编程打下了基础.     

逆向驱动焊接机器人NURBS轨迹规划

针对焊接机器人逆向运动学不易求解且多解或无解的缺点,提出一种基于ADAMS和MATLAB的逆向驱动轨迹规划方法,并采用非均匀有理B样条(non-uniform rational B-splines,NURBS)进行关节曲线拟合,并进行焊接机器人的运动学仿真.结果表明,与正弦曲线和五次多项式等传统规划算法相比,逆向驱动NURBS轨迹规划算法,获得的各关节角位移曲线光顺性较好,机械手各方向的位移误差均较小,误差小于1 mm,从而快速准确实现焊接机器人的预期轨迹,为焊接机器人轨迹规划提供了一种新思路.     

基于改进DE算法的工业机器人时间最优轨迹规划

为提高工业机器人的工作效率,提出一种进行时间最优轨迹规划的新算法。通过对已知任务轨迹的关键点进行运动学反解,求解与之对应的关节空间位置序列,并采用5次非均匀有理B样条曲线构造关节运动曲线,能够保证机器人各关节位置的准确性,实现各关节运动的速度、加速度以及二次加速度的连续性。通过改进差分进化(Differential Evolution简称DE)算法,充分利用不可行解的信息,加强对边界的搜索,增强了算法的全局搜索能力。与遗传算法以及差分进化算法进行比较,利用该算法进行轨迹规划,结果显示该算法的搜索速度更快,所得的数值结果更小。     

基于粒子群优化算法的机器人最优轨迹规划

机器人轨迹规划是机器人研究中的一个重点方向,直接关系到机器人的工作效率。为了使机器人运动过程中角速度和角加速度连续,采用三次样条插值函数对运动轨迹进行规划。由于角速度过快和角加速度过大会导致机器人系统产生震动和冲击现象,因此利用粒子群优化算法对角速度以及角加速度约束下的机器人运动时间进行优化,使得机器人在平稳运行的同时保持运行时间最优。最后运用MATLAB机器人工具箱进行仿真实验,实验结果证明了该方法在机器人轨迹规划中的可行性。     

基于NURBS算法的工业机器人轨迹规划研究

轨迹规划是工业机器人研究领域的重要内容之一。为解决使用直线与圆弧逼近不规则曲线方法带来较大误差的问题,提出使用NURBS拟合自由曲线,并使用S形速度曲线来控制机器人末端的运动速度和加速度,使各个插补点的位置、速度和加速度能够连续,将之反推到关节空间可以得到各个关节的角度、角速度和角加速度。最后以IRB2600工业机器人为仿真本体,通过MATLAB仿真证明:NURBS和S形速度曲线相结合的方法可以得到在关节空间连续、平稳的运行轨迹、速度曲线、加速度曲线,减弱了因各关节角度、角速度、角加速度突变带来的冲击影响,优化了机器人运行轨迹。     

末端轨迹指定的机器人最优二次轨迹规划

本文结合动态规划法和速度限制曲线法，在末端轨迹指定的情况下，进行了机器人时间-能量加权最优二次轨迹规划，该方法具有直观，简洁，物理意义清晰，计算量小的优点，文章给出了具体计算实例。     

一种加加速度连续平滑的新型柔性加减速控制算法

针对数控机床加工微小线段时因加加速度突变而导致精度和效率下降等问题,提出一种新型柔性加减速控制算法。该算法基于正弦函数构建了加加速度连续平滑的运动控制曲线,并通过分析数控机床加工线段的长度和初末速度,实现新型柔性加减速算法的速度规划。仿真与实验测试结果表明：与传统S形算法相比,该算法能有效地降低因加加速度突变引起的振动,提高数控加工过程中的平稳性与效率。     

基于正弦波加速度曲线的机器人圆弧轨迹规划

针对轨迹规划曲线的平滑性进行研究,提出能够保证C2连续的正弦波加速度曲线对圆弧轨迹曲线进行升降速控制,并采用四元数球面线性插值规划机器人末端平滑的圆弧姿态轨迹。最后在六关节搬运机器人上进行仿真与试验,结果表明:运用正弦波加速度曲线进行升降速控制,不仅能够保证C2连续,而且计算量相对较小,能够较好地满足机器人控制的实时性要求。     

基于PSO的6R装配机器人手臂刚度优化

为了提高6R装配机器人的末端定位精度,从提高其刚度性能出发,提出一种基于PSO的机器人臂长组优化算法。首先,在装配机器人的静刚度模型基础上,提出末端刚度矩阵的"力-线位移矩阵"在手臂工作空间内奇异值的积分均值作为机器人末端刚度的定量评价指标,并以其为优化目标,建立机器人臂长组分配优化函数,研究利用PSO寻优算法对该优化函数求解;最后对某公司自主开发的KRT20-1540装配机器人,利用ANASYS仿真,验证了该方法的可行性。     

基于粒子群优化算法的机器人最优轨迹规划（英文）

机器人轨迹规划是机器人研究中的一个重点方向,直接关系到机器人的工作效率。为了使机器人运动过程中角速度和角加速度连续,采用三次样条插值函数对运动轨迹进行规划。由于角速度过快和角加速度过大会导致机器人系统产生震动和冲击现象,因此利用粒子群优化算法对角速度以及角加速度约束下的机器人运动时间进行优化,使得机器人在平稳运行的同时保持运行时间最优。最后运用MATLAB机器人工具箱进行仿真实验,实验结果证明了该方法在机器人轨迹规划中的可行性。     

五轴变权重等距双NURBS刀具路径平滑算法

针对计算机辅助制造系统(CAM)生成的五轴线性刀具路径仅满足G0连续从而影响加工精度和工件表面质量的问题,提出了一种使用模拟退火优化控制点权重的等距双NURBS路径平滑方法.基于线性路径的夹角,将线性刀具路径分为局部平滑段和整体平滑段,选取辅助控制点实现不同平滑方式得到的NURBS路径的G2连续性.刀尖路径和刀轴路径采...     

焊接机器人空间轨迹段间位姿平滑过渡方法

针对目前采用传统轨迹过渡方法在实现多段焊接轨迹过渡处理仅能保证机器人末端速度的平滑性，却无法实现满足弓高误差要求的问题，提出采用三次非均匀有理B样条曲线(non-uniform rational B-splines, NURBS曲线)的最大弓高误差可控的轨迹过渡方法。根据最大弓高误差计算过渡路径点，并用NURBS曲线对路径点进行拟合得到过渡轨迹。此外，基于位姿同步，对衔接点的角速度进行前瞻处理，并采用S型加减速对轨迹姿态进行规划。在自主搭建的机器人测试平台验证所提出的轨迹过渡方法，实验结果表明可以根据焊接工艺需求设定最大弓高误差，且在保证机器人末端线速度和角速度平滑性的基础上，保证实际弓高误差小于设定值。     

工业机器人多目标轨迹优化

基于工业机器人时间、能量、冲击最优等多目标下的轨迹优化问题,采用多目标优化方法进行研究。采用七次B样条插值曲线,构造工业机器人连续并且两端端点的参数都可以进行设定的轨迹,保证了工业机器人的运动性能。然后采用改进遗传算法对工业机器人进行优化,得出Pareto最优解集。在自主研发的六自由度工业机器人上的仿真结果表明：七次B样条插值可以得到连续的机器人轨迹,改进的遗传算法可使B样条轨迹进行有效的多目标寻优,获得良好的Pareto前沿。     

基于麻雀算法的机械手时间最优轨迹规划

针对五自由度凸轮工件缺陷检测的机械手时间最优轨迹规划问题,利用D-H表示法建立机械手运动模型,通过正运动学、逆运动学分析求解各关节角度变化值,利用三次样条曲线在关节空间中建立机械手运动轨迹.同时在满足各关节速度、加速度、加加速度限制范围的基础上,采用麻雀算法通过约束条件外加罚函数改进个体适应度函数,对三次样条曲线轨迹实...     

基于时间最优的搬运机器人运动规划

为了提高搬运机器人在码垛过程中的速度和运动平稳性,在其关节空间内,以时间最短为规划目标,采用三次样条曲线对搬运机器人的运动轨迹进行规划,保证其速度,加速度连续;针对搬运机器人的特定的工作方式和特定的机械结构,在传统的PTP运动模式基础上提出一种基于时间最优的规划方法,对机器人整个码垛过程进行再规划。通过实验验证,运动优化后,其码垛速度大大提高。