基于焊接机器人的实时轨迹插补算法

提出了一种实现焊接机器人实时轨迹插补的规划算法。该算法既能满足时间上的实时性,又能够在完成机器人当前轨迹插补的同时,实现在线调整插补参数,改变机器人当前插补方程,从而改变机器人运动轨迹与状态。而对于不同插补类型,只要找准对应线长的表示,不需要对算法本身进行修改,就可以完成相应的轨迹插补。该算法应用于“昆山一号”焊接机器人中,表明其满足焊接实时性和可调速性要求。     

IVECO横梁焊接机器人轨迹规划及计算机仿真研究

机器人的轨迹规划可以在关节空间中进行 ,也可以在直角坐标空间中进行 .本文分析了这两种轨迹规划的特点 ,给出了基于关节空间的轨迹规划算法和基于直角坐标空间的轨迹规划算法 .针对 IVECO横梁的焊接 ,进行了机器人的轨迹规划研究 ,并进行了计算机仿真 ,该研究成果已应用于 IVECO横梁焊接工作站系统     

基于DTC-MOPSO算法的焊接机器人路径规划

点焊机器人在汽车白车身焊接中的应用大大提高了企业的生产效率,本文从焊接路径长度和能量两方面进行焊接机器人多目标路径规划．为了很好地解决这个问题,本文对一种新型多目标粒子群算法（三态协调搜索多目标粒子群优化算法）进行改进,得到适合于求解离散多目标优化问题的离散化三态协调搜索多目标粒子群算法（DTC-MOPSO）．通过和两个经典的优化算法比较,DTC-MOPSO算法在分散性和收敛性方面都有很好的优化性能．最后运用Matlab机器人工具箱对机器人的运动学、逆运动学以及逆动力学进行分析以求解机器人的路径长度和能耗,并将改进的算法应用于焊接机器人路径规划中,结果显示规划后的路径明显优于另外两种算法.     

六自由度机器人焊接轨迹研究

焊接轨迹是机器人焊接时所行走的轨迹,焊接轨迹算法是控制机器人焊接轨迹的数学模型,本文提出一种通过测量机器人基坐标系、工件坐标系与测量系统坐标系的齐次变换矩阵方法,计算出工件坐标系与焊接机器人基坐标系间的间接标定方法,通过控制器系统控制机器人焊接,实验验证此方法正确可行并成功应用工程中。     

轮式移动焊接机器人弯曲焊缝跟踪控制

分析了轮式移动焊接机器人弯曲焊缝轨迹跟踪问题,建立了机器人的数学模型,采用基于积分backstepping时变状态反馈方法设计了控制器,利用Laypunov方法证明系统是镇定的。针对旋转电弧传感器仅能检测单方向偏差的情况,根据焊枪前端上一时刻和当前时刻的位置对跟踪轨迹的方位角进行估计。控制器在对机器人速度和角速度控制的同时,还对十字滑块进行了控制,使跟踪更加快速、平滑。最后通过数值仿真和机器人实际运动仿真证明了该方法的有效性。     

移动焊接机器人及混合控制

针对目前焊接系统自动化程度低、控制方式单一等特点，介绍了一种采用旋转电弧传感器的移动焊接机器人系统，给出了相关部分的原理和结构；针对该机器人，设计了含多种控制方法的混合控制器。整个系统采用模糊控制、PI控制、bang-bang控制相结合的方法，对控制策略进行了分析，通过实验论证了系统整体的性能。     

机器人路径规划中算法计时的实现

在VC 5.0的环境下实现了机器人路径规划算法的计时。该方法具有通用性,几乎可以毫无更改地应用于其他算法的计时中。其具体实现步骤如下:     

移动焊接机器人焊缝跟踪控制研究及仿真

为了解决轮式移动焊接机器人的焊缝跟踪问题,文中从移动焊接机器人的运动学和动力学模型出发,采用分段运动学到动力学的方法设计焊缝跟踪控制器。控制算法结合积分Backstepping算法和单层神经元网络控制算法,利用单层神经元网络的自学习和自适应能力克服机器人模型参数部分未知和扰动的影响,使跟踪更加快速、平滑。经MATLAB仿真验证了该控制算法的有效性。     

改进蚁群算法的机器人焊接路径规划

利用改进蚁群算法,引入最大最小蚂蚁系统和局部搜索策略,避免蚁群算法出现早熟、停滞问题,并提高了算法的求解速度和精度,实现了合理规划白车身机器人焊接路径和提高焊接机器人的工作效率的目的.设计了白车身机器人焊点规划程序,并将其应用到白车身底板某工位,从仿真结果表明:将改进蚁群算法应用到白车身机器人焊接路径规划中,验证了算法的有效性和可行性.     

基于栅格法的机器人路径规划蚁群算法

描述了一种静态环境下的机器人路径规划仿生算法．该算法用栅格法对场景进行建模,模拟蚂蚁的觅食行为,由多只蚂蚁协作完成最优路径的搜索．搜索过程采用了概率搜索策略、最近邻居策略和目标导引函数,使得搜索过程极为迅速高效．仿真实验结果表明,即使在障碍物非常复杂的地理环境,用本算法也能迅速规划出最优路径,且能进行实时规划,效果十分令人满意．     

基于梯度下降和二分法的移动机器人轨迹规划方法

轨迹规划是移动焊接机器人轨迹控制的基础,是该系统中重要的组成部分。为了提高多关节移动焊接机器人轨迹规划的效率和精确性,同时考虑到多关节焊接机器人的运动特性提出了一种梯度下降法和二分法结合的轨迹规划方法。移动焊接机器人由机械杆和机器人移动平台组成,由于移动平台提供移动性使得移动焊接机器人相对固定的机械臂有更大的工作空间。近年来,此类系统的研究已在经学术界和工业界迅猛发展。论文首先建立移动焊接机器人的运动学模型,并且阐述梯度下降法和二分法结合算法的设计步骤。然后,采用典型的正弦波形作为焊缝轨迹,通过仿真验证该方法的应用前景和可行性。     

基于松弛Dijkstra算法的移动机器人路径规划

在栅格环境建模方法的前提条件下,针对在较大规模、障碍物密集的工作环境中移动机器人难以进行实时路径规划的问题,利用栅格地图的结构特点提出一种松弛的Dijkstra算法。该方法首先采用四邻域搜索在线性时间内构建从源点到全局各点的曼哈顿距离势场,然后从目标点向源点进行八邻域搜索并返回一条无碰撞、近似最优路径。经过Matlab仿真实验证实该方法在计算时间上比采用堆排序实现的Dijksta算法和A-star算法快10倍以上,在路径长度上与最短路径相比误差处于合理范围之内。     

基于遗传算法的移动机器人路径规划

采用动态可变长编码的方法,以栅格表示环境。针对遗传算法大型障碍物难的问题,采用follow wall行为,较好地解决了基于遗传算法的快速路径规划和大型障碍物避障问题。该算法适应任何形状的障碍物,适用于静态和动态环境中。计算机仿真表明,该算法是一种正确和高效的路径规划方法。     

基于遗传算法的六自由度机器人焊接路径规划

对六自由度焊接机器人的轨迹焊接问题,提出了基于遗传算法的路径规划方法。通过D-H法,建立六自由度焊接机器人的运动方程,以系统总的能量损耗为适应度函数,利用遗传算法,给出优化路径。并以实际中的某型号六自由度焊接机器人为例,通过仿真实验证明了该方法的正确性与可行性。     

一种新的移动机器人全局路径规划算法

提出了一种新的移动机器人全局路径规划算法．该算法不需要对环境中的障碍物特征做任何假设,也不需要建立障碍物的连通图模型,有效地克服了传统路径规划算法因为搜索而带来的计算复杂性问题,提高了算法的适应性和实时性．仿真结果证明了算法的有效性．     

基于蚁群算法的机器人路径规划

移动机器人路径规划是机器人学的一个重要研究领域,栅格法模型是其中一类实时性很强的路径规划模型。该文引入蚁群算法的思想,以点离目标点距离、该点的访问次数和移动方向信息素为启发式因子,建立了一种新型的优化算法。新算法不仅能够较好地对已有算例进行求解,而且对于随机设计的新例子求解效果良好。     

搅拌摩擦焊接机器人大型薄壁零件空间曲线焊缝测量与轨迹生成

针对大型金属薄壁零件制造、装夹变形后的空间曲线焊缝加工轨迹尤其是零件空间法矢难以确定的问题,提出了一种通过测量焊缝上离散点计算刀位点并估计空间法矢的方法.首先,利用搅拌摩擦焊接(FSW)机器人末端安装的接触式测头碰触焊缝进行测量,再利用三次样条拟合一系列测得的空间点,得到一条与真实焊缝距离为1倍测头球心半径的空间曲线;其次,通过最小二乘法求出众多测量点的最小二乘平面;以最小二乘平面内焊缝曲线投影的面内法矢估计实际焊缝曲线的空间法矢.最后,将拟合曲线上用弦高差法离散得到的伪刀位点沿其空间法矢的负向平移1倍测头球心半径的距离,作为真正的刀位点.仿真实验表明本文的研究为大型复杂薄壁回转体零件的搅拌摩擦焊接提供了一种不必测量整个曲面便可得到焊接刀位点和法矢的有效方法.     

基于改进模拟退火算法的移动机器人路径规划

提出了一种新型改进模拟退火算法,对移动机器人路径进行了全局优化。该算法不仅继承了经典模拟退火算法能达到全局最优解的优点,而且其收敛速度远远优于经典模拟退火算法。仿真实验研究表明:这种改进模拟退火算法全局寻优能力强,收敛速度快,显著提高了求解移动机器人全局路径规划的效率。