基于遗传算法的机器人运动路径规划的应用研究

遗传算法是模拟自然界生物进化过程的计算模型,作为一种有效的全局并行优化搜索工具,它具有简单、通用和适于并行分布处理的特点以及广泛的应用潜力。本文介绍了遗传算法的基本原理、方法和特点,并着重从应用的角度讨论用遗传算法求解机器人最短路径规划问题。通过对实例的分析及计算,得出较为理想的结果。     

基于遗传算法的机器人自动化生产线缓冲区容量分配方法

研究一种机器人自动化生产线缓冲区容量分配问题的优化方法。生产系统的生产率与各工序可靠性、生产率及缓冲区容量密切相关。生产线缓冲区总量受限,须将此总量分配至各生产工序的缓冲区。采用连续型生产线模型,并使用近似和分解方法建立生产线可用度和缓冲区容量分配间的关系模型。提出在缓冲区总容量受限状态下,以生产线最大可用度为目标的优化策略。设计半父体比例交叉和单亲交叉型变异的遗传算法得到缓冲区容量分配的次优解,并将该方法应用于一种2平动自由度高速并联机械手为核心的输液软袋装箱码垛自动化生产线,得到该类生产线的缓冲区分配优化方案。多条机器人装箱码垛生产线运行结果表明,此方法是行之有效的。     

基于高精度机器人的激光钎焊系统

弥补SMT技术中腔体类电子产品元器件常规烙铁焊接的不足之处,采用高精度焊接机器人配合视觉及激光焊接装置实现表贴电子元件焊盘的自动点膏和焊接。     

基于遗传算法的自治水下机器人水动力参数辨识方法

针对传统确定自治水下机器人(Autonomous underwater vehicle,AUV)水动力参数试验和理论计算的困难性及以往辨识方法优化结果趋于局部最优解的缺点,提出一种基于遗传算法的AUV水动力参数辨识方法,该方法不受参数初值选取的影响,具有较好的鲁棒性和全局寻优特性,可为AUV运动控制、状态预报及控制系统开发等提供动力学模型。针对开架式AUV原型样机CRanger-01,在对其进行动力学建模分析的基础上,利用该方法对其水平面运动水动力参数进行辨识,得出了CRanger-01的19个水平面水动力参数,与实际值进行比较后,辨识误差在允许范围之内。通过运动仿真对模型进行验证,结果表明该算法能有效辨识AUV水动力参数,可为工程实践提供参考依据。     

一种高精度机器人手眼标定方法

手眼系统的标定是机器人视觉中的一个重要研究内容,标定的准确性直接影响机器人的作业精度。对于机器人眼在手系统,介绍了标定的原理并给出标定方程的求解方法。指出摄像机外参是构建标定方程的重要数据,为确保摄像机外参的准确性,提出利用图像校正的原理对摄像机外参进行验证。通过对基于标定方程的精度影响因素进行分析,对标定过程中的机器人运动轨迹进行规划。最后通过实验,对比了摄像机外参筛选前后的标定结果,证明经过摄像机外参筛选后,对标定精度和稳定性有一定提高,展示了实验过程中各步骤的完整数据,并验证了最终的标定精度。     

机器人末端运动特征描述方法

在回顾机器人机构构型设计发展历程的基础上，综述了当前存在的几种构型理论所取得的主要成果，指出仅仅采用自由度方法来描述机器人输出运动特征的不足之处。提出一种机器人末端运动特征的描述方法，能够简便而详尽的表达机器人末端执行器在三维空间所具有的不同运动特征，最后给出了应用实例。     

基于遗传算法对控制水下机器人运动姿态进行PID参数整定

为了保证水下机器人在工作时面对外界扰动,能够及时调节自身姿态,保证控制性能,将通过获得其运动控制方程,再使用遗传算法PID对其进行控制。将遗传算法PID与PID仿真实验进行对比,得出遗传算法PID控制针对水下机器人的控制性能方面有一定提升,具有一定可行性。     

基于遗传算法的微小型谐振机器人结构拓扑优化方法研究

采用基于遗传算法的结构拓扑优化方法,设计了一种弯曲和扭转固有频率值相等的新型微小型机器人谐振足.采用可行解变换法和分层罚函数的方法解决了遗传算法中遗传、交叉、变异后产生不连通结构、棋盘格式的问题,并在有限元分析之前进行了结构连通性分析,提高了计算效率.     

基于概率论的机器人高斯运动避障轨迹规划方法

当机器人的运动存在过程噪声,或其携带的闭环反馈传感器存在观测误差时,机器人的运动就会呈现出显著的非确定性。以自然界最为普遍的高斯分布描述系统运动状态的非确定性。用概率论的方法结合机器人本身的线性控制及卡尔曼滤波对机器人可行轨迹进行规划和先验概率的评估,从而得到机器人先验估计概率。采用线性控制方法和卡尔曼滤波相结合,进行高斯运动系统误差建模;然后用高斯运动模型对可行轨迹进行评估,能够计算出轨迹避开障碍和到达目标点的概率。为了进行最优轨迹规划,通过样条化方法计算出一组可行轨迹。理论上,这些轨迹本身都能够达到目标点,并避开障碍,但由于机器人行为的非确定性,机器人仍然存在碰撞和难以达到目标点的可能。通过高斯运动先验概率估计,评估成功概率值最大的轨迹就是机器人非确定性高斯运动状态下的最优轨迹。     

基于遗传算法的运动图像的实时处理

提出了一种用于机器人手臂实时视觉伺服的运动图像实时处理的方法.这种方法采用全局遗传算法/局部遗传算法以及未经处理的原始图像对一个已知模型的运动目标物体进行识别.在GA处理的过程中,适应度函数的计算是基于表面-条纹模型作为目标物体模型,并且同时采用全局遗传算法和局部遗传算法来识别物体的形状及检测位置与方向,提高了GA的收敛速度,并得到了良好的识别结果.还采用一个三角形的物体为目标,对所提出的方法进行了仿真试验,结果证实了这种识别方法的有效性.     

基于遗传算法的并联机器人运动学正解研究

运动学正解分析是对并联机器人其它性能进行分析的基础,也是并联机器人研究中的一个难点。本文采用遗传算法来求解并联机器人的运动学正解,并且利用灰色关联分析对求解结果进行了分组,得到了Stewart平台并联机器人的7组实解。实例表明该方法简单、方便、具有通用性,是求解并联机器人运动学问题的一种新策略。     

基于遗传算法的双机器人加工中心布局优化

首先建立了面向大型仪表板的双机器人作业加工单元,为了保证机器人和工件不发生碰撞,提出了以双机器人的工作空间重合率最大为目标、基于遗传算法的双机器人加工中心优化布局方法,建立了空间约束的数学模型,利用MATLAB软件进行仿真分析,并从空间重合率、加工周期两个方面进行比较。结果表明：相对于公司现有状态,空间重合率提高了14.6%,加工周期缩短了1.2min,验证了该方法的有效性和可行性。     

基于改进遗传算法的机器人运动轨迹跟踪控制

通过对机器人的运动轨迹准确跟踪控制,能够有效提高机器人路径规划和自主定位的准确性。机器人在运动过程中运动轨迹受到小扰动分段线性误差的影响,机器人系统是一个多变量非线性系统,传统的遗传算法进行运动轨迹跟踪控制在边界层出现稳态跟踪误差。针对以上问题提出一种基于改进遗传算法的机器人运动轨迹跟踪控制算法。模拟构建所研究的机器人的运动环境模型,把机器人运动轨迹的空间坐标抽象为遗传种群的虚拟世界,得到机器人运动空间的网格结构模型。通过遗传进化的方式寻找目标点并进行移动,为了使得机器人的运动轨迹控制满足遗传算法的匹配条件和参数摄动带来的误差,在机器人运动轨迹滑膜面设计一个跟踪误差的积分项,实现算法改进。仿真结果表明:采用该算法进行机器人运动轨迹控制,能以较快的收敛速度找到最优路径,机器人跟踪控制性能精确度和收敛性较好,性能优越。     

基于遗传算法的平面欠驱动机器人模糊控制

以平面欠驱动机器人为研究对象,对其运动控制问题进行了研究,提出了一种基于遗传算法的模糊控制新方法.控制目标为实现欠驱动机器人的任意位置控制.控制器直接以关节角度误差变量作为模糊控制器的输入,引入遗传算法对模糊控制规则和隶属度函数同时进行优化,进而得到最优模糊控制系统,最后进行数值仿真,仿真结果表明所设计的控制器能快速精确的实现2自由度及3自由度欠驱动机器人的任意位置控制,且具有很好的稳定性.     

基于遗传算法的机器人最优测量构型研究

研究了机器人标定中最优测量构型的选择,采用奇异值分解方法获得了机器人位姿测量构型的观测指标。以该指标为优化的目标函数,利用遗传算法来选择机器人的一系列最优测量构型,以最小化参数估计中测量和建模误差的影响。实验结果表明,利用该方法获得的最优测量构型的标定结果优于随机选择的测量构型的标定结果。     

基于遗传算法的喷涂机器人喷枪路径规划

根据复杂曲面的几何特性和拓扑结构,对曲面进行分片处理,在每一片上进行喷涂机器人喷枪路径的规划。将整个曲面上的喷枪路径顺序组合问题看成乡村邮递员问题（ORPP）,并采用哈密尔顿图形法表示ORPP,用遗传算法进行求解。个体编码采用代表哈密尔顿图中顶点的实数编码和代表每片上路径方向的编码相结合的方法,可实现对问题空间的全局快速寻优。最后以某品牌汽车车身后盖为喷涂对象进行仿真实验,实验结果验证了所提算法的有效性。     

点焊机器人离线程序高精度校准方法的应用

为了提高离线程序校准精度,从而提升焊接工艺质量、缩短调试周期、降低投资成本,基于FANUC的机器人点焊系统,运用FANUC专用仿真软件Roboguide,通过四点法校正机器人坐标系与实际产品坐标系的误差,从而提高离线程序精度,并通过实际应用验证分析该方法的精度。     

基于遗传算法的移动机械手运动规划

讨论移动机械手非完整运动最优规划问题.利用遗传算法对移动机械手进行了两点和多点运动规划,采用了浮点数编码及适应度最优保存策略.通过仿真试验,验证了该方法的有效性和可行性.     

高精度机器人控制系统研究

为实现工业机器人的高速高精度控制,提出了一种基于PC+DSP的实时智能控制系统结构。该结构考虑了机器人的动力学模型,将参数辨识与控制方法相结合,并建立专家知识库,使其能根据用户或性能要求,自动选择最佳的基于动力学模型的控制方案,以获得满意的控制精度。并且给出了机器人控制系统的软硬件架构,采用高速DSP实时进行参数辨识和控制算法的计算。最后通过对二自由度机器人的实验,说明了该系统的智能结构是有效的、可行的,并且能获得较高的控制精度。