改进麻雀搜索算法下机械臂轨迹规划

针对数控加工机器人的工作抖动问题,考虑机床工作精密度、时间、能耗指标,提出一种时间寻优的改进麻雀搜索优化算法。使用D-H参数构建机械臂数学模型,在MATLAB环境下对已建立模型进行仿真分析,利用3-5-3多项式插值法对机械臂空间轨迹路线分析,并提出麻雀搜索算法优化方案,对比传统算法及改进后机械臂关节速度及加速度曲线,明确优化后算法高效性,对比其他优化算法,确定机械臂时间最优解。研究结果表明,改进麻雀搜索算法粒子收敛速度提升43%,最优解收敛精度提升8%,机械臂轨迹规划用时明显缩短,轨迹规划达到预期,有效提高算法收敛效率及求解精度。     

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...     

基于改进PSO算法的时间最优机械臂轨迹规划北大核心

针对传统机械臂轨迹规划存在效率低、智能算法易早熟和运行不稳定等问题,提出了一种以时间最优为目标,采用改进粒子群算法(PSO)对6自由度机械臂轨迹进行优化的方法。首先,在关节空间下利用机械臂正逆运动学原理获取其轨迹插值点;其次,为了使机械臂能够快速平稳地到达目标位置,采用3-5-3多项式对其轨迹进行插值;最后,使用改进PSO算法对分段多项式插值构造的轨迹进行优化,实现6自由度机械臂时间最优的轨迹规划。通过MATLAB仿真实验可以得到机械臂各个关节的加速度、速度和位置的轨迹信息,在满足机械臂运动学约束的前提下,机械臂完成整段轨迹所用的时间从3 s减少到2.1 s,整体运行时间相对于PSO算法优化前缩短了近30%,由此表明改进PSO算法可以有效地实现6自由度机械臂时间最优的轨迹规划。     

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。     

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。     

基于混沌麻雀搜索算法的PMSM直接转矩控制北大核心

永磁同步电机直接转矩控制系统中PI控制器的比例增益(Kp)和积分增益(Ki)直接影响了系统的控制性能,提出了混沌麻雀搜索算法(CSSA)来优化直接转矩系统PI控制器的参数。利用Sine混沌映射初始化种群,选出适应度排序靠前的麻雀个体作为初始种群,提高初始解的质量,解决了麻雀搜索算法(SSA)容易陷入局部最优的问题,进而使算法的全局搜索能力提升。基于MATLAB/Simulink仿真实验表明,将CSSA应用于直接转矩控制系统,相比于SSA,在搜索可靠性、迭代次数收敛速度得到改善,使得电机系统的动态响应速度和鲁棒性有着较大的提升,同时可以有效抑制电机的转矩、磁链的波动。     

机器人关节空间的轨迹规划研究

讨论了一种四自由度工业机器人的关节空间的轨迹规划问题。利用三次样条函数对关节变量进行插值，使规划的轨迹函数连续且平滑，保证了机器人在整个作业过程中的运动平稳。实验表明，该轨迹规划方法是准确可行的。     

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.     

基于非均匀B样条曲线的机器人轨迹过渡算法北大核心

针对6自由度工业机器人末端轨迹不光顺、衔接速度慢、运动不平稳的问题,提出了一种基于非均匀B样条曲线的过渡模型和对应规划算法。使用5次非均匀B样条曲线,构建了G^(3)连续的空间轨迹过渡模型;根据轨迹过渡的拐角速度约束以及轨迹长度的相互制约关系,提出了自适应的速度前瞻算法;采用四阶龙格库塔-割线法,实现了样条曲线的插补;最后,利用安川HP20D机器人和Leica激光跟踪仪AT960进行实验,测量机器人末端TCP速度和加速度信息。实验结果表明,该过渡算法提升了多段连续轨迹的衔接速度,减小了速度波动,避免加速度突变,实现了机器人的平稳运动。     

基于样条插值算法的工业机器人轨迹规划研究

工业机器人的控制系统是封闭且独立的，通过示教方式来在线编程是很难完成复杂的曲线运动，效率较低。为此在工件面型图像中对待加工轨迹进行规划，根据三次B样条曲线插值算法对规划好的加工路径轨迹进行数据处理，通过离线编程把加工轨迹数据点格式转换成机器人程序文件，把复杂的曲线运动分解成直线运动和圆弧运动，从而实现工业机器人的复杂曲线运动。实验过程中机器人运动流畅没有停顿，实际运动轨迹和规划运动轨迹吻合得很好，证明该方法有效可行。     

基于CAD/CAM技术的机器人连续轨迹规划

在复杂零件造型及弧焊中,提出了基于CAD/CAM技术的机器人连续轨迹规划算法.该算法利用CAM中的造型及铣加工功能模块获得待加工工件表面信息,然后综合考虑机器人系统加工精度和加工速度的要求,采用累加弦长的三次参数B样条算法,调整和优化工艺参数,并将CNC轨迹转化成机器人运动轨迹.实验证明,该算法所生成的连续轨迹运动精度更高,运行更平稳,可满足面向复杂轮廓的现代高速高精度的机械加工要求.     

六自由度机器人运动学仿真及轨迹规划

为减小机器人运动过程中的振动和冲击,延长机器人使用寿命,提高轨迹规划的精度,以六自由度工业机器人为研究对象,针对采用五次多项式样条规划的轨迹因加加速度有突变而导致的轨迹精度不高的问题,采用五次和七次非均匀B样条对机器人轨迹进行规划。机器人的运动学建模和轨迹规划的仿真通过MATLAB平台实现。仿真结果表明,采用五次和七次非均匀B样条规划的运动轨迹速度、加速度光滑,加加速度连续没有突变,机器人轨迹精度较好,运动性能优于五次多项式样条。     

基于840D的工业机器人轨迹规划北大核心

工业机器人作为现代工业不可或缺的一部分,对其进行轨迹规划的研究十分重要。鉴于在笛卡尔空间内进行轨迹规划的种种困难,更为可行的办法是在关节空间内进行轨迹规划。5次多项式曲线可以在位置、速度、加速度都存在约束的情况下,对机器人轨迹进行拟合。最后通过840D的"The handling transformation package"模块对SCARA机器人进行配置,确定DH参数,使用改进的Matlab Robotics Toolbox对其建模,进行轨迹规划的仿真。通过研究SCARA机器人的轨迹规划,发现数值解法费时、不精确,标准化工业机器人的结构设计来获得其解析解,是今后的重要发展方向。     

基于五次B样条的机械手关节空间平滑轨迹规划

为实现机械手作业轨迹平滑,关节轨迹的速度、加速度、加加速度保持连续,起始和停止的速度、加速度和加加速度可以任意配置,采用5次B样条曲线插值方法构造关节轨迹。推导了B样条曲线插值轨迹算法;通过VC++6.0开发平台,基于MFC框架类和OpenGL图形库仿真出机械手的运动过程,并绘制出各关节的位置、速度、加速度时间曲线图。仿真结果表明,该方法使机械手关节调整平滑且运动平稳,运动性能显著优于传统的三次样条轨迹规划。     

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。     

基于改进混合粒子群算法的机器人轨迹规划

针对机器人工作效率以及运行平稳性问题,提出一种基于改进混合粒子群算法的轨迹规划方法。建立新的模拟退火机制,并结合粒子群算法进行多目标优化;使用非线性惯性权重递减策略以及动态学习因子平衡局部和全局搜索能力。以某六自由度机器人(SFR-TA)为研究对象,使用5-7-5插值多项式构造轨迹曲线;利用权重系数法,将基于时间-脉动冲击的目标函数归一化处理以求得最优值。结果表明：相比于传统粒子群算法,该算法的运行时间更短,同时可有效减少机械臂脉动冲击,具有更好的稳定性。     

基于改进差分进化算法的机械手轨迹控制北大核心

为提高机械手系统运行稳定性与关节角跟踪精度,设计一种基于改进差分进化算法的能量最优轨迹控制方法,并以双关节机械手仿真验证。首先,假设参考轨迹为摆线,以机械手运行能量最低为适应度函数,采用独立PD控制法控制机械手运动并构造Lyapunov函数证明控制律的收敛性;其次,利用混沌映射改进差分进化算法初始种群产生策略及子代重建规则,设计自适应缩放因子与交叉因子,对越界个体采用对称映射法处理,以此提高算法寻求全局最优解能力;最后,运用样条插值法将最优离散轨迹生成连续运行轨迹。MATLAB仿真结果表明,所提算法收敛速度快,优化效果好,系统运行消耗能量少,鲁棒性强。     

一种并联机器人轨迹规划算法研究

针对并联机器人工作空间微小线段间拐角处产生的冲击与振动问题,提出一种基于笛卡尔空间与关节空间相结合的机器人联合空间轨迹规划方法。在笛卡尔空间中采用三次非均匀有理B样条曲线对机器人末端执行器复杂的加工轨迹进行插补。为解决笛卡尔空间微小线段间拐角处的切向不连续导致轨迹突变的问题,基于并联机器人逆运动学模型,将笛卡尔空间轨迹规划算法所得插补点映射到关节空间,采取五次均匀B样条曲线进行第二次轨迹插补,平滑并联机器人运动过程中加速度及加加速度突变曲线。并在动力学层面验证所提算法的有效性。仿真结果表明：联合空间轨迹规划策略能使机器人末端执行器较好地改善连续高阶曲率导数的轨迹平滑问题,提高末端跟踪精度。实验结果表明：末端跟踪误差值最大减少21.12%,力矩最大值减少11.65%。     

基于改进野马优化算法的AGV路径规划北大核心

针对求解自动导引运输车(automated guided vehicle,AGV)路径规划问题,提出一种基于改进野马优化算法的AGV路径规划。首先,利用非线性自适应因子有效平衡了算法全局探索和局部挖掘能力;其次,引入偏移进化策略增加子代个体的多样性;然后,引入黄金正弦分割系数指引个体逐渐向全局最优位置方向移动,提高算法的收敛精度和收敛速度;最后,引入B样条曲线平滑策略,进一步优化最优解,获得更短更平滑的路径规划。通过仿真实验验证了改进野马优化算法总体能够减少5.84%的AGV路径规划长度。     

基于三次B样条的六自由度液压机械臂轨迹规划北大核心

六自由度液压机械臂具有更高的负重比,但由于液压关节存在响应时滞,易导致机械臂末端执行器行进轨迹出现偏离。为此,提出一种基于三次B样条函数的轨迹纠偏算法。利用改进的D-H参数法标定液压机械臂关节的空间位姿坐标,构造三次B样条函数。根据B样条曲线中当前节点向量的分布,确定相关的示教点与控制点,得到节点向量随时间变化的序列值;对分割后的B样条进行插值处理,可有效纠正液压机械臂的轨迹偏离现象。结果表明:所提出的纠偏算法能够从3个轴向控制移动轨迹出现的局部偏差,使液压关节的力矩误差、角速度误差和加速度误差被控制在较低的范围内。