基于改进量子遗传算法的机械臂轨迹优化

针对串联机械臂轨迹运行时间优化设计问题,在算法中引入自适应动态旋转角步长调整机制和多算子协同变异机制,提出一种改进量子遗传算法。选取串联机械臂为验证对象,建立D-H参数表,依据MATLAB工具箱与五次多项式样条插值函数,验证运动学正、逆解模型求解正确性后,构造末端执行器运行轨迹图。以运行时间为目标设计目标函数,合理设置相关参数后,通过改进量子遗传算法优化设计,将机械臂轨迹运行初始时间2 s优化为1.956 s,且优化后关节角位移、角速度和角加速度变化曲线平滑、稳定、连续,验证了算法的有效性,为后续研究奠定基础。     

改进ABC算法的串联机械臂多目标优化

针对串联机械臂工作时间最优、能耗最优、脉动最优的轨迹优化问题,提出一种基于改进人工蜂群算法的多目标轨迹优化方法。文中采用5次NURBS曲线插值法建立工作轨迹数学模型,构造高阶连续关节运行轨迹并对其进行合理规划。以串联机械臂运行时间、能量消耗和脉动冲击为目标建立目标函数,通过改进人工蜂群算法进行优化设计并获得Pareto最优解集,运用归一化权重目标函数获取期望解。选择PUMA560串联机械臂进行仿真分析,结果表明:5次NURBS曲线轨迹规划方法有效构造平滑轨迹,改进人工蜂群算法能够实现满足约束条件的多目标优化,验证了算法的有效性,为后续研究奠定基础。     

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。     

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。     

基于改进灰狼算法的机械臂运动学高精度逆解北大核心

为提高串联机械臂逆运动学的求解精度、简化求解难度及增强求解通用性,提出一种适用于各类串联机械臂逆运动学求解的改进群智能算法;根据改进D-H参数法建立机械臂运动学模型,以最小化位姿误差为优化指标建立目标函数,将逆运动学求解问题转化为优化控制问题。通过多种群混沌协同搜索策略、最优学习策略、多重变异扰动策略和跳出局部最优策略4种改进策略提出一种多策略协调改进的灰狼优化(multi strategy coordination improved grey wolf optimization,MSCIGWO)算法,并应用于求解各类串联机械臂逆运动学。仿真试验结果表明,改进后的灰狼优化算法求解性能得到极大提高,相比于直接采用灰狼优化算法求解机械臂逆运动学,MSCIGWO算法的收敛速度、收敛稳定性更强且可高精度收敛至精确小数点后12位数值精度的理想位姿,验证了该算法求解的有效性与通用性。     

自适应鲁棒控制在机械臂轨迹跟踪中的应用

以仿人型机械臂为研究对象,针对常规PID控制器在机械臂轨迹跟踪控制中存在速度较缓慢、位姿误差较大的问题,设计了一种自适应鲁棒控制策略。利用SolidWorks进行机械臂结构的自主设计,根据所设计的机械臂参数进行控制器设计,利用Simulink建立机械臂控制系统模型,在直线和曲线两种运动目标轨迹下进行轨迹跟踪控制验证。实验结果表明,相对于常规控制器该自适应鲁棒控制方法可以更为准确地控制机械臂的末端轨迹,跟踪速度快且跟踪位姿准确,具有较好的可行性及可移植性。     

基于改进粒子群算法的六自由度机械臂时间最优轨迹规划

针对六自由度机械臂时间最优轨迹规划问题,提出一种基于改进粒子群算法的4-3-4混合多项式插值轨迹规划算法。算法采用自适应惯性权重,它能根据搜索过程的各个阶段采用相应大小的权重,有利于跳出局部最优陷阱,保持粒子群多样性;以非线性学习因子代替传统粒子群算法中固定的学习因子,有效提高算法的收敛速度和求解精度。通过MATLAB进行仿真验证,结果表明改进粒子群算法收敛速度提高46%,寻优精度提高38%,同时机械臂轨迹规划时间缩短了大约36%,充分地证明了该轨迹规划算法的可靠性和优越性。     

基于改进粒子群算法的机械臂振动抑制研究

SCARA机械臂在工作过程中和工作终止后都会出现振动问题,为了降低机械臂的残余振动,选取粒子群作为寻最优抑振轨迹的优化算法,针对粒子群算法在轨迹寻优时收敛性差以及出现停滞现象问题,提出采用非线性递减惯性权重和粒子种群跳跃的方法对粒子群算法进行改进。利用机械臂振动抑制实验平台,使用改进的粒子群算法进行抑振轨迹优化并进行实验研究,验证结果可行且有效,得到抑振指标最小的最优抑振轨迹。     

异类粒子群算法的机械臂轨迹多目标规划

为了减少机械臂工作过程中的耗时、耗能和冲击,提出了基于异类粒子群算法的机械臂轨迹多目标规划方法。建立了7自由冗余机械臂运动学模型和优化模型;以传统粒子群算法为基础,根据学习信息的不同来源,设计了4种粒子进化行为,根据粒子当前状态计算不同进化行为的当前价值和未来价值,根据当前价值和未来价值的综合价值计算不同进化行为的选择概率,从而完成了异类粒子群算法的构造。以耗时最少单目标优化为例,与传统粒子群算法相比,异类粒子群算法不仅收敛速度快,而且优化程度提高了27.48%;使用异类粒子群算法对机械臂轨迹进行多目标综合优化,给出了Pareto最优前沿面,可根据不同需求和优化重心从中选择优化结果。     

机械臂逆运动学的带修复策略自适应差分进化求解北大核心

在保证机械臂运动学逆解位姿精度的前提下,为了减小机械臂关节角整体的运动量,提出了基于带修复策略自适应差分进化算法的逆运动学求解方法。以7自由度冗余机械臂为研究对象进行了问题剖析。以末端执行器位姿精度为约束,以关节角整体运动量最小为目标,建立了带约束的优化模型。在差分进化算法中引入了多种变异策略,并给出了多变异策略的自适应选择方法,提高了算法的优化能力。针对约束条件,设置了带伸缩因子的修复策略,使解在非可行域时能够伸缩到可行域内。经验证,带修复策略自适应差分进化算法求取的运动学逆解能够满足位姿精度约束,且减小了逆解的关节角整体运动量,验证了本文算法在机械臂逆运动学求解中的优越性。     

铸件多功能作业机器人多臂协调轨迹规划与仿真

以铸件多功能作业机器人的工作臂为研究对象,采用笛卡尔空间变量法对机器人铸件搬运过程进行轨迹规划。结合多臂协调的运动约束条件以及伪逆法,对机器人的4个工作臂关节运动进行优化,得到多机械臂协调运动的关节位置和速度变化曲线。由MATLAB软件仿真得到的运动参数曲线可知,算法优化后得到的运动轨迹均能保持连续、平滑,有利于实现对机器人的精准控制。利用机械臂正运动学方程得到了机械臂末端执行器的轨迹曲线,曲线满足铸件搬运的要求,验证了算法的正确性。     

基于OpenMV的五自由度机械臂控制方法研究

以五自由度机械臂为研究对象,建立D-H数学模型,探究几何法与代数法求关节角的过程,使用五次多项式插值的运动轨迹规划算法。通过建立仿真模型验证了运动学求解方法与轨迹规划算法的有效性。采用一种基于机械臂几何模型的逆运动学分析方法,设计OpenMV摄像头的图像识别与处理算法来精准定位目标物,并将目标物的位姿发送给主控系统,实现五自由度机械臂自主抓取目标物的功能。以乒乓球为抓取目标进行实验验证,结果表明：此设计能精准定位目标物,完成有效抓取,控制性能稳定、可靠。     

新型变刚度电液串联弹性机械臂振动控制仿真研究

为了抑制变刚度电液串联弹性机械臂振动幅度,设计反演自适应模糊滑模控制器,并对机械臂输出效果进行仿真。创建新型变刚度电液串联弹性机械臂,给出阀内流体流动分布的非线性控制方程式。针对传统滑模控制器进行改进,将输入整形技术与模糊逻辑系统相结合,设计反演自适应模糊滑模控制器。引用李雅普诺夫函数对控制器的稳定性进行证明,保证系统的状态变量到达并保持在滑动面上。采用MATLAB软件对机械臂角位移、角速度和转矩变化进行仿真,与滑模控制器输出结果进行对比。结果显示：在无干扰环境中,采用滑模控制器和反演自适应模糊滑模控制器,机械臂运动轨迹与期望轨迹的误差较小,振动幅度较小;在有波形干扰环境中,反演自适应模糊滑模控制器控制效果明显优于滑模控制器,机械臂运动轨迹与期望轨迹的误差较小,振动幅度较小,自适应调节时间较短,无超调量发生。采用反演自适应模糊滑模控制器,能够抑制变刚度电液串联弹性机械臂振动幅度,减小其输出误差。     

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。     

一种机械臂时间-冲击轨迹的快速求解优化方法

针对NSGA-II算法优化机械臂轨迹耗费计算时间的问题,提出一种时间-冲击轨迹规划优化方法。采用均匀五次B样条函数在关节空间内构造插值曲线,在运动学约束的条件下,利用牛顿法对目标函数进行迭代求解。仿真结果表明:结合牛顿法与埃特金加速法对五次B样条函数插值轨迹规划的时间和冲击进行优化求解,寻优时间短,保证在运动学约束下产生较小的冲击以及缩短机械臂的运动时间,使得机械臂的运动控制性能得到提高。     

串联型机械臂的自适应鲁棒容错控制研究

针对串联型机械臂关节空间内的轨迹跟踪控制,提出了一种自适应鲁棒容错控制方法。在机械臂动力学模型中加入了外界干扰、关节摩擦与故障模型,并将其等价成二阶被控系统。在此基础上,结合非奇异快速终端滑模面和反步法控制策略,设计一种新型的反步非奇异快速终端滑模控制器。通过李亚普诺夫准则验证了控制策略的全局渐近稳定性;引入自适应技术估计系统不确定性的上界,提高控制器的鲁棒性。以二自由度机械臂为被控对象,对所设计控制器的有效性进行了验证,结果表明:与传统的非奇异快速终端滑模控制器及反步非奇异快速终端滑模控制器相比,该控制器具有响应速度快、鲁棒性强、抖振小的优点,能有效应对系统故障和实现机械臂的高精度轨迹跟踪控制。     

基于视觉的机械臂轨迹优化方法研究

针对应用视觉系统进行工件抓取时,工件相互遮挡导致识别工件不准确且抓取效率较低的问题,提出基于视觉的机械臂轨迹优化方法。由相机采集工件图像信息,通过标定机械臂坐标系、工件坐标系及相机坐标系,建立“手眼”坐标关系,基于点云数据对工件识别与定位;提出改进遗传-鲸鱼混合轨迹规划算法,以控制工件抓取过程。对机械臂的3个重要关节进行了运动仿真与实验测试。仿真结果显示：改进的遗传-鲸鱼混合算法收敛速度更快,搜索能力更强,优化后的抓取时间比基本遗传算法优化的抓取时间减少了2.3 s。实验结果表明：基于点云识别的机械臂抓取成功率达到93.75%,极大提高了抓取效率,验证了算法的有效性。     

机械臂途经N路径点的连续轨迹插补算法研究

为减小对工业机械臂振动和机构磨损,提高机械臂轨迹跟踪精度,在关节空间分别研究了通过起点和终点的三次、五次和七次多项式轨迹算法,以及途经2、4个中间点的4-3-4、3-5-3、3-3-3-3-3多项式轨迹插补算法。在此基础上,给出了贯穿N路径点的机械臂连续三次样条轨迹快速迭代算法。试验表明：机械臂途经期望的N-2(N≥4)中间点时,充分满足轨迹给定的约束条件,保证关节位置、速度轨迹连续可导和加速度轨迹的连续性,可进一步提高关节轨迹的平滑性,减少额外游移运动,提高高精度平稳控制。     

液压机械臂的摆缸关节结构参数优化

以叶片式液压摆动油缸(以下简称摆缸)作为液压机械臂的驱动关节具有诸多优势。以提高机械臂的负重比为目标,对摆缸关节进行了轻量化设计。建立了优化设计数学模型,进行了优化算法及惩罚函数法分析。结合实例对摆缸的各个参数进行了优化,得到了所需转矩为63 kN·m,叶片数为2,系统总效率为0.9时的摆缸参数优化结果。对结果进行了分析,得到了所需转矩与摆缸质量的关系曲线,摆缸质量与所需转矩、叶片长度的关系曲面,以及所需转矩与多个优化目标的关系曲线。建立了摆缸三维模型,采用有限元法对优化结果进行了验证,并证实了优化结果的合理性和正确性。     

考虑柔性关节的刚柔耦合机械臂的优化设计

为了提高刚柔耦合机械臂的运动精度,抑制由柔性关节引起的振动。根据"线性扭簧模型"和有限元法,推导出机械臂柔性关节和杆件的动力学模型,找寻刚柔耦合机械臂关节阻尼参数与末端振动位移的关系。确定关节阻尼取值范围并将其作为设计变量,设计目标为机械臂的末端振幅,进行优化。使用ADAMS对已建立关节阻尼优化设计模型的刚柔耦合机械臂进行优化设计,得到最小振幅时最优阻尼。对比并分析机械臂高速和低速两种工况下的结果,并对机械臂进行附加强迫振动分析。验证了柔性关节对高速和低速机械臂末端运动精度均有不可忽略的影响,为带有柔性关节机械臂抑制振动,提高精度提供理论依据。