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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

粒子群算法在机械手臂B样条曲线轨迹规划中的应用

为了提高机械手臂的运行效率,使机械手臂运行轨迹平滑连续,增强机械手臂的实用性,在以时间最优为目的情况下提出了一种运用粒子群算法以B样条曲线对机械手臂进行轨迹规划,对各段样条曲线时间间隔进行优化,考虑速度、加速度及其变化率三个约束条件。仿真研究表明,采用粒子群算法优化B样条曲线产生的轨迹,能够缩短各段曲线的时间间隔,提高机械手臂的运行效率。     

高速冲压生产线上下料冗余机械臂的运动学分析

在应用于高速冲压生产线冗余机械臂姿态规划和轨迹优化过程中,以兼顾上下料效率与轨迹的平稳性为目的,对冗余机器臂的加加速度进行约束,基于旋量理论建立运动学模型,得到正运动学方程,采用遗传算法对冗余机械臂进行逆运动学分析,结合五次B样条插值方法,对末端执行器运动轨迹的加加速度进行优化。结果表明,该方案可有效提高上下料效率,保证冗余机械臂上下料过程运行平稳。     

基于GA算法的柔性抛光工业机器人最优轨迹规划

为使柔性抛光工业机器人的作业时间达到最优,文章在自行研制的柔性抛光工业机器人第一代样机的基础上,提出一种新的最优轨迹规划方法。从手表的表壳表耳部分的复杂曲面中提取出一组机械臂工作位置点,通过逆运动学求解出与其对应的关节位置序列,采用5次B样条曲线拟合方法得到各关节的角度轨迹曲线。将机械臂的运动学约束转化为5次B样条轨迹曲线的控制顶点约束,采用GA算法求解出最优的时间节点,进而规划出满足非线性运动学约束的时间最优连续轨迹曲线。仿真结果表明,提出的轨迹规划方法为柔性抛光工业机器人提供了理想的轨迹曲线,使柔性抛光工业机器人的作业时间达到最优。     

基于ADAMS的硅片传输机器人轨迹规划及仿真

为了提高硅片传输机器人运动的平滑性,采用5次均匀B样条插值方法进行轨迹规划,并利用两种遗传算法对轨迹进行优化.以硅片传输机器人为研究对象,基于ADAMS软件对机器人进行轨迹仿真分析.结果表明,自适应混合遗传算法与自适应遗传算法相比,具有较好的局部搜索能力,能够得到性能更好的解.获得的轨迹具有脉动连续的特点,有利于提高机器人在运动过程中的轨迹跟踪精度.     

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。     

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。     

含多级液压缸的大型液压举升系统时间最优轨迹规划

采用分段线性控制方法控制含多级液压缸的大型液压举升系统时,由于加速度不连续,易在举升过程中产生较大冲击。为消除举升过程中多级液压缸换级碰撞带来的液压冲击,提出了采用分级规划的策略。对每一级进行轨迹规划时,为保证举升过程的平稳性,采用B样条函数对举升负载的轨迹进行规划。在综合考虑工程实际中的液压系统压力、流量及负载横向过载约束的基础上,建立了举升系统的时间最优轨迹规划模型。针对解析法计算多级液压缸的最大速度和驱动力困难等问题,通过引入罚函数,提出一种改进的粒子群优化算法求解时间最优轨迹规划模型。含二级液压缸的某大型液压举升系统的仿真结果表明,提出的分级规划策略和时间最优轨迹规划方法是有效的。     

基于改进量子遗传算法的机器人关节轨迹优化

电子元器件体积较小,对它进行分拣较一般分拣工作困难且工作量巨大,应用机器人分拣可大大提高工作效率。采用七次多项式曲线插值的方法进行轨迹规划,使运动关节的角速度、角加速度和角急动度曲线光滑连续;提出一种改进的量子遗传算法,引入正态分布概率密度函数以改进量子门旋转角步长策略,对关节运动轨迹进行最短时间优化,使机器人能够在满足非线性约束条件的基础上具有最优关节轨迹曲线。仿真结果表明：该轨迹算法能够快速有效地缩短机械臂关节运动时间。     

Time Optimal Trajectory Planning for Large Hydraulic Driven Lift Svstem with Multistage Hvdranlic Cvlinder

采用分段线性控制方法控制含多级液压缸的大型液压举升系统时,由于加速度不连续,易在举升过程中产生较大冲击.为消除举升过程中多级液压缸换级碰撞带来的液压冲击,提出了采用分级规划的策略.对每一级进行轨迹规划时,为保证举升过程的平稳性,采用B样条函数对举升负载的轨迹进行规划.在综合考虑工程实际中的液压系统压力、流量及负载横向过载约束的基础上,建立了举升系统的时间最优轨迹规划模型.针对解析法计算多级液压缸的最大速度和驱动力困难等问题,通过引入罚函数,提出一种改进的粒子群优化算法求解时间最优轨迹规划模型.含二级液压缸的某大型液压举升系统的仿真结果表明,提出的分级规划策略和时间最优轨迹规划方法是有效的.     

基于改进麻雀搜索算法的机器人能耗最优轨迹规划北大核心

为提高机器人能量利用率,提出一种基于改进麻雀搜索算法的机器人能耗最优轨迹规划方法。为使机器人各关节速度、加速度、加加速度有界连续,采用7次B样条曲线构造关节空间轨迹。将运动学参数与动力学参数相结合计算机器人工作总能耗。在麻雀搜索算法基础上,用精英反向学习、非支配排序以及高斯-柯西变异策略对其进行改进求解出最优能耗所对应的时间序列,进而规划出能耗最优连续运动轨迹。仿真结果表明,所提轨迹规划方法不仅能实现轨迹的连续平滑,而且能有效降低能量消耗,节约生产成本。     

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。     

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。     

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GA-PSO算法的机器人手势交互轨迹规划研究

为简化机器人控制及降低冲击优化轨迹的编程难度,对手势识别应用于工业机器人轨迹规划进行了研究,同时为了降低因机器人冲击过大产生的振动及机械磨损,提出使用改进GA-PSO算法进行时间-冲击最优轨迹规划,即采用自适应的惯性权重和交叉变异概率,改进算法具有迭代前期收敛速度快,迭代后期不易陷入局部最优解的特点。在轨迹规划中采用5-5-5插值多项式保证轨迹规划的速度、加速度、冲击的连续,并在设定的适应度函数控制下,由改进后的GA-PSO算法的搜索,对结果进行仿真实验,实验结果表明优化后的轨迹在相同时间内冲击大幅降低。