Arduino环境下冗余度机械臂E47算法的实现

针对目前机械臂运动规划与控制系统成本较高,机器人技术难以普及等问题,选择8位单片机实现机械臂运动规划算法;为提高机械臂执行任务的实时性,提出了一种基于Simulink的机械臂运动规划硬件实现模型.首先,对机械臂进行运动学分析,建立数学模型;其次,将机械臂的运动规划问题转化成二次规划问题,同时引入误差补偿函数以减小机械臂...     

自由漂浮空间机器人力矩最优轨迹规划算法

针对自由漂浮空间机器人的轨迹规划问题,提出一种基于粒子群优化算法的机械臂关节角驱动力矩最优轨迹规划算法.首先通过对自由漂浮空间机器人系统的动力学方程进行分析,给出了以机械臂关节角驱动力矩为目标函数的轨迹最优控制算法,并采用高阶多项式插值方法逼近机械臂关节角轨迹,结合粒子群优化算法对机械臂关节角轨迹进行优化求解.数值仿真表明,规划出的关节角轨迹平滑连续,在完成自由漂浮空间机器人姿态调整任务的同时,机械臂关节角驱动力矩降至最低.     

基于调和场的连续型机械臂运动规划

为解决连续型机械臂在复杂空间环境中路径规划困难和路径跟随过程中难以计算关节空间参数的问题,本文提出一种基于调和场的多点协调运动规划方法.该方法利用调和函数在二维笛卡尔空间建立多障碍物的调和场,解决了传统人工势场法陷入局部最小值问题,使连续型机械臂末端规划出无碰撞路径.选取机械臂上多个特殊点,将参考路径上的点作为汇点,这些汇点随机械臂靠近目标而不断更新,通过汇点对特殊点的吸引和障碍物对特殊点的排斥使连续型机械臂完成操作任务.对4段连续型机械臂模型进行MATLAB仿真试验,结果表明,连续型机械臂多点协调运动规划方法能有效满足任务要求,且机械臂末端与参考轨迹误差控制在5.6%以内.     

故障机械臂模型重构后的轨迹规划与实验分析

针对六自由度机械臂作业过程中,两个旋转或俯仰关节发生故障后的运动受限问题,提出一种基于D-H表示法的模型重构轨迹规划方法 .首先对故障前后的机械臂结构进行分析,锁定故障关节,将原六自由度机械臂转化为四自由度机械臂,然后采用D-H表示法对故障机械臂进行建模,并求取其运动学正逆解,再重新在任务空间中对机械臂进行轨迹规划.为了验证故障机械臂轨迹规划算法的有效性,进行了移动机械臂旋拧圆形门把手的实验,采集故障前后的机械臂运动数据进行分析,验证了所设计算法在直线、圆弧轨迹规划中的可行性.实验结果表明,在故障机械臂的工作空间内,模型重构后的机械臂仍能完成一定的作业任务.     

基于蚁群算法的选择性拆卸序列规划研究

为提高选择性拆卸序列规划的效率,提出了基于蚁群算法的选择性拆卸序列规划方法.建立混合优先关系图,表达了产品各零部件间的几何约束关系和拆卸过程中的稳定性影响.针对拆卸目标件,基于混合优先关系图获取拆卸零件集合,保证准确、快速地拆卸目标零件.运用动态候选集合策略限制蚁群的搜索空间,构建了能快速求解的目标件拆卸序列规划方法.最后通过实例验证了所构建方法的有效性和可行性.该方法充分考虑装配过程中的几何关系约束和装配过程中稳定性的影响,使所得解更具有实际指导意义.     

基于改进人工蜂群算法的多无人机协同任务规划

多无人机协同任务规划是多无人机协同作战的关键.针对无人机信息共享、多任务能力等特点提高了任务规划难度,考虑战场威胁分布、目标任务时序、无人机续航时间等因素,建立了多无人机协同执行多目标的多任务规划数学模型.通过引入动态评价选择策略、引入Metropolis准则等方式提出改进人工蜂群算法(IABC)对该模型求解.通过对多无人机协同任务规划模型进行求解分析,验证了该模型和规划算法的正确性和有效性.     

一种基于六次多项式轨迹规划的机械臂避障算法

针对机械臂避障轨迹规划的一系列需求,提出了一种基于六次多项式轨迹规划的机械臂避障算法。首先,采用六次多项式对机械臂轨迹进行规划。设曲线方程中六次项系数为待定参数,通过调整参数,改变曲线形状,使机械臂绕过障碍物的同时优化轨迹的性能指标,从而将机械臂避障轨迹规划问题转化为约束条件下的多目标优化问题;其次,综合碰撞检测结果、运动学指标,通过加权系数法建立适应度函数;最后,通过遗传算法进行优化,在关节空间中规划出一条无碰撞,同时运动学、轨迹长度、转动角度等要求一起协同优化的理想运动轨迹。此外,通过MATLAB对该算法进行了仿真实验验证,结果表明,该方法能够有效地规划出满足机械臂性能要求的无障碍运动轨迹。     

基于多种群竞争松鼠搜索算法的机械臂时间最优轨迹规划

针对传统智能优化算法在机械臂关节空间进行时间最优轨迹规划应用中存在的寻优效率低、优化结果全局性和稳定性差的问题,提出新的机械臂时间最优轨迹规划方法. 在建立机械臂关节空间内的时间最优轨迹规划模型时考虑位置约束,根据输入的关节点列,使用S形曲线估算时间的取值区间,对生成算法的所有个体进行多种群竞争迭代,得出机械臂关节空间轨迹规划的时间最优解. 与不同算法的仿真对比试验结果表明,所提方法较传统的优化算法具有更高的寻优效率和更好的优化全局性;所提方法的稳定性好,其多次优化结果的方差相较单种群算法低3个数量级.     

基于启发式采样算法的二自由度机械臂轨迹规划

针对传统的采样类轨迹规划算法存在随机性、计算效率低等问题,根据机械臂运动学约束,给出关于关节空间的启发式采样轨迹规划算法。采用拉格朗日法建立二自由度机械臂的动力学模型,以角加速度为采样对象,通过积分器采集角速度与角度位移进行转矩的实时检测,结合启发式采样算法,实现给定目标位姿的轨迹自动规划;且对机械臂两关节在不同负载下的运动位置、速度在MATLAB中进行仿真,并与传统的B-spline轨迹规划方法比较。结果表明,启发式采样算法可实现不同负载下给定目标位姿路径的自动规划,且在时效性及路径规划上具有优越性。     

基于改进粒子群算法的机械臂轨迹规划研究

为提高机械臂的适用性和工作效率,针对机械臂关节空间时间最优轨迹规划问题,在研究传统的多项式插值轨迹规划方法基础上,结合改进的粒子群优化算法,通过动态调整学习因子,结合线性惯性权重,改善传统粒子群算法容易陷入局部最优的缺点,快速准确得到最优解;在机械臂工作空间中选取可到达的路径点,获取路径点处的关节角度,采用3-5-3分段插值多项式法规划机械臂的运动轨迹,同时利用改进粒子群算法优化轨迹的运行时间,得到平滑、连续且时间最优的运动轨迹曲线。Matlab仿真实验结果验证了该方法进行轨迹规划的可行性和有效性。     

基于自适应随动机构的机器人目标跟随

针对机器人使用固定传感器容易丢失跟随目标的问题,提出基于自适应随动机构的行人跟随方法.基于任务需求设计随动式感知机构视野评价指标;在传统规划策略的基础上,提出结合底盘方向的改进策略和基于视野深度加权的自适应角度规划策略,改进随动机构的运动目标跟随效果. 为了提高随动RGB-D传感器的行人位置跟踪效果,使用YOLOv3算法进行目标检测,结合三维坐标解算与位置度量匹配,实现多目标位置的实时跟踪. 基于Gazebo仿真环境与RoboMaster机器人,实现机器人行人跟随功能. 所提规划策略能够取得综合最优的评分指标,并实现机器人对运动行人目标稳定的轨迹跟随. 实验结果证明了所提目标跟随方法的有效性.     

基于三分支机器人关节空间轨迹规划的研究

采用分离系数方法对三分支空间机器人进行运动学数学建模,在此基础上,进行了关节空间中的轨迹规划,提出1种在关节空间应用分段低阶插值拟合路径曲线的规划算法,以改善轨迹控制精度。用计算实例验证了该算法的快速性和高精度。     

基于改进遗传算法的移动机械臂拣选路径优化

传统移动机械臂路径规划算法没有根据抓取点分布情况对工位点坐标进行优化,效率低,对此,提出了一种基于改进遗传算法的移动机械臂拣选路径优化方法.通过对拣选物品位置的分析,建立单个工位点上移动机械臂分拣路径模型和多工位点的旅行商（TSP）问题模型,运用改进的遗传算法,在工作空间内对各个工位点的位置坐标寻优,规划出移动机械臂抓取的最短路径和多工位点间移动的最短路径.实验结果表明,与传统遗传算法可能,运用改进的等级进化选择算子和最优近邻交叉算子,遗传算法的收敛速度提高了46.15%,路径缩短了45.99%,系统运行时间减少了25.80%,提高了系统效率.     

基于能量约束的火星车路径规划研究

针对火星车在火星行驶过程中存在的能量消耗过多等问题,提出了一种基于能量约束的路径规划算法.首先,考虑火星车克服重力做功以及驱动机构内部损耗等因素,推导出火星车的运动能量消耗函数,并求解其最小值,构建能量带权图;然后通过迪杰斯特拉算法,计算得到火星车能量带权图的能量消耗最小路径,并使用五次多项式插值拟合的方法实现火星车的行驶轨迹规划;最后,采用Adams软件建立火星典型地形和火星车动力学模型,采用Matlab/Simulink软件搭建火星车控制器模型,对火星车在典型地形中的行驶过程进行动力学与控制联合仿真实验,验证了所提路径规划算法的效果.结果表明,相对于传统的避障路径规划算法,所提算法使火星车能量消耗减少了15%以上,可有效提高火星车的能量利用效率.     

Dual-manipulator Coordinate Motion Planning Scheme for Robot Satellite

Ｄｕａｌ－ｍａｎｉｐｕｌａｔｏｒＣｏｏｒｄｉｎａｔｅＭｏｔｉｏｎＰｌａｎｎｉｎｇ　ＳｃｈｅｍｅｆｏｒＲｏｂｏｔＳａｔｅｌｌｉｔｅＬＩＵＨｏｎｇ；ＨＯＮＧＢｉｎｇｒｏｎｇ；ＣＡＩＨｅｇａｏ（刘宏）（洪炳熔）（蔡鹤皋）（Ｄｅｐｔ．ｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃ...     

Realization Techniques of Virtual Assembly Process Planning System

The key realization techniques of virtual assembly process planning （VAPP） system are analyzed, including virtual assembly model, real-time collision detection, automatic constraint recognition algorithm, cable harness assembly process planning and visual assembly process plan at the workshop. A virtual assembly model based on hierarchical assembly task list （HATL） is put forward, in which assembly tasks are defined to express component assembling operations and are sequentially and hierarchically organized according to different subassemblies, which can perfectly model the construction process of product, And a multi-layer automatic geometry constraint recognition algorithm of how to identify assmbly constraint relations in the virtual environment is proposed, then a four-layer collision detection algorithm is discussed. A VAPP system is built and some simple mechanical assemblies are used to illustrate the feasibility of the proposed method and algorithms.     

复杂环境下移动机器人路径规划与跟随

提出了一种基于改进A^*算法和PID控制算法的新型移动机器人路径规划与路径跟随控制方法,该方法适用于复杂的迷宫环境．在所提出的方法中,解决了A^*算法转折点过多的问题,并且通过拓展障碍物和四阶三次均匀B样条优化的方法使生成的预期路径安全且平滑;之后基于前视点的两轮差速机器人运动学模型设计了PID控制器．在专门设计的框架中测试了所提出方法的性能．作为验证,分别从路径规划与路径跟随两个方面做了详尽的实验,结果表明,规划路径转折点少且平滑,设计的PID控制器能够控制移动机器人实现较好的路径跟随效果．最后,在复杂的迷宫环境中验证了提出的方法,结果表明,所提出的方法能够使机器人无碰撞穿越迷宫．     

可迁移网格依赖任务重调度模型及算法

针对可迁移依赖任务的重调度问题,提出了基于约简DAG可迁移任务图的重调度模型,并基于免疫遗传算法实现了以提高应用性能为目标的求解算法.实验表明,与经典的动态调度算法Max Min和基于启发式的AHEFT静态算法相比较,由于调度目标的一致性,初始调度的性能在重调度过程中被较好地保持,并且由于任务迁移的支持和遗传算法在全局优化上的性能优势,应用性能得到较大提升;又由于任务图的约减过程和免疫因子对算法收敛的作用,提出的IGA算法效率得到显著改善,使资源动态性和异构性的适应能力得到进一步增强.     

一种基于改进遗传算法的机器人路径规划方法

在应用遗传算法进行机器人路径规划时,为了解决传统遗传算法"早熟收敛"和"收敛速度慢"的问题,设计了一种用于路径规划的改进遗传算法.该算法根据规划问题的具体要求,对染色体编码,种群初始化等操作进行了改进,编码采用二维浮点数变长度的编码方式,种群初始化采用知识启发的策略,以加快收敛速度.在控制参数设定方面引入自适应调整控制参数.采用MATLAB软件进行仿真,将改进算法与标准算法进行对比,结果得出改进算法缩短了路径长度和运行时间.证明了本算法的正确性和高效性.