Evolutionary Minimum Cost Trajectory Planning for Industrial Robots

A general method for computing minimum cost trajectory planning for industrial robot manipulators is presented. The aim is minimization of a cost function with constraints namely joint positions, velocities, jerks and torques by considering dynamic equations of motion. A clamped cubic spline curve is used to represent the trajectory. This is a non-linear constrained optimization problem with five objective functions, 30 constraints and 144 variables. The cost function is a weighted balance of transfer time, mean average of actuators efforts and power, singularity avoidance, joint jerks and joint accelerations. The problem is solved by two evolutionary techniques such as Elitist Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II) and Differential Evolution (DE). Numerical applications for a six link robotic manipulator – STANFORD robot (pick and place operation) and a two link planar manipulator (motion in the presence of obstacles) are illustrated. The results obtained from the Proposed techniques (NSGA-II and DE) are compared for different values of weighting coefficients. The influences of the algorithm parameters and weight factors on algorithm performance are analyzed. The DE algorithm converges quickly than NSGA-II. Also DE algorithm gives better results than NSGA-II in majority of cases. A comprehensive user-friendly general-purpose software package has been developed using VC++ to obtain the optimal solutions of any complex problem using DE algorithm.     

机器人视觉跟踪轨迹的分级规划方法

针对跟踪轨迹规划对于确保得到连续光滑的跟踪运动的重要性,提出了两级视觉跟踪轨迹规划方法。第一阶段在图像平面上规划运动轨迹,在图像平面上得到的离散规划点映射到机器人关节空间。第二阶段在机器人关节空间中用三次样条函数来连接这些离散点。为了满足实时控制的要求,在图像处理过程中采用窗口技术并抽取边缘特征。建立用于跟踪两维平面运动物体(如随运输带运动的物体)的机器人视觉跟踪控制系统。实验结果表明,跟踪误差渐近地减小到允许的数值范围,所提出的跟踪轨迹规划方法是有效的。     

基于PSO的工业机器人时间-脉动最优轨迹规划

为提高工业机器人的工作效率,并且保持机器人关节平稳运动,提出一种基于粒子群优化算法的时间-脉动最优轨迹规划方案;通过权重法将多目标优化转化为单目标优化,再运用粒子群优化算法得到时间-脉动最优的运动轨迹;轨迹规划中,采用了关节空间五次非均匀B样条插值法,以确保脉动曲线的连续性;最后以GRB4016工业机器人为研究对象进行仿真实验,结果表明,该方案可以得到较理想的运动轨迹,并验证了方案的有效性。     

一种球形机器人运动轨迹规划与控制

阐述一种非完整欠驱动系统的控制设计和运动规划策略 ,研制出一种全新的全方位行走机器人 ,由于其具有特殊的灵活性 ,可应用于各种不同的场合 .     

基于焊接机器人的实时轨迹插补算法

提出了一种实现焊接机器人实时轨迹插补的规划算法。该算法既能满足时间上的实时性,又能够在完成机器人当前轨迹插补的同时,实现在线调整插补参数,改变机器人当前插补方程,从而改变机器人运动轨迹与状态。而对于不同插补类型,只要找准对应线长的表示,不需要对算法本身进行修改,就可以完成相应的轨迹插补。该算法应用于“昆山一号”焊接机器人中,表明其满足焊接实时性和可调速性要求。     

四自由度机器人轨迹规划算法研究与实现

对四自由度机器人轨迹规划的理论方法进行了研究,主要介绍了关节空间中的三种插值时间函数：三次多项式插值、五次多项式插值和带抛物线过渡的线性插值,比较分析不同算法间的优缺点。然后以MT－R四自由度机器人为实验平台,基于MFC框架类,用VC＋＋开发一套机器人控制系统,软件实现轨迹规划算法。     

Parametric Planning for Multiple Cooperative Robots

A novel planning strategy, parametric planning, is proposed to negotiate the task-oriented object manipulation of multiple coordinated robots. The approach provides an advantage to improve flexibility of robotic cooperation, in which the desired trajectories in Cartesian space derived from task requirements are converted into the trajectories of robots in joint space for a fixed-coordinated multi-robot system. For this purpose, a parametric cooperative index matrix is introduced to handle the relationship of the input desired Cartesian trajectories and the position of robots. A case study of 2-dimension object-motion trajectory tracking using four robots is presented in the end. It proved that the proposed approach effectively delivers trajectory task requirements to the joint trajectories of robots.     

基于PH曲线的Delta机器人轨迹规划方法

针对Delta并联机器人高速作业时笛卡儿空间轨迹不平滑的问题,提出一种基于毕达哥拉斯速端曲线（PH曲线）的轨迹规划方法．首先,利用PH曲线平滑竖直运动与水平运动间的直角过渡部分,确定拾放操作轨迹;然后,利用多项式运动规律对轨迹的1维曲线位移进行规划,确定运动轨迹插补点的位置;最后,以最小化拾放操作周期为目标优化PH曲线参数,得到平滑的运动轨迹．仿真分析表明,基于该方法的拾放操作具有较短的运动周期,轨迹平滑且有较平稳的运动特性;实验结果表明,Delta机器人能够以90次/分钟的速度进行抓取操作,实现了并联机器人的高速作业．     

基于改进蚁群算法的机器人轨迹规划

为优化机器人末端执行器的工作轨迹,提高工作效率,减少能量损耗,建立了以运动时间和路径最短、冲击最小为目标的优化模型。在传统蚁群算法的基础上,引入带方向信息的全局启发因子来提高最优路径的搜索效率,并利用蚂蚁的死亡机制和惩罚函数来避免遇到陷阱时形成的路径死锁情况。测试结果表明,改进后的蚁群算法收敛速度更快,能够在较短时间内规划出满足条件的最优路径。     

自由漂浮空间机器人回避动力学奇异的轨迹规划

针对非完整约束导致的自由漂浮空间机器人广义雅可比矩阵动力学奇异性问题,提出一种间接求解机器人逆运动学的方案.该方案通过运动方程分解并构造迭代函数,将动力学奇异转换为运动学奇异问题,避免直接求解逆广义雅可比矩阵,解决广义雅可比矩阵动力学参数相关特性问题,仿真结果表明该方法能够有效地实现自由漂浮空间机器人回避动力学奇异的非完整轨迹规划.     

任务空间实时轨迹规划的旋量方法

：基于旋量提出了一种任务空间实时轨迹规划的新算法．该算法借鉴了机器人制导的设计思想,以 空间机器人目标捕获为应用背景,可以仅依靠视线测量信息实现多种约束条件下的轨迹规划．首先给出了矢 量的旋量表示方法,在此基础上设计了一种类似于比例导引的新型三维制导律．应用新型三维制导律计算出 运动的法向加速度,并根据安全性的要求计算出线加速度;两者结合完成了轨迹生成的实时算法．生成的轨 迹安全可行,且具有一定的优化特性．仿真结果证明了该规划算法的有效性．     

基于梯度下降和二分法的移动机器人轨迹规划方法

轨迹规划是移动焊接机器人轨迹控制的基础,是该系统中重要的组成部分。为了提高多关节移动焊接机器人轨迹规划的效率和精确性,同时考虑到多关节焊接机器人的运动特性提出了一种梯度下降法和二分法结合的轨迹规划方法。移动焊接机器人由机械杆和机器人移动平台组成,由于移动平台提供移动性使得移动焊接机器人相对固定的机械臂有更大的工作空间。近年来,此类系统的研究已在经学术界和工业界迅猛发展。论文首先建立移动焊接机器人的运动学模型,并且阐述梯度下降法和二分法结合算法的设计步骤。然后,采用典型的正弦波形作为焊缝轨迹,通过仿真验证该方法的应用前景和可行性。     

工业机器人时间-能量最优轨迹规划

针对工业机器人时间最优、能耗最优的多目标轨迹优化问题,提出了一种基于改进引力搜索算法的最优轨迹规划方法。将引力搜索算法的种群按照惯性质量的大小均分为两组。首先引领组的粒子进行小范围的邻域搜索。然后引领组通过施加引力来引导跟随组的粒子进行位置更新。同时引入人工蜂群算法的贪婪选择策略,每次更新保留较优解。以自主研发的150 kg重载机器人为实验对象,将所提算法与标准人工蜂群算法和引力搜索算法进行比较,结果表明所提算法具有更优性能。     

基于GA优化RBF神经网络的机器人轨迹规划

针对机器人在不确定环境下末端执行器运动轨迹的准确性及平稳性问题,采用基于遗传算法(GA)优化径向基函数(RBF)神经网络的轨迹规划方法对Kinova Mico2机器人进行轨迹规划研究。介绍了机器人的相关参数及坐标系、建立了D-H矩阵和运动学模型。提取机器人实际抓取物品的直线轨迹并等分插补,用GA优化并实时在线更新RBF神经网络的权值,以更优的权值参数建立新的RBF网络。研究结果表明:相比优化前,基于GA优化RBF的规划轨迹逼近误差小且平滑稳定,仿真结果较为稳定,轨迹规划的可行性满足机器人实际抓取工作的需要。     

一种混合驱动柔索并联仿生眼的轨迹规划

在与眼球运动相关的解剖学和运动学的基础上,设计了一种符合Listing定理的基于混合驱动柔索并联机构的3自由度机器人仿生眼.通过矢量封闭方法建立了逆运动学模型,求解出柔索并联机器人的雅可比矩阵和结构矩阵.利用达朗贝尔定理建立柔索并联机器人的力矩平衡方程组,采用广义逆矩阵的相关理论,以柔索张力矢量的2范数最小为目标进行张力优化.用蒙特卡洛方法计算出仿生眼球可达工作空间.最后,在Simulink环境下进行仿真,规划运动轨迹并得到柔索并联机器人运动特性的仿真结果,证明了本文设计的机构符合Listing定理.结果表明:基于混合驱动柔索并联机构的机器人仿生眼结构合理,数学模型正确.     

机械手轨迹规划的神经网络逆模控制

针对二自由度机械手动力学模型的非线性和参数的不确定性,提出了一种神经网络与逆模控制相结合的控制策略。针对传统BP算法在神经网络训练后期收敛速度慢且容易陷入局部极小的缺点,提出一种快速启发式学习算法。采用所提出的快速启发式网络学习算法训练多层前馈神经网络,建立机械手的逆动力学模型,实现对机械手的非线性控制。仿真结果表明了所提出控制策略的有效性和快速启发式网络学习算法的快速收敛性。     

基于曲率优化的机器人砂带磨削轨迹规划

针对复杂曲面零件砂带磨削编程效率低、精度差的问题,基于B样条曲线曲面重构和机器人离线编程技术,提出了一种根据关键接触点曲率值生成工业机器人磨削轨迹的方法.首先,利用零件表面上需要进行砂带磨削的关键接触点和积累弦长参数化法构造节点矢量,从而计算出磨削轨迹的B样条基函数;其次,根据控制顶点反求矩阵得到全部未知控制点和3次B样条加工曲线;然后,分析关键接触点之间的曲率变化率和弧长,对关键点细化生成符合磨削工艺要求的目标点;最后,通过求解双3次B样条插值曲面方程获得目标点的加工姿态.以水龙头磨削为例进行试验,结果表明曲率优化算法磨削的零件表面轮廓形状明显优于截面法,且其粗糙度值能稳定在0.082 μm左右,可以有效提高工件表面加工质量.     

基于VC++的工业机器人轨迹规划研究

文章探讨了工业机器人轨迹规划的理论和研究方法,介绍了基于VC++的机器人轨迹规划软件的实现方法。该软件使机器人能够实时规划无碰轨迹,并利用ROSTY软件绘制无碰位姿的机构仿真简图。通过Motoman-HP3机器人的实验,实现了运用VC++应用程序调用Motocom32软件的外部接口函数对工业机器人进行轨迹规划的应用。仿真实验证明,所开发的机器人轨迹规划软件可以实现机器人的远程控制,能保证机器人定位的精度。     

冗余度机器人在关节坏死情况下的轨迹规划

本文在分析比较一些常见的机器人灵活度标准的基础上,提出一种轨迹规划算法,通过提高机器人关节坏死后的灵活度,解决了机器人在关节坏死后由于灵活度过低造成不可控的问题.分别对4 自由度连杆机器人和平面4 自由度宏--微机器人进行了仿真和实验研究,仿真和实验结果证明了算法的有效性.􀁱􀁽     

面向轨迹规划的深度强化学习奖励函数设计

现有基于深度强化学习的机械臂轨迹规划方法在未知环境中学习效率偏低,规划策略鲁棒性差。为了解决上述问题,提出了一种基于新型方位奖励函数的机械臂轨迹规划方法A-DPPO,基于相对方向和相对位置设计了一种新型方位奖励函数,通过降低无效探索,提高学习效率。将分布式近似策略优化（DPPO）首次用于机械臂轨迹规划,提高了规划策略的鲁棒性。实验证明相比现有方法,A-DPPO有效地提升了学习效率和规划策略的鲁棒性。