七自由度冗余机械臂避障控制

基于冗余机械臂零空间的自运动特性,提出了一种新的七自由度冗余机械臂避障控制方法.该方法引入臂平面和避障面来参数化表达冗余机械臂的零空间运动;基于这种描述,利用人工势场法实现碰撞检测;根据检测结果得出的虚拟排斥力推导零空间运动方程,改进具有位置内环的逆动力学控制方法,使机械臂避障时的动态性能具有类似质量-阻尼系统的物理特性.该方法可以在控制末端执行器运动的同时实现冗余机械臂避障.为了验证所提出方法的性能,利用在轨自维护实验平台完成了实验.实验结果表明,机械臂与障碍物的最近距离大于40 mm,末端执行器位置动态误差小于10 mm,稳态误差小于2 mm.这些结果显示,所提出的方法通过合理地自运动行为实现了冗余机械臂的避障控制,而且在避障过程中不影响末端执行器的操作.     

基于危险场的关节机器人实时避障控制

改进危险场计算公式,求得机器人工作空间动态危险场的积分解析解。计算中考虑机器人与障碍物之间的相对速度,建立障碍物连体坐标系,简化计算过程。针对关节机器人提出一种基于速度控制的避障算法,该方法将危险场得到的期望规避角速度反馈至基于转置雅可比矩阵逆运动学算法,并通过危险场的值对控制策略的标志位进行修改,使得机械臂具有任务终止与恢复能力。最后,通过数值仿真及与经典危险场方法进行对比表明了提出方法的有效性。     

冗余机械臂危险性评估及实时避障研究

针对工业环境中的人机安全合作问题,利用一种新颖的安全评估方法——危险场法对其危险程度进行评估。该方法综合考虑了机械臂与障碍物间的相对位置矢径、机械臂的速度及二者之间的夹角等关键因素。文中对Lacevic等人提出的质点危险场计算公式进行改进,在简化计算同时引入障碍物速度,并将其推广至整个机械臂,求得机器人累积危险场解析表达式。用五次埃尔米特插值对实时避障策略的减振参数曲线进行构造,使其变化光滑均匀,减少避障过程中因工作任务中断与恢复切变过程引起的振动。最后利用MATLAB/Robotics Toolbox工具箱进行数值仿真,验证了所提出方法的有效性。     

基于速度场的人工势场法机械臂动态避障研究

为了提高机械臂在动态避障时的安全性和精确性,提出一种基于速度场的人工势场避碰算法。首先,建立吸引速度场,得到机械臂对运动目标追踪的轨迹;然后,结合危险场法构建排斥速度场,使机械臂可以在多障碍物的环境下实现动态避障和安全性评估;最后,针对人工势场法易陷局部最小值的问题,提出在和速度的法方向添加附加速度的方法逃逸局部最小值。利用Matlab Robotics Tool对算法进行了验证,结果表明,基于速度场的人工势场法可实现机械臂的动态目标的追踪、移动障碍物避碰和安全性评估。     

基于RBF神经网络和二次规划的冗余机械臂避障问题研究

针对冗余机械臂的运动灵活性问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络模型和二次规划技术的避障方法。该方法通过建立避障模型来对障碍物和机械臂的关节转角极限等约束进行描述,通过采用调整神经网络输出权值的方法使机械臂逐渐达到最佳运动构型;结合Lyapunov稳定性分析原理,验证了该方法的有效性;利用预选关键杆件方法和离线训练出了机械臂在任意构型下的网络权值模糊查询表,极大地提高了网络的收敛速度,从而可以将该方法应用到机械臂的动态避障规划中;最后,利用一种新型7自由度机械臂对该方法进行了仿真验证,并结合基于雅克比矩阵伪逆的方法进行了对比研究。研究结果表明,该方法计算效率高,适合解决使机械臂在准确跟踪轨迹的同时避开关节转角极限和避障的问题。     

基于改进灰狼算法的冗余机械臂轨迹跟踪与避障

本文将冗余机械臂的轨迹跟踪和避障规划统一为优化问题,提出了一种基于改进灰狼算法的避障跟踪优化器。首先,基于包围盒法对避障空间进行了建模,使用GJK算法计算机械臂与障碍物之间的最小距离。其次,设计了适应度函数,引入避障奖励项对优化器进行主动奖励,使机械臂在跟踪目标轨迹的同时避开障碍物。然后,使用随机分散策略对灰狼算法进行了改进,以增强算法的全局搜索能力,从而更好地求解优化问题。最后,使用九自由度冗余机械臂验证了所提出方法的有效性和优越性。实验结果表明：对于圆形目标轨迹,机械臂的末端跟踪误差为0.21 mm;跟踪过程中,机械臂与障碍物的距离不小于70 mm;相比于经典灰狼算法,改进灰狼算法使跟踪精度提高了13%。本文提出的避障跟踪优化器能以毫米级的精度同时满足冗余机械臂的轨迹跟踪和避障任务;改进的灰狼算法能有效提高经典灰狼算法的收敛精度。     

基于POE和CSSA的冗余机械臂逆运动学求解方法

为提高7自由度冗余机械臂逆运动学求解精度,提出一种基于旋量指数积和混沌麻雀搜索算法的逆运动学求解方法。对一种7自由度仿人机械手臂建模,采用旋量指数积公式法建立机械臂正运动学方程并在MATLAB中进行验证。根据机械臂位置矢量和接近矢量构建适应度函数,利用混沌麻雀搜索算法求解冗余机械臂的逆解。在MATLAB软件中编写逆解算法程序,将求得的关节值代入所建立的正运动学模型,计算冗余机械臂末端期望位姿与实际位姿的误差。     

基于二分试探的平面冗余机械臂碰撞检测与避障

针对协作机械臂与未知环境安全交互问题,提出基于二分试探的平面冗余机械臂碰撞位置检测与虚拟碰撞空间估计方法,基本思想为碰撞臂杆绕选定二分点旋转微小角位移,期间根据关节电流信息判断是否发生进一步碰撞,从而确定碰撞位置所处二分区间,以此迭代试探缩小碰撞位置估计误差至可接受范围。建立冗余机械臂碰撞臂杆以选定二分点为不动点的逆运动学模型,解决机械臂二分试探运动控制问题;通过简化改进二阶前馈外力观测器,建立基于关节电流的快速碰撞检测算法;根据碰撞位置与碰撞臂杆位姿信息,建立基于包络法的虚拟碰撞空间模型,以近似表征障碍物空间信息。仿真与实验结果表明,所提出的基于二分试探的碰撞位置检测与虚拟碰撞空间估计方法,可为主从任务转化闭环控制避障算法提供有效的障碍物信息,实现平面冗余机械臂安全避障,提高协作机械臂与环境交互安全性。     

存在关节限位的冗余机械臂逆运动学研究

针对冗余机械臂求逆解时由于关节限位造成关节角度可能取到危险位置的问题,以七自由度冗余机械臂为研究对象,提出一种躲避关节限位的逆运动学求解智能算法。首先,在机械臂正运动学方程的基础上引入最佳柔顺性优化约束条件,构建优化目标函数;其次,引入人工势场法对灰狼优化算法狼群初始化位置进行改进,并且非线性化灰狼优化算法的收敛因子;最后,采用MATLAB软件进行求逆解仿真。仿真结果表明,改进灰狼优化算法可以有效减小机械臂求逆解时取得的关节角度与零角度的差值,相比传统灰狼优化算法,该差值之和平均减小了35.31%,而且改进灰狼优化算法具有较高求解精度和较强收敛性,可以满足实际工作中机械臂求逆解的使用要求。     

基于神经网络的冗余机械臂运动学逆解研究

针对冗余自由度机械臂逆运动学求解的难题,提出了一种基于RBF神经网络的新方法。针对一款新型的七轴冗余机械臂,建立了机械臂的正运动学方程,提出了一种基于加权最小二乘法的"最佳柔顺性"规则,基于此规则运用遗传算法求解了全局最优解,由此得到了训练神经网络的样本数据,对神经网络进行了训练,使网络达到了稳定状态。设计了仿真和实验对RBF神经网络进行了测试,分析了神经网络的性能。研究结果表明,该RBF神经网络精度高、收敛速度快,从而为任意冗余机械臂逆解求解提供了一种新方法。     

基于改进人工势场法的双机械臂避障路径规划

针对双6自由度机械臂提出了一种基于改进人工势场法的避障路径规划算法。分析了双机械臂的协作工作空间,确认了双臂自碰撞的可能。针对静态障碍物对主机械臂进行避障运动规划,完成主机械臂路径规划后,再将主机械臂作为从机械臂运动时的动态障碍物,为从机械臂规划避障运动路径。利用新的势能函数代替传统人工势场法的势能函数,对双机械臂进行避障路径规划;由于传统人工势场法在机械臂避障路径规划中容易陷入局部极小值的缺陷,因此,增加了虚拟吸引点,避免机械臂陷入局部极小值。仿真实验表明,该方法实现简单,满足双机械臂避障的要求,能够有效地为双机械臂规划出无碰撞路径。     

复杂环境下软体机械臂的运动学解耦与避障方法

软体机械臂具有无限自由度和高度灵活性的特点,在复杂非结构化环境中应用潜力巨大。在研究柔性机械臂的过程中,由于软体机械臂各段之间在运动学上存在强耦合性,非结构化环境中软体机械臂运动学关系的构建较为复杂,在求解软体机械臂逆运动学时存在奇异解甚至无解的情况,柔性机械臂的避障控制十分困难。因此,受藤蔓生长过程的启发,提出一种分段建模和顺序控制方法,旨在解决软体机械臂在运动过程中的耦合问题,简化软体机械臂在逆运动学中的求解难度,从而实现机械臂在非结构化环境中实现避障。首先利用分段常曲率法建立软体机械臂运动学模型,利用约束条件快速求解软体机械臂中逆运动学各个参数信息,然后基于快速探索随机树（RRT）建立了机械臂的改进型RRT路径规划算法,最后构建了非结构化复杂环境,并在Matlab中测试了机械臂的避障能力。仿真结果验证了所建立运动学模型的正确性,也表明利用顺序控制策略对实现软体机械臂在非结构化环境中避障具有可行性。     

冗余度双臂机器人协作策略下实时避障算法

针对冗余度双臂机器人协调操作过程中机械臂本体避障及躲避环境障碍问题,提出了基于冗余机械臂自运动特性的双臂机器人协作策略下实时避障算法。首先,利用障碍物在机械臂连杆上的投影矢量筛选掉不会避碰杆件,再计算可能避碰杆件与障碍物的最短距离;其次,根据双臂协作的运动学约束关系,得到冗余度双臂机器人协调搬运避障的运动学逆解;再次,引入梯度“安全距离”和两个避障因子,实时改变机械臂的避障速度,使机器人末端完成协作任务以及双臂实时自避碰及躲避环境障碍物的任务;最后,利用冗余度双臂机器人进行仿真及实验。结果表明：双臂机器人末端执行器执行协作任务的同时机器人双臂可以躲避障碍物,且各关节运动连续、平稳。     

一种零空间避障的机械臂末端轨迹跟踪算法

针对传统的零空间避障方法无法根据障碍物距离提前采取避障行为同时保证末端跟踪精度的问题,提出一种零空间避障的机械臂末端轨迹跟踪算法.该方法采用伪距离代替欧氏距离作为距离接近度指标解决零空间避障问题,同时设计一种自适应正定系数矩阵K和速度误差饱和函数sat(e),将实时轨迹运行结果反馈给冗余机械臂运动学反解,根据反馈结果自适应调节关节角速度以减小末端轨迹跟踪误差.采用iiwa14机械臂进行仿真实验,仿真的结果表明,所提出的算法能够在完成冗余机械臂零空间避障的同时保证末端轨迹跟踪误差在1 cm以下,验证了所提算法的有效性和优越性.     

冗余机械臂空间轨迹规划综述

冗余机械臂可以利用多余的自由度避开障碍物,而又不影响末端执行器的操作。因此与一般非冗余机械臂相比,冗余机械臂处理避障问题具有明显优势。目前关于冗余机械臂空间轨迹规划的研究还未形成一套整体的框架归类,因此有必要对现有研究成果进行系统分析和深入总结。文中探讨了冗余机械臂空间轨迹规划的基本原理和实际应用,将其按照建模原理不同划分为五大类,详细归纳了这些方法的优势和不足,并对冗余机械臂空间轨迹规划未来发展趋势进行了构想和展望。     

基于改进脊线法的超冗余机器臂逆运动学求解

针对传统机器人尺寸大、自由度少,无法在狭窄空间内作业的问题,设计了一种基于新型球形关节串联而成超冗余机械臂,每个球形关节具有两个正交旋转自由度。因超冗余机械臂自由度数远多于传统机器人,无法用D-H法对其进行逆运动学求解,本文考虑机械臂运动过程中障碍物的影响,对脊线法进行改进,提出基于改进脊线法的超冗余机械臂逆运动学求解算法,利用Matlab对空间脊线及超冗余机械臂逆运动学进行数值仿真。研究结果表明,该算法考虑了障碍物的影响,改进了超冗余机械臂逆运动学脊线法,保证了超冗余机械臂的灵活性。     

冗余机器人的任务优先级轨迹规划方法

当机械臂末端沿期望轨迹运动时,若障碍物影响机械臂末端运动,则末端会与障碍物发生冲突,使其偏离期望运动轨迹。针对这一问题,提出了一种任务优先级轨迹规划方法,使机械臂末端避障后能够继续跟踪期望轨迹。当机械臂末端运动轨迹中含有障碍物时,赋予避障运动作为优先控制,通过计算末端位置增量使机械臂末端产生逃离速度,进而避开障碍物;反之,赋予轨迹跟踪作为优先控制,通过对机械臂期望轨迹与实际位置进行误差控制,达到提高末端轨迹跟踪精度的目的。最后,对冗余机器人进行了仿真及试验验证。结果表明,当障碍物与机械臂末端运动轨迹发生冲突时,基于任务优先级的轨迹规划方法可以使机械臂末端有效地避开障碍物,同时,末端避障后机械臂仍能跟踪到期望轨迹运动。     

基于BP神经网络的冗余机械臂逆运动学分析

常见的七自由度冗余机械臂逆运动学解法较为繁杂,且对不同构型机械臂的逆运动学解法通用性较差。为了找到一种通用的七自由度机械臂逆运动学求解方法,建立了神经网络模型,选择了合适的激励函数、隐藏层神经元数量、神经网络层数和学习速率等模型参数。设计轨迹跟踪实验对神经网络模型进行验证,实验数据证明该方法有效且精度较高,是一种可行的冗余机械臂逆运动学求解方法。     

基于自运动的7-DOF机械臂逆运动学研究

针对一种7自由度典型机械臂构型的逆运动学问题,根据机构特点和自运动性质提出一种解析算法。首先对该冗余机械臂的自运动性质进行分析,其为平面四杆运动。采用冗余角对自运动进行描述,并分析机械臂末端位置和杆长对自运动的运动形式和冗余角变化范围的影响。然后基于自运动特性,将冗余角作为一个约束条件,结合位姿分离法,求出该机械臂的逆运动学解析算法。最后通过数值算例进行验证。该方法针对某一特定位姿求出所有的理论逆解。相对于传统的数值解法,该方法不存在理论误差,相邻位姿点相互独立,不存在误差积累。     

多障碍环境下机械臂避障路径规划

为提高协作机器人在多障碍环境下的避障路径规划的成功率和效率,针对机械臂和障碍物提出碰撞检测方法,并提出低振荡人工势场—自适应快速扩展随机树(ARRT)混合算法进行路径规划,机械臂先采用低振荡人工势场法进行搜索,当遇到局部极小、碰撞等情况时切换成ARRT进行逃离,直至到达目标点.另外,为了在每个步长都取得最优的逆运动学关...