一种新型包装码垛机器人路径规划方法

目的为了提高码垛机器人的工作效率,减小能量损耗,优化机器人末端抓手的工作轨迹。方法建立机器人路径规划的数学模型,在此基础上对传统的蚁群算法进行改进,将环境中局部的机器人路径信息引入蚁群信息素的初始化和路径选择概率中,提高蚁群算法的收敛速度,并防止算法早熟,避免算法陷入局部最优。结果仿真结果表明,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最佳路径。结论所提方法能够明显提高码垛机器人最佳路径搜索能力,对于提升机器人运行效率具有重要指导意义。     

基于改进遗传算法的包装机器人轨迹规划

目的为了提高包装生产效率,提升直角坐标机器人的稳定性、可靠性和运动精度,避免机器人出现速度、加速度突变,对机器人运动轨迹进行规划。方法首先分析直角坐标机器人的工作原理,在此基础上采用三次均匀B样条曲线对机器人关节轨迹进行逼近,给出一种基于改进遗传算法的最优时间B样条轨迹规划方法。根据功能需求,设计一种基于ARM和FPGA的控制系统。结果仿真结果表明,机器人各个关节抵达节点的用时最短,运行耗时能够缩减39%以上,验证了算法的有效性。结论所述控制系统和方法能够满足包装码垛的要求,可提高包装效率。     

一种工业机器人多目标轨迹优化算法

为解决工业机器人工作效率低、能耗损失严重和关节冲击磨损较大的问题,提出了一种基于布谷鸟搜索（cuckoo search,CS）算法和非支配排序遗传算法-Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)的混合算法（简称为CSNSGA-Ⅱ）,用于机器人的轨迹优化。采用5次非均匀有理B样条（non-uniform rational B-splines,NURBS）曲线作为工业机器人的轨迹规划曲线,同时以运动时间、能耗和冲击磨损为优化目标构建相应的多目标轨迹优化模型,并在速度、加速度和加加速度的约束下采用CSNSGA-Ⅱ进行轨迹优化。CSNSGA-Ⅱ以Tent混沌映射初始化时间序列,采用不可行度算法将解分为可行解与不可行解,并利用改进的CS算法对不可行解进行处理。利用MATLAB软件对6R勃朗特机器人进行建模仿真,并对得到的非支配解集和归一化加权迭代最优值进行对比分析。仿真结果表明,相比于NSGA-Ⅱ、多目标粒子群优化（multi-objective particle swarm optimization,MOPSO）算法,所提出的CSNS...     

改进HS算法在码垛机器人轨迹规划中的应用

目的 解决码垛机器人在抓取目标物时需要满足最大速度约束条件、较短运行时间以及运行平稳性等问题。方法 以Func200id六轴工业机器人为研究对象,通过机器人的各关节尺寸关系计算其DH参数,并建立仿真模型。对改进的HS算法通过增加变异因子VF来改变算法的搜索策略,使得算法中的每个个体不但有机会参与到迭代的过程之中,而且有概率向最优个体学习,加快算法的收敛速度。结果 通过对4种算法在6种不同测试函数下分别运行30次的对比实验可知,改进后的HS算法相较于其他3种算法的寻优能力更强,收敛速度更快。结论 改进后的HS算法能够明显缩短码垛机器人的工作时间,且运行连续平稳,在其他工业场景下也具有一定的应用价值。     

基于粒子群算法的6自由度机械臂动力学模型参数辨识

提出了基于粒子群优化(PSO)算法的工业机器人动力学参数辨识方法。首先利用改进的牛顿-欧拉方法,建立考虑关节摩擦的机械臂线性动力学模型,然后引入PSO算法,建立基于PSO算法的估计未知动力学参数的算法,最后以UR工业机器人为实验对象,通过设计激励轨迹,激励工业机器人关节运动,并对关节运动参数进行采样,实现UR工业机器人的动力学参数估计,并根据力矩预测精度验证动力学模型。实验证明了所提出算法辨识工业机器人动力学模型参数的准确性和有效性。     

基于五次多项式的码垛机器人轨迹规划

目的为了实现多轴码垛机器人速度和加速度变化曲线光滑、稳定,简化轨迹规划算法。方法介绍码垛机器人结构,并在码垛机器人结构基础上对码垛机器人运动进行分析,在关节空间下提出一种五次多项式插值的码垛机器人轨迹规划方法,利用五次函数对码垛机器人各个关节速度和加速度进行拟合插值。结果仿真结果表明,五次多项式轨迹规划方法拟合曲线更加光滑,同时保证速度和加速度无突变,保证了码垛机器人运动过程更加平稳。结论该轨迹规划方法能够保证码垛机器人按照预定的轨迹实现速度和加速度的平滑过渡,提升了码垛机器人运动精度。     

机器人纸箱套装系统的轨迹规划与分析验证

目的保证机器人纸箱套装系统稳定工作,提高包装质量与效率。方法对系统进行整体规划后,确定纸箱套装系统的轨迹点,对不同的运动过程分别在关节空间中和笛卡尔空间中进行轨迹规划,并生成各关节插值曲线。借助Matlab对机器人进行仿真实验,得出各关节角度规划曲线,并将之与轨迹规划所得结果进行比较。利用机器人实物对轨迹规划进行验证。结果各关节插值曲线与角度规划曲线吻合,角度规划曲线平滑。结论选用的套箱机器人轨迹规划方法可行,结果正确。     

基于自适应粒子群遗传算法的柔性关节机器人动力学参数辨识

提出一种基于自适应粒子群遗传算法的柔性关节机器人动力学参数辨识方法。该算法采用动态自适应调整策略,提高了粒子群算法收敛速度;同时引入新型遗传算法混合交叉变异机制,避免了粒子群陷入局部最优。将自适应粒子群遗传算法与标准粒子群算法、遗传算法、人工蜂群算法进行了比较,仿真实验结果表明该算法在迭代60次左右完成参数辨识,各参数的辨识相对误差均降低到了1%以内。最后利用旋转柔性关节实验平台进行了实验验证,实验结果证明了该算法具有更好的收敛速度和寻优精度。     

应用于圆饼工件分拣的码垛机器人自适应积分滑模控制

目的 针对存在系统未建模特性和负载变化下码垛机器人关节空间轨迹跟踪控制的问题,设计一种基于结合时延估计技术与自适应积分滑模面的控制策略。方法 根据圆饼工件分拣需求,设计一款桌面式码垛机器人系统,推导机器人的运动学与动力学模型,给出关节空间轨迹规划算法,并基于无模型思想设计关节空间轨迹跟踪控制器。结果 利用雅克比伪逆法可反解出机器人的关节角;通过所提的轨迹规划算法能有效获得各关节运动轨迹;与PID控制器和积分滑模控制器相比,文中所提控制器具有较好的控制精度、较强抗干扰性和较高的鲁棒性。结论 仿真和实验结果表明,所设计的基于时延估计技术的自适应积分滑模控制器是合理的,能使得码垛机器人完成圆饼工件的分拣任务,具有一定的工程应用价值。     

基于分段速度规划的机器人臂运动平滑减振方法

目的 保证机器人臂在生产作业时,其末端速度、加速度、jerk曲线光滑且连续,避免机器人臂在高速运行时发生剧烈振动。方法 提出一种基于分段速度包络轨迹规划方法,该方法与传统样条算法相比,边界条件的确定和计算量大大简化,仅需给定运行轨迹点和期望运行时间,就能实现机器人臂末端轨迹的速度、加速度以及jerk曲线光滑连续,并且通过调节因子和分段时间间隔可以单独控制加速度、jerk曲线的波动幅值和整体运动周期。结果 在双臂并联机器人平台上,依次进行本文算法与三次样条算法的对比实验,以及本文算法在不同调节因子取值下的对比实验。在第1组实验中发现采用本文算法运行机械臂更加平稳,所得轨迹也很平滑,而三次样条算法运行机械臂振动较大;通过第2组对比实验可得,在分段时间间隔一定的情况下,调节因子取值越大机械臂运行就会越流畅,振动也会进一步减小。结论 文中提出的方法能够有效抑制机器人臂振动,可以使机器人高速平稳的运行。     

基于机器视觉的阀口袋动态拾取系统设计

目的为了解决粉体包装领域自动化程度低且工作环境对人体有较大危害的问题,设计一种阀口袋动态拾取系统。方法首先分析阀口袋动态拾取系统软硬件设计和工作过程;然后,分析相机图像坐标到机器人世界坐标的转换关系、手眼标定过程,以及对采集到的图像进行畸变校正、滤波等图像处理过程;最后,采用基于卡尔曼滤波算法对流水线上运动的阀口袋实现定位和拾取。结果实验表明,机器人能够对输送机上的阀口袋实现定位和动态拾取,拾取误差小于1mm,连续运行情况下可实现每分钟5～7袋的上袋速度。结论该拾取系统运行稳定,具有较高的运行效率和拾取精度。     

Optimization of the operation of the anthropomorphic manipulator in a three-dimensional working space

This article presents the use of the particle swarm method to optimize the working cycle of an anthropomorphic manipulator. The working space contained stationary obstacles which made the working cycle difficult. Three objective functions were adopted in the study, concerning trajectory minimization, reduction of electricity consumption and multi-criteria optimization (minimization of both trajectory length and electricity consumption). The effects of selected parameters on the particle swarm optimization (PSO) algorithm and the results of the examinations were analysed.     

3D Trajectory Planning of Positioning Error Correction Based on PSO-A* Algorithm

Aiming at the yaw problem caused by inertial navigation system errors accumulation during the navigation of an intelligent aircraft, a three-dimensional trajectory planning method based on the particle swarm optimization-A star (PSO-A*) algorithm is designed. Firstly, an environment model for aircraft error correction is established, and the trajectory is discretized to calculate the positioning error. Next, the positioning error is corrected at many preset trajectory points. The shortest trajectory and the fewest correction times are regarded as optimization goals to improve the heuristic function of A star (A*) algorithm. Finally, the index weights are continuously optimized by the particle swarm optimization algorithm. The optimal trajectory is found by the A* algorithm under the current evaluation index, so the ideal trajectory is planned. The experimental results show that the PSO-A* algorithm can quickly search for ideal trajectories in different environment models, indicating that the algorithm has certain feasibility and adaptability, and verifies the rationality of the proposed trajectory planning model. The PSO-A* algorithm has better convergence accuracy than the A* algorithm, and the search efficiency is significantly better than the grid search A star (GS-A*) algorithm. The PSO-A* algorithm proposed in this paper has certain engineering application value. The researchers will study the realtime and systematic nature of the algorithm.     

面向大型机场草坪的割草机器人路径规划及轨迹跟踪控制研究

为了提高割草机器人的工作效率及环境适应能力,基于移动机器人平台设计了一种既受遥控操作又能自主运行的适用于大型机场草坪作业的割草机器人。首先,运用高精度差分GPS（global positioning system,全球定位系统）采集机场草坪边界和障碍物的位置信息,根据采集的信息将机场草坪分为最少数目的凸多边形工作区域;考虑到割草机器人无法原地无半径转弯,在传统迂回式路径规划算法的基础上提出一种往返直线型路径规划算法,并在凸多边形路径规划区内推导出遍历路径的显示方程表达式。其次,运用高精度差分GPS测得割草机器人实际轨迹并与规划轨迹对比,设计了一种区间判断型轨迹纠偏算法;以执行电机的PID（proportion integration differentiation,比例积分微分）控制和区间判断型轨迹纠偏算法构造割草机器人双闭环轨迹跟踪控制器,对按传统迂回式路径和往返直线型路径行进的割草机器人进行轨迹跟踪仿真分析。最后,以自制的割草机器人为例,按往返直线型路径运行方式进行样机实验。仿真结果发现：当割草机器人跟踪当前路径到达终点后会自动调头跟踪下一条路径,验证了轨迹跟踪算法的稳定性;传统迂回式路径运行方式下割草机器人的漏割率较高,达到46.42%,而往返直线型路径运行方式下其漏割率为7.15%,明显优于传统迂回式路径仿真结果。样机实验测得的漏割率为8.89%,与仿真实验结果一致,表明所设计的轨迹跟踪算法对大型机场草坪作业割草机器人是适用的。研究结果可为大型机场草坪割草机器人的开发提供理论指导。     

基于混沌粒子群优化算法的AGV路径规划研究

目的 优化物流AGV路径最优问题。方法 提出一种改进的混沌粒子群优化算法,采用基于Bézier曲线的路径规划模型,通过调整Bézier曲线的控制点数量,显著改善AGV轨迹路线的长度和平滑度。结果 采用混沌粒子群滤波算法（CPSO）最优化处理Bézier曲线的控制点数,引入适应度函数,评估是否满足终止标准,如果达到最大迭代次数或者在给定迭代次数时未修改最优解则终止CPSO算法,最后利用选取的控制点计算出更短、更平滑的轨迹路线,提高了算法的寻优能力。结论 采用CPSO算法初始化Bézier曲线可以获得更加平滑的最短路径。