基于双种群混沌搜索粒子群算法的机器人喷涂轨迹协同优化

针对笛卡尔空间与关节空间的映射非线性,喷涂轨迹和关节轨迹不满足混合约束的问题,提出基于双种群混沌搜索粒子群优化(DCSPSO)算法的机器人喷涂轨迹协同优化.根据预选取的轨迹特征点构建关节角度序列,以机器人的喷涂效率和运动稳定性为目标建立关节轨迹多目标优化模型,利用DCSPSO算法求解优化模型得到Pareto最优解,使关节轨迹满足机器人运动学约束,最后根据理论轨迹与反馈轨迹的弦高误差和漆膜厚度误差建立喷涂轨迹误差模型,并验证最优解的质量,使喷涂轨迹满足加工精度约束.通过实例表明,DCSPSO算法较多目标遗传算法等经典多目标优化算法具有更强的全局和局部搜索能力,利用轨迹误差模型可合理增加特征点,使理论轨迹与反馈轨迹的最大弦高误差从12.619 mm降至1.587 mm,最大漆膜厚度误差从11.47 μm降至1.18 μm.     

基于视觉反馈的机器人末端轨迹跟踪控制研究

工业机器人受机械本体间隙误差及外界干扰,在进行焊接、喷涂等工作时难以精确跟踪期望轨迹,严重影响工作效率和质量。根据视觉反馈控制原理,提出一种基于视觉反馈的末端位置动态补偿方法,设计视觉及末端执行器补偿机构,通过高速相机检测机械臂末端与期望轨迹的图像位置偏差,利用末端执行器进行位置补偿,可以快速高精度跟踪期望轨迹。通过实验对提出的方法进行验证,结果表明即使有外界干扰的情况下,机器人末端的跟踪误差最大为1.45 mm,显著提高了轨迹跟踪精度和跟踪速度,满足工业机器人末端快速、高精度的轨迹跟踪工况要求。     

粒子群算法优化的双臂机器人模糊逻辑控制仿真研究

针对双臂机器人运动轨迹跟踪误差大、抖动现象严重等问题,采用粒子群算法对双臂机器人模糊逻辑控制进行改进,并对运动轨迹进行仿真验证.建立了双臂机器人简图模型,构造机器人动力学方程式.分析了模糊逻辑控制器结构,引用高斯隶属度函数定义模糊逻辑控制的输入与输出变量.使用3种不同成本函数定义机器人运动轨迹的平方误差均值、误差的绝对值及控制力参考误差,采用粒子群算法改进模糊逻辑控制的成本函数.通过数学软件Matlab对改进模糊逻辑控制的双臂机器人运动误差和控制力矩进行仿真,并且比较不同控制方法的双臂机器人运动轨迹误差和控制力矩仿真结果.仿真结果表明,在外界干扰因素的影响下,双臂机器人采用改进模糊逻辑控制方法,不仅运动轨迹跟踪误差较小,而且输入力矩值也较小.采用改进模糊逻辑控制双臂机器人运动轨迹,能够降低跟踪误差和控制系统的抖动幅度.     

双工业机器人不同约束下协同运动轨迹规划

针对双工业机器人协作过程中的轨迹规划问题,对IRB200机器人进行建模,并求解机器人的正逆运动学。结合求解的正逆运动学提出紧约束下耦合运动和松约束下叠加运动算法。紧约束将机器人末端执行器之间建立不变的约束关系,实现机器人末端执行器之间产生耦合运动;松约束将机器人末端执行器之间建立随时间变化的约束关系,实现机器人末端执行器之间产生叠加运动。最终在MATLAB中分别进行协同搬运、协同绘制“铜钱”仿真实验验证算法,从姿态图、轨迹图及从机器人理论位置和实际位置对比能够看出,在不考虑机械误差、标定误差及机器人制造误差的情况下能够满足相关任务要求,实现从机器轨迹的自适应规划,避免对双工业机器人分别进行轨迹规划。     

基于多目标粒子群优化算法的6R工业机器人轨迹优化

为了提高工业机器人的工作效率以及运动稳定性,对机器人轨迹进行了优化。在机器人任务空间中用NURBS曲线描述机器人末端轨迹,采用机器人逆运动学求解算法将任务空间轨迹转化到关节空间;提出了一种自适应罚函数的约束多目标骨干粒子群优化算法,对机器人运动时间、加速度、跃度等指标进行多目标优化,该算法采用自适应指数罚函数对约束进行处理,有利于引导算法更快进入可行区域,搜索好的目标值。最后,通过机器人加工实验,验证所提出算法的正确性和有效性。     

双臂空间机器人任务空间内的轨迹跟踪控制优化

针对任务空间中基座位置不受控、姿态受控的双臂空间机器人轨迹跟踪控制问题,提出了一种基于状态依赖Riccati方程(SDRE)的优化控制方法。首先,基于关节空间双臂空间机器人的运动学方程和完全驱动动力学方程,推导出机械臂欠驱动动力学方程以及机械臂关节与末端的运动雅可比关系;其次,通过增广状态变量构造SDC(State-dependent Coefficient)矩阵,并基于SDRE控制理论设计优化跟踪控制器,在实现输出力矩能量优化前提下,实现了对双臂空间机器人末端抓手位置与基座姿态的协同轨迹跟踪;最后,利用李雅普诺夫方法证明了系统渐近稳定性,并利用仿真实验验证了所设计控制器的有效性。     

双臂机械手的空间姿态反馈轨迹规划

为了对双臂空间机械手的轨迹进行高精度追踪,提出将一种基于姿态反馈的轨迹规划方法引入设计过程。首先,从相关的角度推导出位姿误差的运动学模型,并分别向末端执行器和基座传达所期望的位姿命令。从控制力的角度出収,在此基础上生成利用位姿反馈出的轨迹规划。理论分析表明,当机械手处于奇异状态时,所提出的轨迹规划算法能够保证末端执行器和基座的位姿误差指数收敛为零。与现有算法相比,该算法在末端执行器上有更高的轨迹追踪精度。此外,该算法为该系统提供了良好的抗干扰性能。仿真结果验证了所提轨迹规划算法的有效性。     

基于改进粒子群算法的六自由度工业机器人轨迹规划

针对工件打磨工况,设计建立用于打磨的机器人运动学模型,规划机器人运动学轨迹,通过改进粒子群算法优化轨迹曲线,减少机器人运行时间,提高机器人工作效率。首先建立打磨工业机器人空间运动学模型,计算目标点从笛卡尔空间转换到关节空间的逆解,在关节空间中利用“三次-五次-三次”三段多项式曲线对所求逆解进行轨迹规划,以轨迹运动时间最短作为优化目标。利用融合免疫操作的改进粒子群算法对轨迹曲线进行优化,将改进算法的优化结果与传统粒子群算法进行对比;改进后的新算法改善了粒子群算法易陷入局部最优的问题,适应度结果更好,算法效果更佳。     

基于阻抗控制的双臂机器人关节限制规避仿真研究

双臂机器人在运动过程中容易受到关节的限制,致使运动轨迹在某段时间内输出误差较大。对此,采用阻抗控制机器人手臂关节运动,并对跟踪角位移进行误差仿真。创建了双臂机器人运动模型简图,通过雅克比矩阵推导出机器人手臂逆运动学方程式。建立分层优先级任务体系结构,分析了冗余机械臂关节规避极限状态,设计了阻抗控制方法。采用Matlab软件对冗余机械臂阻抗控制效果进行仿真,并与无阻抗控制效果进行对比。结果显示:在无阻抗控制条件下,冗余机械臂在某段时间内会偏离期望运动轨迹,造成误差较大;在有阻抗控制条件下,冗余机械臂在整个运动时间内,都能很好地实现轨迹跟踪任务,输出误差较小。因此,采用阻抗设计方法,双臂机器人能够避免关节的限制,更好地完成轨迹跟踪任务,提高跟踪精度。     

基于非均匀B样条曲线的挖掘机最优时间轨迹规划

为了实现挖掘机器人平稳、高效率地完成给定挖掘任务,提出了非均匀B样条曲线的轨迹规划方法.利用3次非均匀B样条曲线,在关节角速度、角加速度和角加加速度的约束条件下,在关节空间对挖掘机进行轨迹规划.采用自适应粒子群优化(APSO)算法求取插值时间的最优值,优化得出各个关节角度的最优时间曲线,从而得到末端挖掘轨迹,在相同的约...     

双机器人松协调装配轨迹规划方法研究

针对主-从式双机器人松协调装配轨迹规划问题,提出了一种基于量子粒子群优化算法和B样条的轨迹规划方法,并进行了仿真实验。结果表明该方法可以使双机器人以较优的无碰撞干涉轨迹高效地完成协调装配任务,实现了双机器人的高精度装配作业,为物联制造系统中双机器人协调装配面临的关键问题提供了有效的解决方案。     

基于改进粒子群优化算法的冗余机械臂逆运动学求解

以末端执行器的位姿误差最小为优化目标,将机器人的逆运动学问题转换为一个等效的最优化问题,并利用提出的改进粒子群优化算法对该问题进行求解.该算法从粒子群的初始化、惯性权重调整策略、差分变异进化及搜索空间的越界处理等多方面对标准粒子群优化算法进行综合改进,同时构建了以粒子群进化和差分变异进化为基础的两阶段混合协同进化机制,...     

基于B样条曲线的工业机器人运动轨迹误差优化研究

为了降低工业机器人运动轨迹跟踪误差,提高机器人运动的稳定性,采用混合算法优化工业机器人运动轨迹,并对跟踪误差进行仿真验证。建立工业机器人三维模型简图,根据D-H方法和三角函数关系式推导出各个关节角位移运动方程式。采用B样条曲线设计工业机器人运动轨迹,引用粒子群算法并进行改进,设计出混合算法并优化B样条曲线,给出了混合算法优化迭代曲线。采用Matlab软件对工业机器人关节角位移跟踪误差进行仿真验证,与优化前角位移跟踪误差结果进行对比。结果显示:优化前,工业机器人各个关节运动角位移跟踪产生的最大误差为0.164 rad,跟踪误差较大,误差整体波动幅度较大;优化后,工业机器人各个关节运动角位移跟踪产生的最大误差为0.085 rad,误差降低了48.2%,跟踪误差较小,误差整体波动幅度较小。采用混合算法优化工业机器人运动轨迹,可以降低工业机器人运动轨迹跟踪误差,从而提高机器人运动的稳定性,能够提高工业机器人对产品的加工精度。     

柔性关节机械臂轨迹规划及振动抑制研究

针对工业机器人多自由度复杂机械臂系统,对其建立多刚体运动学模型,仿真验证末端运动轨迹的真确性。在此基础上,对机械臂系统的末端关节进行柔性化处理,添加随机柔性扰动,得到刚柔耦合机械臂较为真实的末端轨迹曲线。提出了基于混沌粒子群优化算法(CPSO)的振动抑制方案,通过CPSO算法对机械臂末端轨迹的插值参数进行优化,定义了柔性末端的振动变形最小的目标函数,并给出了具体的求解步骤。数值仿真结果表明,在满足系统约束条件的情况下,机械臂运行平稳,不存在角速度突变的情况,相比于基本粒子群优化算法,CPSO算法保证了粒子群体的随机性,提高了群体的多样性,且收敛速度较快,不会陷入局部最优,在CPSO优化下的柔性末端轨迹振动明显减小,从而说明CPSO算法能够有效优化轨迹规划参数,减小机械臂柔性末端的振动变形。     

双臂空间机器人姿态与关节协调运动的自适应控制、鲁棒控制

讨论了载体位置不受控制情况下的双臂空间机器人姿态和关节协调运动的自适应与鲁棒控制问题。利用拉格朗日方法导出了双臂空间机器人欠驱动形式的系统动力学方程;在该方程的基础上,基于增广变量法（恰当地扩展系统的控制输入和输出）,成功地克服了完全能控形式的空间机器人系统动力学方程关于惯性参数呈非线性函数关系的难点;针对双臂空间机器人两末端抓手所持载荷参数未知与不确定两种情况,分别设计了载体姿态与机械臂各关节协调运动的自适应控制和鲁棒控制方案。系统数值仿真表明,两种控制方案均可有效消除空间机器人系统惯性参数未知和不确定的影响,控制双臂空间机器人的载体姿态与机械臂各关节准确地完成期望的运动。     

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。     

基于量子粒子群优化算法的空间机器人非完整笛卡尔路径规划

利用自由漂浮空间机器人系统的非完整冗余特性,提出一种可使基座姿态和机械臂末端位姿同时到达期望状态的路径规划方法.该方法首先通过正弦多项式函数对机械臂关节角轨迹进行参数化,并根据基座姿态和机械臂末端位姿控制精度指标设计目标函数,由此,将自由漂浮空间机器人系统的非完整笛卡尔路径规划问题转换为非线性系统的优化问题.采用量子粒子群优化算法对非线性优化问题进行求解,将求解出的参数代入机械臂关节轨迹函数,即实现了非完整路径规划的目标.建立由飞行基座和6-DOF机械臂组成的空间机器人系统动力学模型,对所提出的方法进行仿真验证.试验结果表明,所提出的方法能够收敛于全局最优值,收敛速度快,所需调整参数少,且规划的关节路径满足关节角、角速度及角加速度的范围,关节路径平滑,适合于机械臂的控制.     

采用改进粒子群算法优化的两关节移动机器人滑模控制研究

为了提高移动机器人关节运动轨迹控制精度,在滑模控制器的基础上,采用支持向量机耦合改进粒子群算法优化滑模控制器.创建移动机器人简图模型,给出移动机器人手臂动力学模型.引用支持向量机对滑模控制器参数进行评估,推导出支持向量机模型.采用改进粒子群算法优化滑模控制器,并给出具体优化过程.在Matlab软件中对移动机器人改进滑模控制器进行仿真实验,并与滑模控制器跟踪误差进行对比.仿真结果显示:在无波形干扰时,滑模控制器与改进滑模控制器相差不大,都能较好地实现轨迹跟踪任务;在有波形干扰时,改进滑模控制器反应速度较快,输出误差较小.移动机器人关节采用改进滑模控制器,抗干扰能力较强,控制精度较高.     

冗余度机器人容错操作运动误差的研究

建立了一个冗余度机器人的实验平台,利用该平台对冗余度机器人的末端误差进行了系统深入研究。通过对实验数据分析得出:机器人的末端误差在锁定时刻,主要取决于关节速度突变;在锁定后,主要取决于退化机器人的关节速度。为了降低冗余度机器人的关节速度突变,从而控制锁定时刻的末端误差,笔者提出了一种最小关节速度突变优化算法。最后,分别用最小关节速度突变优化算法和最小范数法来规划平面3R机器人的末端轨迹,通过对比两种算法的仿真数据和实验数据证明了结论的正确性。     

基于并联机器人的柔性装配工装构型精度综合

介绍了一种用于航空发动机数字化装配的柔性工装构型,根据3-UPU并联机构的几何特性建立了万向副及杆长的误差模型,采用蒙特卡洛罗法模拟分析了驱动杆杆长误差和万向副间隙对末端执行器误差的影响。在精度分析的基础上,根据末端执行器的最大位姿误差,运用基于内点罚函数的粒子群优化算法,以加工制造成本最小为目标函数进行精度综合,合理地确定零部件的制造公差。为试验样机的建立提供了参考。