三次样条插值在机器人轨迹规划应用中的改进研究

讨论了三次样条插值在机器人轨迹规划中的应用,对三次样条插值进行改进,克服了机器人启动和终止加速度突变问题,消除了机器人启动和终止时的振动,保证了机器人整个作业过程的稳定性.实验证实了此改进算法的可行性.     

四自由度机器人抓取运动目标建模与轨迹规划

为减少四自由度机器人运动过程中的抖动,提高轨迹规划的精度,提出采用七次多项式对四自由度机器人抓取运动目标过程中各个关节进行轨迹规划的方法。首先,对机器人各连杆之间的变换关系进行运动学分析,利用Matlab中的Robotics工具箱建立运动学模型,并验证逆解的正确性。针对五次多项式插值规划的轨迹精度不高的问题,采用七次多项式规划算法对PTP(point to point)的运动路径进行规划,在Matlab平台仿真实现机器人轨迹规划。仿真结果表明,在抓取运动目标过程中各关节位移、速度及角加速度随时间变化曲线连续没有突变,使机器人平稳的实现了对运动目标的抓取,降低了硬件开发成本。     

工业码垛机器人运动学与轨迹插值算法研究

针对码垛机器人运动控制和实际应用问题,对码垛机器人运动学与轨迹插值进行了深入的研究。首先利用码垛机器人平行四边形结构特点,建立了连杆相互之间的坐标系,进行了正运动学描述。其次利用了位姿分离法简化了运动学方程,同时使用牛顿迭代法解决了运动学反解的问题。再次,对四自由度码垛机器人进行了数据采集分析,验证了牛顿迭代法解决运动学的正确性。最后,讨论了散乱节点插值算法在机器人轨迹规划中的应用,利用该算法对机器人路径轨迹进行插值以使得机器人运动轨迹更为平滑。实验结果表明,牛顿迭代运动学算法和散乱点插值算法具有很好的鲁棒性,对于机器人的精确运动和动力学控制有着重要的意义。     

六关节工业机器人最短时间轨迹优化

在应用于多车型汽车生产流水线的六关节工业机器人设计过程中,以实现轨迹规划时间最优为目标,对机器人的速度、加速度以及加加速度进行约束,在三次多项式插值的基础上,利用Matlab遗传算法工具箱对机器人的运动轨迹进行最短时间优化,并运用Matlab实现轨迹规划仿真。实验结果表明,基于遗传算法的三次多项式插值在保证机器人运行曲线连续平滑的同时也保证了机器人轨迹运行时间最短,提高轨迹规划的科学性、实用性与可行性,为机器人控制提供了有效依据。     

基于过路径点的三次多项式插值函数的仿蜘蛛机器人足路径规划

针对复杂隧道环境中机器人的避障问题,提出使用过路径点的三次多项式插值算法对机器人足运动路径进行规划。设计了一个能在隧道空间灵活运动的18关节六足仿蜘蛛机器人,运用D-H建模方法对仿蜘蛛机器人足进行运动学建模,并推导了逆运动学方程式,基于蒙特卡洛法对足端可达空间进行仿真分析,并基于过路径点的三次多项式插值算法对机器人足避障轨迹进行路径规划仿真。仿真结果表明,在仿蜘蛛机器人足路径规划中应用过路径点的三次多项式插值方法能保证步行足运动动作的平滑性,从而避免了因力矩突变引起的冲击作用,同时足端能通过路径点以满足避障要求。     

多约束条件下的机器人时间最优轨迹规划

提出了一种工业机器人时间最优轨迹规划及控制的新方法。对于笛卡尔空间中给定路径上的离散路径点,通过运动学逆解求得与之对应的关节节点序列,采用三次样条插值方法构造各关节位移、速度、加速度均连续的轨迹。在考虑关节空间中速度、加速度、加加速度约束条件的同时,确保机器人在笛卡尔空间各离散路径点处满足由给定路径所决定的速度约束条件,减小机器人运动路径与给定路径之间的误差。采用序列二次规划法求解上述非线性约束优化问题,进而规划出沿特定曲线方程运动的机器人时间最优轨迹。最后将上述算法应用于剪带机器人,证明了该算法的有效性和可行性。     

一种五自由度混联机器人轨迹规划研究

以一种五自由度混联机器人为研究对象,采用矢量法和空间几何解析法分别建立了机器人并联部分和串联部分位置正反解的封闭解模型,在关节空间中利用五次多项式插值算法对机器人进行轨迹规划,并在给定运动插值时间和过预设路径点的条件下,通过MATLAB软件仿真绘制五次多项式插值运动规律下机器人的运动学图像。仿真结果显示,采用五次多项式插值算法保证了机器人有连续光滑的位置、速度和加速度曲线,为该机器人进一步针对轨迹控制研究奠定了理论基础。     

基于改进萤火虫算法的机械臂时间最优轨迹规划

以国产某型号六轴工业机器人为研究对象,针对六轴机器人关节空间的轨迹规划问题,提出了一种基于改进萤火虫算法的时间最优3-5-3多项式插值轨迹规划算法.首先,由给定的机器人末端路径点求逆运动学得到关节空间下的路径插值点.然后,在速度约束条件下,利用萤火虫算法对插值结果进行优化,使得机器人具有最优运行时间.通过与传统萤火虫算法对比,改进后算法的收敛速度和精度都有明显改善.最后,应用MATLAB软件仿真出机械臂运动位置、速度、加速度曲线,并用实体机器人验证.结果表明,该方法使得机械臂具有更短的运行时间,稳定性更高.     

基于改进鲸鱼算法的搬运机器人运动规划

针对搬运机器人搬运效率不足、稳定性效果不好等问题,使用改进鲸鱼优化算法的时间最优运动规划方法进行解决。首先将机器人模型导入MATLAB中,根据相关算法计算出机器人的空间范围,从空间范围中选取实际目标点并转换到关节空间,在关节空间中使用“四次-三次-四次”插值多项式构造机器人的轨迹,然后将各关节的角速度、角加速度作为约束条件,采用改进的鲸鱼优化算法对轨迹进行优化,缩短机器人运行时间。通过仿真实验,改进的鲸鱼算法较PSO算法规划时间缩短约30%,较标准的鲸鱼算法规划时间缩短约17%,有效提升了搬运机器人在搬运方面的效率和稳定性。     

基于粒子群算法的工业机器人多目标最优轨迹规划

轨迹规划是机器人运动控制的基础,考虑以时间、能耗和脉动三方面为多目标最优,对工业机器人AUBO-i10的轨迹规划问题进行研究。基于D-H法建立机器人正运动学方程,并仿真验证正运动学方程的正确性,同时利用蒙特卡洛法对机器人工作空间仿真分析。针对运行时间、能量消耗和轨迹脉动多目标综合最优问题,根据五次多项式插值方法,在保证运动学约束下,提出多目标粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)对机械臂轨迹规划进行优化,并进行仿真分析。仿真结果表明,提出的五次多项式插值方法在准确地构造平滑轨迹的同时,又能通过粒子群算法完成运动学约束下的多目标优化,得到理想的Pareto分布。最后,构造目标函数,获得符合要求的优化轨迹,解决了运行时间过长,能量消耗过多和脉动冲击过大的问题,从而保证机器人高效运动。