基于碰撞检测的空间冗余机械臂避障路径规划

针对障碍环境中自由漂浮模式空间冗余机械臂的路径规划问题进行了研究。首先基于球形包围盒和空间叠加思想简化描述障碍物和机械臂的空间占位关系,采用直线段与球体之间相对位置关系判断是否碰撞的检测方法。然后从正向运动学出发,运用关节参数化方法,把路径规划问题变为带约束的参数优化问题,并考虑基座姿态扰动最小以及碰撞规避建立多项加权的目标函数,通过粒子群优化算法求解最优解,得到机械臂关节运动轨迹。最后以七自由度空间冗余机械臂为例进行仿真,结果表明该方法可以实现有效避障,同时基座姿态受扰很小,关节运动轨迹平滑,且机械臂末端也能够以较高精度达到期望位姿。     

复杂多场景下机械臂避障运动规划方法研究

为提高工业机械臂在狭窄通道、多障碍物等复杂多场景下避障运动规划的成功率和效率,建立了基于圆柱体和球体包围盒机械臂与障碍物之间的碰撞检测模型,并提出了一种基于启发式概率融合人工势场法的改进型RRT^*算法(P-artificial potential field-RRT^*,PAPF-RRT^*)。采样上引入概率目标偏向与随机采样点优选策略,对采样点进行位置优选约束,增强采样导向性和质量;为改变传统新节点扩展方向和特殊环境下局部最优问题,融合人工势场法的目标引力与障碍物斥力和自适应步长,使算法在APF产生的合力范围下实时引导新节点扩展方向和步长大小,降低过度的探索和碰撞区域扩展;对冗余节点进行删除,并采用三次B样条插值优化,提高机械臂轨迹的柔顺性。仿真结果表明,所提算法较传统RRT*算法在平均路径搜索时间上降低了56.75%,路径长度缩短了17.74%。导入机械臂模型后可视化仿真结果证明,所提算法可使机械臂成功避障且快速平稳运行到目标点。     

基于改进粒子群算法的机械臂轨迹规划研究

为提高机械臂的适用性和工作效率,针对机械臂关节空间时间最优轨迹规划问题,在研究传统的多项式插值轨迹规划方法基础上,结合改进的粒子群优化算法,通过动态调整学习因子,结合线性惯性权重,改善传统粒子群算法容易陷入局部最优的缺点,快速准确得到最优解;在机械臂工作空间中选取可到达的路径点,获取路径点处的关节角度,采用3-5-3分段插值多项式法规划机械臂的运动轨迹,同时利用改进粒子群算法优化轨迹的运行时间,得到平滑、连续且时间最优的运动轨迹曲线。Matlab仿真实验结果验证了该方法进行轨迹规划的可行性和有效性。     

自由漂浮空间机器人力矩最优轨迹规划算法

针对自由漂浮空间机器人的轨迹规划问题,提出一种基于粒子群优化算法的机械臂关节角驱动力矩最优轨迹规划算法.首先通过对自由漂浮空间机器人系统的动力学方程进行分析,给出了以机械臂关节角驱动力矩为目标函数的轨迹最优控制算法,并采用高阶多项式插值方法逼近机械臂关节角轨迹,结合粒子群优化算法对机械臂关节角轨迹进行优化求解.数值仿真表明,规划出的关节角轨迹平滑连续,在完成自由漂浮空间机器人姿态调整任务的同时,机械臂关节角驱动力矩降至最低.     

基于多种群竞争松鼠搜索算法的机械臂时间最优轨迹规划

针对传统智能优化算法在机械臂关节空间进行时间最优轨迹规划应用中存在的寻优效率低、优化结果全局性和稳定性差的问题,提出新的机械臂时间最优轨迹规划方法. 在建立机械臂关节空间内的时间最优轨迹规划模型时考虑位置约束,根据输入的关节点列,使用S形曲线估算时间的取值区间,对生成算法的所有个体进行多种群竞争迭代,得出机械臂关节空间轨迹规划的时间最优解. 与不同算法的仿真对比试验结果表明,所提方法较传统的优化算法具有更高的寻优效率和更好的优化全局性;所提方法的稳定性好,其多次优化结果的方差相较单种群算法低3个数量级.     

基于最优时间的超声检测轨迹规划

为提高实体曲面工件超声自动化测量中曲面特征选取效率与探头的平稳性,对五自由度超声检测臂的终端探头从初始位姿到目标位姿进行最优轨迹规划.利用D-H表示法和牛顿-欧拉递推方法,分别建立超声检测臂运动学和动力学模型,以时间为参数,采用五次多项式对探头的初始位姿与目标位姿之间的运行轨迹进行拟合,以轨迹时间最短为目标,运用黄金分割法来寻找各关节的最大速度、加速度和驱动力（矩）约束下的最优轨迹.该方法符合实际工程应用要求,提高了探头运行平滑性和检测效率.     

改进人工势场法的冗余机械臂避障算法

针对传统人工势场法应用于串联型冗余机械臂避障时无法约束各关节位姿、陷入局部极小后难以逃离的问题,提出一种改进人工势场法.建立冗余机械臂运动学模型,采用线段球体包络盒模型进行碰撞检测.在笛卡尔空间内建立末端引力势场和障碍物斥力势场,在关节空间内建立目标角度引力势场,所有势场共同作用引导机械臂运动.在关节空间内求解虚拟目标角度并采用高斯函数建立虚拟引力势场处理局部极小问题.利用七自由度冗余机械臂进行仿真和实验,结果表明:算法可约束各关节位姿,陷入局部极小后可引导机械臂逃离局部极小,最终完成避障;避障结束时各关节角度最大误差为0.8°,末端平均位置误差和平均姿态误差分别为0.010 m和2.40°,均小于传统算法;避障过程中各关节运动幅度小于传统算法.改进算法可引导机械臂逃离局部极小并完成避障,同时提高避障结束时各关节及末端的定位精度,对冗余机械臂的避障研究及应用具有一定的指导意义.     

基于AGD-RRT算法的机械臂路径规划

针对RRT（rapidly-exploring random tree）算法在进行机械臂路径规划过程中存在的拓展导向性差、冗余节点多、路径质量差等问题，提出了一种基于AGD-RRT（adaptive goal-directed RRT）的算法。首先，该算法构建了一种动态的目标偏向概率函数，实时调整对目标点进行采样的概率以达到自适应目标导向的效果，减少了无用节点的生成，提高了收敛速度。其次，采用贪婪收敛策略，防止了随机树在目标周围时的盲目扩张。搜索结束后，采用节点剔除法剔除路径中的冗余节点，并用B样条曲线对轨迹进行平滑处理，提高了路径质量。然后在二维、三维环境中进行了对比仿真实验，验证了该算法的可行性与优越性。最后进行了样机实验，验证了所提算法在机械臂关节空间进行路径规划的可行性。     

四自由度机械臂目标抓取轨迹规划的研究

为了实现Open-Manipulator机械臂目标抓取的运动控制,首先采用改进的D-H参数法构建机械臂运动学模型,然后利用机械臂结构坐标系之间的齐次变换矩阵,求得了正运动学和逆运动学解.最后利用Matlab下的Robotics Toolbox工具包进行仿真,在机械臂的关节空间坐标系采用七阶样条曲线算法进行轨迹规划,得出了各个关节的角度、角速度和角加速度的拟合曲线.结果表明,机械臂抓取作业轨迹平滑,各个关节轨迹的速度、加速度、加加速度保持连续,能够满足实际应用需求,为机械臂的目标抓取运动规划提供了相应的支持.     

基于调和场的连续型机械臂运动规划

为解决连续型机械臂在复杂空间环境中路径规划困难和路径跟随过程中难以计算关节空间参数的问题,本文提出一种基于调和场的多点协调运动规划方法.该方法利用调和函数在二维笛卡尔空间建立多障碍物的调和场,解决了传统人工势场法陷入局部最小值问题,使连续型机械臂末端规划出无碰撞路径.选取机械臂上多个特殊点,将参考路径上的点作为汇点,这些汇点随机械臂靠近目标而不断更新,通过汇点对特殊点的吸引和障碍物对特殊点的排斥使连续型机械臂完成操作任务.对4段连续型机械臂模型进行MATLAB仿真试验,结果表明,连续型机械臂多点协调运动规划方法能有效满足任务要求,且机械臂末端与参考轨迹误差控制在5.6%以内.     

自由漂浮空间机器人视觉伺服系统研究

为了将动力学模块引入传统的视觉伺服控制算法,使其更加符合真实模型。本文以自由漂浮空间机器人视觉伺服为目标,分析了其系统组成与工作原理。采用广义雅克比的方法完成其速度级的运动学建模,并在6D空间下分析其动力学模型。机械臂采用PD与前馈控制完成笛卡尔空间点到点连续路径规划。借助双目手眼相机完成非合作目标位姿的提取,进而完成视觉伺服系统的搭建。本文算法可将机械臂控制算法引入到空间机器人视觉伺服系统,使得机器人控制更加方便,具有结构简单成本低等优点。通过搭建Sim Mechanics仿真模型,实现了对期望轨迹的跟踪,验证了视觉伺服算法的正确性。     

一种基于六次多项式轨迹规划的机械臂避障算法

针对机械臂避障轨迹规划的一系列需求,提出了一种基于六次多项式轨迹规划的机械臂避障算法。首先,采用六次多项式对机械臂轨迹进行规划。设曲线方程中六次项系数为待定参数,通过调整参数,改变曲线形状,使机械臂绕过障碍物的同时优化轨迹的性能指标,从而将机械臂避障轨迹规划问题转化为约束条件下的多目标优化问题;其次,综合碰撞检测结果、运动学指标,通过加权系数法建立适应度函数;最后,通过遗传算法进行优化,在关节空间中规划出一条无碰撞,同时运动学、轨迹长度、转动角度等要求一起协同优化的理想运动轨迹。此外,通过MATLAB对该算法进行了仿真实验验证,结果表明,该方法能够有效地规划出满足机械臂性能要求的无障碍运动轨迹。     

空间机器人多臂精准协同控制技术

为了解决单臂空间机器人在轨服务任务中机械臂末端位姿控制精度有限的问题,提出了一种空间机器人多臂精准协同控制方法,该方法以3条7自由度机械臂的空间机器人(SR)为研究对象,利用Kane方法建立了具有通用性的SR动力学模型,该模型包括本体动力学方程与各条机械臂动力学方程两部分;在此基础上,基于李雅普诺夫稳定性理论,设计了SR捕获目标过程中机械臂各关节的轨迹跟踪控制律,克服了机械臂的运动抖动问题．仿真结果表明,该方法可保证机械臂末端按照期望的轨迹运动,并且能提高机械臂末端位姿控制精度．     

基于ACO-RRT算法的移动机械臂避障路径规划

在充满障碍物的环境里,基于随机采样的RRT算法和RRT^*算法进行移动机械臂避障路径规划时常存在路径代价高和求解速度慢等问题。为解决以上问题,首先将ACO蚁群算法中的启发式思想融入RRT算法形成ACO-RRT算法,在不同使用场景引入不同启发式修改采样策略解决最短路径问题;然后通过定义效用函数权衡探索函数与开发函数分配率,使得在效用函数增加的地方采样更加频繁;最后在相同的障碍环境中评估ACO-RRT、RRT和RRT^*3种算法的迭代次数、路径代价和求解速度等性能指标。实验结果表明,ACO-RRT算法解决了RRT算法和RRT^*算法存在的问题,并且性能优于目前较为成熟的RRT算法和RRT^*算法。     

3D混杂场景中机械臂自主分拣小目标的方法

为解决机械臂在大小目标共存的3D混杂场景中无法利用3D视觉传感器直接感知分布于操作视场范围内的小目标这一难题,提出一种基于"固定安装的全局Kinect深度相机"与"安装在机械臂末端执行器上的移动相机(手眼相机)"相结合的视觉系统混合配置方法.固定的全局Kinect深度相机用于感知并获取视场范围内的大目标点云,进而识别估计其位姿,然后借助路径规划技术引导机械臂到达大目标的上方,启动手眼相机近距离获取小目标的图像;离线阶段获取小目标的CAD模型,虚拟2D相机在以目标中心为球心的虚拟球表面的不同位姿和不同半径处拍摄目标的一系列二维视图,并且储存在目标的3D形状模板数据库中;在线阶段从真实手眼相机拍摄的场景图像中基于图像金字塔分层逐一搜索匹配,找到与目标模板相匹配的所有实例并计算其二维位姿,经过一系列转换后得到在相机坐标系下的初始三维位姿,应用非线性最小二乘法对其进行位姿修正.由ABB机械臂和微软Kinect V2传感器以及维视图像公司的工业相机进行位姿估计精度实验和混杂目标分拣实验,利用棋盘标定板来测定目标真实的位姿.实验结果表明,位置精度0.48 mm,姿态精度0.62°,平均识别时间1.85 s,识别率达到98%,远高于传统的基于特征和基于描述符的位姿估计方法,从而证明了提出方法的有效性和可行性.     

故障机械臂模型重构后的轨迹规划与实验分析

针对六自由度机械臂作业过程中,两个旋转或俯仰关节发生故障后的运动受限问题,提出一种基于D-H表示法的模型重构轨迹规划方法 .首先对故障前后的机械臂结构进行分析,锁定故障关节,将原六自由度机械臂转化为四自由度机械臂,然后采用D-H表示法对故障机械臂进行建模,并求取其运动学正逆解,再重新在任务空间中对机械臂进行轨迹规划.为了验证故障机械臂轨迹规划算法的有效性,进行了移动机械臂旋拧圆形门把手的实验,采集故障前后的机械臂运动数据进行分析,验证了所设计算法在直线、圆弧轨迹规划中的可行性.实验结果表明,在故障机械臂的工作空间内,模型重构后的机械臂仍能完成一定的作业任务.     

在轨服务飞行器机械臂系统运动规划

为了研究在轨服务飞行器机械臂系统的运动特点,控制和规划其运行轨迹,文中将系统运动守恒模型转化为以关节角速度为控制输入变量的非线性控制系统状态方程,确定以能耗最小为主要目标,同时满足初末位置、角速度等约束条件的多种目标函数,运用实数编码的遗传算法求解最优控制变量.利用机械臂从初始位形运动至指定终端位形的过程为仿真算例,验证了这种规划算法的可行性,同时分析了机械臂系统运动对基座的扰动情况.仿真结果表明,该算法能够用于控制和规划在轨服务飞行器机械臂系统的运行轨迹,为优化OSV的在轨服务操作提供理论参考.     

五自由度操作臂笛卡尔空间内运动控制的实现

为实现操作臂各关节间在移动过程中抓取任务完成的准确性,设计了五自由度操作臂,采用DH法则对该操作臂进行运动学分析,建立了末端位姿信息与各关节角间的变换关系。采用轨迹插补的方法得到这两点间若干轨迹中的间断点集,根据运动学中关节角的变化量,利用最小二乘法来寻找总增量的最小解,实现操作臂末端在笛卡尔空间内跟踪所规划的轨迹。研究结果表明：为避免工作空间奇异点的存在影响运动控制过程,对各关节角度与末端位姿间关系采用最小二乘法来寻找关节角总增量的最小解,实现操作臂末端在笛卡尔空间内的轨迹跟踪,并准确地完成了空间抓取动作。     

一种机械臂运动学研究及3D 仿真平台构建

针对川崎机械臂FS03 N的构型特点,提出了一种逆运动学的求解方法。采用DH法建立了机械臂的连杆坐标系,得到正运动学方程,通过变量分离将机械臂姿态采用欧拉角表示,得到了机械臂位姿的一组广义坐标。通过对FS03N的构型分析,采用几何法与反变换法相结合的方法,以解的组合关系为基础,得到了机械臂的8组封闭解。建立了基于Matlab的机械臂算法验证与3D仿真运动平台,验证了逆运动学解算的正确性,为机械臂的轨迹与路径规划提供了前提条件。     

基于改进自适应小生境遗传算法的机械臂逆运动学求解

逆运动学求解对机械臂位姿控制和轨迹规划具有重要意义,针对逆运动学求解存在多解及通用性差的问题,提出了一种基于改进自适应小生境遗传算法的逆运动学求解算法。适应度函数融合位姿误差和"最柔顺"原则,不存在多解及奇异解问题;引入减法聚类分析,提升算法通用性;对遗传算法进行改进,提升了算法收敛速度及精度。利用六自由度机械臂进行仿真实验,结果表明该算法收敛快、精度高,可求得唯一解。