基于遗传算法的焊接机器人三维路径规划研究

针对汽车焊接机器人路径规划不合理的问题,采利用遗传算法针对三维路径规划问题提出了相应的遗传编码方法,构造了相应的遗传算子,为焊接机器人三维路径的规划问题提出了一条新的发展路径。     

双机器人紧协调焊接路径规划与离线编程

研究双机器人紧协调路径规划技术,基于平面投影策略结合双机器人运动耦合关系得到主、从机器人末端法兰的位置与姿态信息。根据机器人运动学,分别计算出主、从机器人的各轴回转量,进而实现机器人运动控制。将提出的路径规划策略集成到自主研发的离线编程软件InteRobot中,结合三通件交接处的焊接需求,制定了双机器人协调焊接方案,完成了双机器人协调焊接的路径规划,实现了对双机器人焊接过程的虚拟仿真。为了验证文中提出的焊接方案,搭建了由华数机器人HSR-JH605和HSR-JR605组成的双机器人焊接工作站。在实际焊接加工过程中,证实了该方案能够满足三通件的焊接要求。     

基于改进遗传算法的多直角贴装机器人路径协同规划

针对多直角机器人在大型复合结构板上协同贴片的问题,采用加入碰撞惩罚、分组进化、部分匹配交叉和自适应变异的改进遗传算法进行协同路径规划。利用MATLAB对3个直角贴装机器人进行了协同路径规划仿真实验,仿真结果表明：改进遗传算法规划出的路径更短、收敛速度更快,且无碰撞情况发生。     

基于GA算法的协调机器人双光束激光焊接轨迹规划研究

针对长尺寸整体薄壁板T型接头激光焊接,提出双光束激光焊接技术,成功解决T型接头单面双侧焊接,保证T型接头的双面成型,对整体变形量控制和隐身性能的提高起到不可替代的作用。针对双光束激光焊接机器人采用激光跟踪技术进行焊缝提取与跟踪,使激光焊接头回归到焊缝有效范围内;运用遗传算法和主从机器人协调操作得到两台机器人的最优焊接轨迹,保证焊接的一致性,确保焊接质量。     

基于遗传算法的喷涂机器人喷枪路径规划

根据复杂曲面的几何特性和拓扑结构,对曲面进行分片处理,在每一片上进行喷涂机器人喷枪路径的规划。将整个曲面上的喷枪路径顺序组合问题看成乡村邮递员问题（ORPP）,并采用哈密尔顿图形法表示ORPP,用遗传算法进行求解。个体编码采用代表哈密尔顿图中顶点的实数编码和代表每片上路径方向的编码相结合的方法,可实现对问题空间的全局快速寻优。最后以某品牌汽车车身后盖为喷涂对象进行仿真实验,实验结果验证了所提算法的有效性     

嵌入筛选操作的遗传算法及其在焊接路径规划中的应用

针对基本遗传算法(GA)中存在的局部搜索能力不足和未成熟收敛的问题,引入一种结合模拟退火算法的筛选操作对算法进行改进.改进遗传算法(IGA)一方面在优化后的解空间进行精细寻解,另一方面依靠基本GA算子开拓全局搜索空间,从而使算法达到全局最优与局部优化的良好平衡.由于改进算法中采用了模拟退火算法的Metropolis准则...     

嵌入筛选操作的遗传算法及其在焊接路径规划中的应用

针对基本遗传算法(GA)中存在的局部搜索能力不足和未成熟收敛的问题,引入一种结合模拟退火算法的筛选操作对算法进行改进.改进遗传算法(IGA)一方面在优化后的解空间进行精细寻解,另一方面依靠基本GA算子开拓全局搜索空间,从而使算法达到全局最优与局部优化的良好平衡.由于改进算法中采用了模拟退火算法的Metropolis准则...     

基于GA-MTSP的多机器人同步覆盖路径规划

针对壁面作业中存在的复杂区域单台机器人覆盖作业效率低的问题,提出了一种基于遗传算法结合多旅行商问题的多机器人同步作业覆盖路径规划方法。该方法采用Boustrophedon单元分解法将待覆盖区域分解为若干胞腔单元,然后利用启发式交叉算子遗传算法得到的胞腔遍历顺序通过解决多旅行商问题的思想为多台机器人进行覆盖作业路径分配,并且分析了不同数目机器人同步作业对覆盖效果的影响。最后通过仿真研究证明了方法的有效性。     

容器试件机器人焊接工艺设计及其路径规划

目前,由于用工环境的恶劣,人工费用的增加,国内开始大量使用机器人来代替人工。我国工业机器人年安装量达到10万台以上,拥有巨大的市场,但如何使用好机器人焊接来提高产品质量就显得尤为重要,本文主要论述了机器人焊接碳钢板容器试件焊接工艺设计及实现。通过对比不同参数下的焊缝成形,找出最优的焊接工艺参数,设计机器人焊接路径规划,达到焊缝质量要求,解决了以往复杂工件焊接质量、效率不高的问题。     

基于改进遗传算法的多模型加工路径规划

在数控加工中,为提高整体的加工效率,往往将多个模型在一块坯料中进行排布,然后进行整体加工规划。为解决多模型整体加工中的路径规划问题,提出对模型及其连接点进行多次调整的方法。在将模型位置简化为加工轮廓的几何中心点的基础上,采用遗传算法对加工轮廓的几何中心点进行排序,确定整体的最短加工顺序。然后在保证加工模型间不发生干涉的情况下,通过对模型的姿态和加工起始点的位置进行调整,进一步缩短模型间的空间跳刀长度。为解决遗传算法易于早熟和难以跳出局部最优解等问题,采用父子代参与竞争和自适应遗传算子等方式对遗传算法进行改进。试验结果表明,该方法能有效地缩短多模型加工的整体路长,并且改进的遗传算法具有很好的收敛效果。     

基于遗传进化算法的机器人全局路径规划

研究了机器人在已知环境下用遗传进化算法进行最优路径搜索的方法。在此方法中，把二维编码简化为一维编码，提高了搜索的速度；把障碍物作为排斥子，提出了简单、确定的适应度函数；最后提出了对路径的转折节点处进行平滑处理的方法。仿真实验证明了该方法能够得到机器人行进的最优化路径。     

基于遗传模拟退火算法的机器人全局路径规划

研究了机器人在已知环境下用遗传模拟退火算法进行最优路径搜索的方法，此算法兼备了遗传算法和模拟退火算法的优点，还对路径的转折节点处进行了光滑性的改进，并且通过仿真实验证明了此方法能够快速得到最优路径。     

基于遗传算法的深海集矿车避障路径规划方法

本文主要研究和利用遗传算法实现深海集矿车避障路径规划的方法。将连续的路径离散化，并用随机数模拟各路径种群。把二维的路径转化为一维，生成简单的路径基因，提出了物理意义明确的适应函数和相应的变异算子，从而引导遗传算法快速收敛于最优解。实验仿真表明，该算法能够快速、稳定的搜寻到所需的最佳路径。     

基于遗传算法的大型精密转台全局路径规划

全局路径规划在大型精密转台实际应用中占据重要的地位,提出了使用遗传算法求解该问题.首先构造出大型精密转台全局路径规划的模型,然后详细说明了使用遗传算法求解该模型的关键技术和具体步骤,最后使用实例验证了遗传算法在大型精密转台全局路径规划问题求解中的良好效果.     

基于改进遗传算法的AGV集结路径研究

AGV是自动物流仓储系统中的重要组成部分.针对多台AGV集结问题,在对路径时间窗进行分解的基础上,使用改进遗传算法进行求解,详细描述了算法求解的步骤.该遗传算法加入了基于时间窗的调整策略,能够有效减少冲突以及死锁发生的概率,加快求解的收敛速度,能在规定时间内求解出使集结总时间最短的方案.仿真分析表明:与传统遗传算法以及...     

基于改进遗传算法的虚拟装配路径规划研究

装配路径规划是虚拟装配技术的核心,为了获得最优装配路径,在凸四边形障碍物环境中,通过对初始种群选取方法的重新定义,保证了参加演化算法的每条染色体都是可行的,同时对传统遗传算法中的变异算子和杂交算子进行改进,提高了算法的有效性。最后实验证明将改进的遗传算法运用到机械式减速箱装配中可得到更优的装配路径。     

基于蚁群算法的分组焊点焊接路径优化方法研究

为了合理规划机器人焊接路径,提高焊接工作效率,提出了一种复杂框架结构焊接路径的优化方法,该方法首先依据焊接工艺的要求,对任务焊点进行初步分组,然后采用改进蚁群算法对分组焊点的焊接路径进行优化.该方法不仅满足点焊过程中增加连续焊接、减少焊枪姿态变换等焊接工艺要求;同时,对焊点的分组减少了蚁群算法的规模,既能简化算法,又能提高求解精度.仿真结果表明了该方法的有效性和可行性.     

视觉引导下的自主式捡球机器人多目标路径规划算法

文章首先简要描述了捡球机器人路径规划的目的、视觉处理的工作特点,分析了自主式捡球机器人设计时所面临的问题,然后结合滚动窗口理论提出了一种基于视觉传感器的自主式移动机器人多目标路径规划算法。该算法有效地减少了移动捡球机器人执行任务的时间,提高了其捡球效率。     

基于遗传算法的装填机械臂轨迹多目标优化设计

本文通过5次多项式插值法,建立药筒装填机械臂在关节空间的轨迹数学模型,提出了基于时间、能耗和振动的3个优化设计目标,并结合遗传算法对轨迹模型进行优化.结果表明,优化后的轨迹保留了原有轨迹模型一阶、二阶导数连续的特点,更加符合装填机械臂对实际操作任务的需求.