基于时间冲击最优的TBM换刀机器人轨迹规划

为了提高隧道掘进机(TBM)换刀机器人的工作效率,减小换刀过程中的运动冲击,提出基于改进型粒子群优化(PSO)算法的轨迹优化方法.采用位姿分离法与关节变量最小策略,对冗余关节机器人进行运动学分析.利用所求的逆解,将目标轨迹由笛卡尔空间映射到关节空间.针对每个关节使用5次NURBS曲线构造冲击连续的关节轨迹,以时间冲击最优构造目标函数,采用改进型PSO算法求解出最优时间序列,完成对轨迹的优化.通过对特定的换刀任务进行轨迹规划,得到各关节的优化轨迹.优化结果表明,提出的轨迹规划方法可以为换刀机器人各关节提供理想的轨迹,具有较强的轨迹跟踪能力.利用5次NURBS插值法与改进型PSO优化算法,可以保证轨迹的时间最短与冲击最小,提高了运行的效率与平稳性.     

机器人多段插值轨迹规划研究与分析

在多段多项式插值轨迹规划的基础上,将急动度连续作为约束条件,求出了4-5-5…-5-5轨迹规划算法的通式,并通过Matlab具体分析关节空间4个路径点的3段轨迹。相比一般的多段多项式插值规划,本轨迹算法能够使关节位置、速度和加速度在机器人工作过程中连续且平滑过渡,有效减小了中间路径端点处的冲击,保证机器人的平稳运动。     

一种六关节机器人关节空间轨迹规划方法

为提高六关节机器人运动效率,保证在最优时间内平滑地完成运动任务,提出一种关节空间轨迹规划方法.该轨迹规划方法首先通过D-H参数法,对机器人进行建模;在末端执行器轨迹上寻找若干个特征点,并通过逆运动学解得六个关节的关节角;采用5次非均匀B样条曲线定义速度、加速度可控的关节轨迹,并获得时间最优轨迹规划的非线性运动学约束条件;最后通过改进的粒子群算法求解关于时间最优的运动轨迹.     

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NURBS的挖掘机器人时间最优轨迹规划

为提高挖掘机器人的工作效率,保证其运行轨迹平滑,提出了一种基于NURBS曲线的轨迹规划方法。利用5次NURBS曲线插值挖掘机器人关节位置,引入矢值函数,通过莱布尼茨公式求解NURBS曲线的高阶导矢,设定启停速度和加速度,得到经过指定关节位置加加速度连续的轨迹曲线。分析了NURBS曲线权因子在挖掘轨迹局部规划中的作用。采用序列二次规划方法求解约束条件下的非线性最小化问题,规划出时间最优轨迹曲线。仿真和试验表明:提出的轨迹规划方法能够得到满足物理约束的时间最优关节轨迹,且可进行轨迹局部优化。     

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.     

基于2-SPR/RUPR并联机构的四足步行机器人轨迹规划与步态分析

本文提出一种基于2-SPR/RUPR并联机构的四足步行机器人.用改进复合曲线法规划了机械腿足端行走点轨迹.在四足步行机器人的足端行走点沿前进方向的加速度曲线为正弦函数,沿竖直方向的加速度曲线为分段函数的情形下,通过对前进方向、竖直方向加速度曲线两次积分得到足端轨迹曲线.由足端轨迹曲线变化规律可以得到其运动过程无突变点,足端可以实现无冲击抬腿与着地.仿真实验表明足端速度与加速度曲线与理论曲线一致,验证了理论计算的正确性.使用ZMP方法,通过对比分析机器人在运动过程中的重心调整量以及稳定裕度值得到最优步态.该四足步行机器人具有运动平稳且灵活的特性,适用于田垄等崎岖路面上需要大的移动步幅来运输重物的应用场合.     

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。     

基于INSGA-Ⅱ算法的机械手多目标轨迹规划

针对机械手时间最优、能量最优、平滑性最优等多目标下的轨迹优化问题,设计新的多目标轨迹优化方法.采用高次B样条曲线插值方法,构造机械手高阶连续且起始和终止的运动参数均可指定的关节轨迹, 保证了机械手运动性能.采用改进非支配排序遗传算法 （INSGA-Ⅱ）对机械手轨迹进行优化,得到一组Pareto最优解集,该算法采用一维Logistic映射产生初始种群并利用不可行度选择操作处理约束条件.在6自由度串联机械手上的计算结果表明,采用高次B样条轨迹规划方法可以得到高阶连续的机械手分段轨迹,采用INSGA-II方法可以对B样条轨迹实现有效的多目标寻优,得到理想的Pareto分布,为用户提供较多的选择.     

基于改进粒子群算法的时间最优机械臂轨迹规划

针对机械臂关节空间轨迹规划的时间优化问题,结合机械臂运动约束,提出基于非线性动态改变惯性权重的粒子群优化(NPSO)算法.根据传统3-5-3多项式插值方法,采用改进粒子群算法寻求最短关节运动时间,研究线性递减改变惯性权重(LPSO)算法和NPSO算法的性能,选用NPSO算法完成关节运动时间最优求解.研究结果显示,经时间优化后的3-5-3插值曲线连续光滑且具备更好的运动特性,整体运动时间缩短约26%,证实提出的方法具有可行性.