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。     

仿人型跑步机器人矢状面起跳运动的实现

针对仿人型跑步机器人实现起跳动作时没有考虑腿部质量或将机器人质心固定在身体上某点的不足,提出了一种新的方法实现跑步机器人矢状面内的起跳动作:利用“虚拟腿”的概念,求出机器人质心的轨迹,然后对某些广义坐标进行规划,通过求解非线性方程组计算出机器人在每个时刻的运动学参数。最后根据动力学方程求出各个关节的驱动力矩。仿真结果表明:机器人跑步时各个关节角度和关节驱动力矩变化平稳,因此起跳动作设计合理。     

基于遗传算法的6-DOF机器人最优时间轨迹规划

针对机器人在特定工作坏境下工作效率低的情况,提出一种以时间为最优的轨迹规划方法。采用七次B样条曲线完成机器人各关节位置-时间序列的插值,并将运动学约束转化为B样条曲线控制顶点的约束,以机器人关节轨迹运行时间最优为优化指标,采用遗传算法对轨迹曲线执行时间最短寻优,规划出满足运动学约束及力矩平滑的时间最优轨迹。实验结果表明,该规划算法能够明显减小加加速度的累积效应,提高机器人执行轨迹的最优时间。     

关节空间和工作空间的混合轨迹规划算法研究

为了实现机器人的高速、高精度控制,必须对机器人进行合理的轨迹规划,同时,轨迹规划也是实现驱动电机力矩和功率得到充分利用的核心内容。将编写Python语言的轨迹规划程序,并使用关节空间和工作空间的五次样条函数混合轨迹规划法对Delta两自由度机器人进行轨迹规划,再利用动力学对轨迹规划结果进行相应的优化。生成的拟合曲线表明,机器人的混合轨迹规划法充分利用了关节空间和工作空间轨迹规划法的优点,并且动力学优化后的结果,对提高驱动电机的使用效率具有很好的指导性意义,最后通过实验验证了结果的正确性。     

工业机器人最小代价的轨迹规划

提出了一种工业机器人的最小代价轨迹规划方法.将机器人的轨迹视为由机器人关节空间中一系列的关键点构成,关键点的两点之间通过3次样条曲线进行连接.使用加权系数法定义代价函数,从而使机器人在运动过程中的运动时间、消耗能量、奇异点的避让、关节加速度和关节二次加速度在某种程度上达到综合最优,同时考虑关节位置、速度、加速度、二次加速度以及力或力矩的约束条件.采用差分进化算法(DE)和基于精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)来处理非线性约束的优化问题.斯坦福机器人(捡拾操作)的仿真结果显示,两种算法运行良好,然而DE算法比NSGA-Ⅱ收敛速度更快,解的质量更好.     

考虑关节摩擦的并联机器人平滑轨迹规划

针对一种空间3自由度并联机器人,提出一种近似时间最优的平滑轨迹规划算法。与基于动力学模型的传统轨迹规划算法相比,所提出的算法模型综合考虑了所有运动关节的摩擦力矩,通过虚功原理建立了运动机构完整的动力学模型,并将运动学和动力学约束条件转换为伪速度极值曲线,同时计算出伪加速度零值边界曲线,二者相结合能更准确地反映出规划轨迹应遵循的约束条件。利用五次样条曲线分段构建相平面下伪状态、伪速度和伪加速度的平滑运动轨迹曲线,从而保证了驱动力矩、关节速度和加速度的连续性。最后利用所提出的规划方法对一种并联机器人进行轨迹规划,并通过试验验证了该方法的有效性,指出了并联机器人与串联机器人轨迹规划存在的差异,该算法可用于同类工业机器人的在线轨迹规划。     

基于动力学的搬运机器人运动规划控制算法与仿真

针对移动操作自由度冗余搬运机器人伤员搬运运动的安全性、稳定性要求,提出基于动力学的运动规划与控制方法。采用改进D-H方法建立搬运机器人正逆运动学模型;采用拉格朗日法建立机器人动力学模型;基于零力矩点（ZMP—the Zero-Moment Point）方法建立机器人稳定性评估模型;采用S形曲线方法规划机器人末端运动;通过优化稳定性求解机器人运动学逆解;采用滤波方法拟合关节运动曲线实现关节平稳运动;仿真验证了基于动力学的搬运机器人运动规划控制算法的有效性。     

MD1200-YJ码垛机器人低能耗轨迹优化

研究了MD1200-YJ型码垛机器人末端"门"字型轨迹工况下的低能耗轨迹优化问题。首先,建立了考虑弹簧力矩的码垛机器人逆动力学模型,进而建立其能耗模型。其次,针对码垛机器人末端"门"字型轨迹的典型工况,采用5NURBS插值函数进行关节空间下的轨迹规划。再次,基于加权系数法,建立了由平均能耗最小和跃度绝对值峰值最小构成的综合优化目标函数,以末端轨迹分段时间为设计变量,以总时间不变以及关节电机额定参数为约束条件,运用遗传算法进行求解。最后,比较优化前后码垛机器人的关节能耗和跃度指标,验证了优化方法的有效性。     

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。     

基于能量指标的DELTA并联机器人拾放轨迹参数优化及验证EI北大核心CSCD

为了减少DELTA机器人高速工作时的能耗,对该机器人拾放轨迹的优化问题进行了研究。基于Lamé,Clothoid,分段多项式解决Adept Cycle轨迹的直角过渡问题,实现对轨迹的三维形状规划;基于Bang-bang,7次多项式与6次多项式解决轨迹插补点位置、速度、加速度的设计,实现对轨迹的一维位移与速度的规划。仿真通过DELTA机器人的运动学与动力学模型,求解映射到驱动关节上的速度与力矩分量,并参考电机输入电能与机器人机械能耗两种能耗指标对9种轨迹进行几何参数优化。在计算能耗的过程中考虑电机再生能量的问题,对现有的能耗计算方式进行了改进。在已搭载DELTA的平台上进行测试,验证仿真结果,找出具有最低能耗的轨迹。经过比较发现9种轨迹中,Bang-bang运动规律的分段多项式曲线为最优轨迹,且具有空间与时间可重复性。     

基于能量指标的DELTA并联机器人拾放轨迹参数优化及验证

为了减少DELTA机器人高速工作时的能耗,对该机器人拾放轨迹的优化问题进行了研究。基于Lamé,Clothoid,分段多项式解决Adept Cycle轨迹的直角过渡问题,实现对轨迹的三维形状规划;基于Bang-bang,7次多项式与6次多项式解决轨迹插补点位置、速度、加速度的设计,实现对轨迹的一维位移与速度的规划。仿真通过DELTA机器人的运动学与动力学模型,求解映射到驱动关节上的速度与力矩分量,并参考电机输入电能与机器人机械能耗两种能耗指标对9种轨迹进行几何参数优化。在计算能耗的过程中考虑电机再生能量的问题,对现有的能耗计算方式进行了改进。在已搭载DELTA的平台上进行测试,验证仿真结果,找出具有最低能耗的轨迹。经过比较发现9种轨迹中,Bang-bang运动规律的分段多项式曲线为最优轨迹,且具有空间与时间可重复性。     

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。     

面向直接示教的机器人零力控制

提出基于力矩控制的零力控制方法应用于机器人直接示教。针对机器人连杆重力矩和关节摩擦力矩难以直接建模计算,分析机器人关节力矩与连杆自重、关节位姿、负载大小、库仑摩擦力、黏滞摩擦力等因素的关系,提出基于自测量的重力矩及摩擦力矩计算方案,并给出重力矩、摩擦力矩求解所需参数的具体测量方案。在自行研制的直流电动机驱动机器人样机上验证所研究补偿算法,力矩补偿效果明显。与现有基于位置控制的零力控制方法相比,该方法无需多维力传感器,系统简洁、成本低、示教灵活,为各类运动轨迹复杂的机器人示教开辟了新途径。     

三分支机器人优化关节力矩的轨迹规划

基于旋量理论,采用分离影响系数法建立三分支机器人运动学和动力学方程,运用最小范数广义力计算策略优化协调操作臂载荷分配。在此基础上,结合搬运物体的协调操作实例,通过比较最小关节范数法和最小关节力矩法两种规划的优缺点,提出了改进的三分支机器人优化关节力矩轨迹规划方法。仿真结果给出了不同方法条件下,轨迹长度变化对关节角度及力矩大小的不同影响,并验证了改进方法的有效性。     

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.     

下肢康复训练机器人协作控制与S型规划算法研究

针对下肢康复训练机器人协作控制与S型规划算法展开研究,寻找能够降低机器人驱动器控制过程中冗余振动的方法.首先利用指数积(POE)法建立了各关节连杆的相对转换关系;然后针对下肢康复机器人的特点,应用拉格朗日法求解机器人动力学问题,针对模型参数采用辨识方法实现了动力学参数获取,进而实现了下肢康复训练机器人协作控制;最后提出一种S型轨迹插补规划方法,根据定义的限制条件值给出了所有可能的轨迹形状,并且保证没有机械谐振激励.实验结果表明:协作控制与S规划算法对机器人操作性能有很大的提升,同时对于机器人的精确运动控制有着重要的意义.     

空气阻力对工业机器人时间最优轨迹规划的影响

在考虑了机器人关节速度,加速度,加加速度等传统关节约束条件的前提下,将空气阻力的影响引入到轨迹规划的约束条件之中,并结合实际工况对时间最优轨迹规划问题进行建模。基于PUMA560机器人,针对给定的关节路径点,使用遗传算法对问题进行求解,所得轨迹规划结果能够满足所有约束条件,验证了所建模型的准确性和算法的有效性正确性。     

一般6R机器人逆运动学算法的改进

机器人几何结构不满足Pieper准则时,无法求得封闭形式的运动学逆解,这样的机器人也被称为一般机器人,其逆运动学通常采用数值解法。针对一般6自由度关节型机器人逆运动学求解,在求解过程中延用迭代思想,将第n次求解结果作为第n+1次迭代初值,满足了牛顿迭代法对迭代初值充分接近精确解的高要求。在迭代过程中使用雅克比矩阵的伪逆矩阵代替其逆矩阵,避免了机器人在奇异位形处无法求解的现象。在轨迹规划算法中,采用四元数球面线性插值的方法对起始点和终止点进行姿态插值,解决了欧拉角姿态插值法中存在的奇异性以及姿态过渡不平稳的问题。最后在MATLAB环境下进行仿真实验,结果验证了改进后的牛顿迭代法的可行性与实时性。     

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。     

基于自适应粒子群算法的FS20N机器人时间最优轨迹规划

针对通用型机器人,以运行时间最短为目标,提出一种基于自适应粒子群(APSO)时间最优轨迹规划算法。在关节空间轨迹规划中,逆解得到关节变量与时间的关系,以此建立五次多项式关节变量与时间的插值轨迹。然后,利用罚函数对其关节角度、关节速度、关节加速度进行处理,同时以插值关节各点间的时间间隔之和为优化目标,采用自适应粒子群算法进行优化求解,得到时间最优的轨迹。最后,利用MATLAB仿真软件,建立川崎FS20 N仿真模型进行验证,得到运行平稳且时间最优的运行轨迹图,仿真结果验证了该算法在轨迹规划中的可行性。