机械手时间最优轨迹规划方法研究_杨国军 2001

基于遗传算法的机械手时间能耗最优平滑轨迹规划

游玮;孔民秀;肖永强

【摘 要】本文提出了一种基于动力学模型的时间与能耗最优的平滑轨迹规划算法,考虑动力学与运动学约束条件,以时间与能量最优为优化目标,建立多关节机器人轨迹规划的数学模型,同时采用改进样条插值函数作为基础函数,保证运行过程中轨迹平滑及起始点与终止点速度、加速度及加加速度为零,之后采用基于遗传学原理的多目标优化算法NSGA-Ⅱ对时间与能耗进行优化,根据Pareto解集选择最优解,并针对一种3自由度重载机器人对提出的算法进行仿真,验证了该方法的可行性.

【期刊名称】《机器人技术与应用》

【年(卷),期】2015(000)005

【总页数】6页(P25-30)

【关键词】机器人;轨迹规划;改进样条函数;多目标优化;时间能量最优

【作 者】游玮;孔民秀;肖永强

【作者单位】安徽埃夫特智能装备有限公司,安徽芜湖,241007;哈尔滨工业大学机电工程学院,哈尔滨,150001;安徽埃夫特智能装备有限公司,安徽芜湖,241007

【正文语种】中 文

本文提出了一种基于动力学模型的时间与能耗最优的平滑轨迹规划算法，考虑动力学与运动学约束条件，以时间与能量最优为优化目标，建立多关节机器人轨迹规划的数学模型，同时采用改进样条插值函数作为基础函数，保证运行过程中轨迹平滑及起始点与终止点速度、加速度及加加速度为零，之后采用基于遗传学原理的多目标优化算法NSGAII对时间与能耗进行优化，根据Pareto解集选择最优解，并针对一种3自由度重载机器人对提出的算法进行仿真，验证了该方法的可行性。

本文是国家自然科学基金项目，项目编号51075086。

机器人轨迹规划是指根据一定规则和边界条件产生一些离散的运动指令作为机器人伺服回路的输入指令。规划函数至少需要具有位置指令两阶导数连续，速度指令一阶导数连续，从而可以保证加速度信号连续，加加速度信号有界。不充分光滑的运动指令会激起由于机械系统柔性所产生的谐振，在产生谐振的同时，轨迹跟踪误差会大幅度增加，谐振和冲击也会加速机器人驱动部件的磨损甚至损坏[1]。针对这一问题，相关学者引入高次多项式或以高次多项式为基础的样条函数进行轨迹规划，其中Boryga利用多项式多根的特性，分别采用5次、7次和9次多项式对加速度进行规划，表达式中仅含有一个独立参数，通过运动约束条件，最终确定参数值，并比较了各自性能[2]。Gasparetto采用五次B样条作为规划基础函数，并将整个运动过程中加加速度的平方的积分作为目标函数进行优化，以确保运动指令足够光滑[3]。刘松国基于B样条曲线，在关节空间内提出了一种考虑运动约束的运动规划算法，将运动学约束转化为样条曲线控制顶点约束，可保证角度、角速度和角加速度连续，并在起始点和终止点可以任意配置角速度和角加速度[4]。陈伟华则在Cartersian空间内分别采用三次均匀B样条，三次非均匀B样条，三次非均匀有理B样条进行运动规划，并比较了各自的特点和适用范围[5]。

基于时间最优的机器人位姿同步轨迹规划方法

曹钰婷;王金涛;刘明敏;樊志伟

【期刊名称】《组合机床与自动化加工技术》

【年(卷),期】2024()2

【摘 要】为提高工业机器人在工作空间的运行效率,提出了一种在笛卡尔空间实现位姿同步的时间最优轨迹规划方法。该方法采用三次均匀B样条曲线对机器人末端路径点进行位姿同步的路径插值;以减小运动时间为优化目标,在满足关节运动学约束的条件下,采用线性规划对离散后的笛卡尔空间参数化轨迹进行逆向与正向递推,求解路径参数的相平面图。基于路径参数的相平面图,通过雅可比矩阵计算关节速度进行时间最优速度规划。针对所提方法进行实验验证,结果表明该方法在满足机器人实际运动性能的前提下达到了时间最优。

【总页数】5页(P61-65)

【作 者】曹钰婷;王金涛;刘明敏;樊志伟

【作者单位】中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室;中国科学院机器人与智能制造创新研究院;中国科学院大学;沈阳新松机器人自动化股份有限公司

【正文语种】中 文

【中图分类】TH165;TG659

【相关文献】 1.基于螺旋理论的机械手最优位姿轨迹规划方法研究2.基于时间最优的机器人关节轨迹规划方法3.基于正弦加减速控制算法的工业机器人位姿轨迹规划研究4.基于位姿调整的晶圆传输机器人轨迹规划5.六轴串联机器人位姿同步的实时轨迹规划

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机器人运动规划中的轨迹生成算法

机器人运动规划是指描述和控制机器人在给定环境中实现特定任务的过程。其中，轨迹生成算法是机器人运动规划中的关键环节。本文将介绍几种常用的机器人轨迹生成算法，包括直线轨迹生成算法、插补轨迹生成算法和优化轨迹生成算法。

一、直线轨迹生成算法

直线轨迹生成算法是最简单和基础的轨迹生成算法。它通过给定机器人的起始位置和目标位置，计算机器人在二维平面上的直线路径。该算法可以通过简单的公式求解，即直线方程，将机器人从起始点移动到目标点。

首先，根据起始点和目标点的坐标计算直线的斜率和截距。然后，根据斜率和截距计算机器人在每个时间步骤上的位置。最后，将计算得到的位置点连接起来，形成直线轨迹。

直线轨迹生成算法的优点是简单直观，计算效率高。然而，该算法无法应对复杂的环境和机器人动力学模型，因此在实际应用中有着较大的局限性。

二、插补轨迹生成算法

插补轨迹生成算法是一种基于离散路径点的轨迹生成算法。它通过在起始位置和目标位置之间插补一系列路径点，使机器人在这些路径点上运动，并最终到达目标位置。 常用的插补轨迹生成算法包括线性插值算法和样条插值算法。线性插值算法将起始点和目标点之间的轨迹划分为多个小段，每个小段的位置可以通过线性方程求解。样条插值算法则通过引入额外的控制点，使得轨迹更加光滑。

插补轨迹生成算法的优点是适用于复杂环境和机器人动力学模型。它可以在运动过程中改变速度和加速度，从而实现更加灵活的路径规划。不过，插补轨迹生成算法的计算量较大，需要更多的计算资源。

三、优化轨迹生成算法

优化轨迹生成算法通过优化目标函数来生成最优的机器人轨迹。它将机器人运动规划问题转化为优化问题，通过调整机器人轨迹上的参数，使得目标函数达到最小或最大值。

常见的优化轨迹生成算法包括遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法。这些算法主要通过搜索机器人轨迹参数的空间来寻找最优解。遗传算法模拟生物进化过程，粒子群算法模拟鸟群觅食行为，模拟退火算法则模拟物体在不同温度下的热力学过程。

基于改进PSO算法的时间最优机械臂轨迹规划

李虎;刘泓滨

【期刊名称】《组合机床与自动化加工技术》

【年(卷),期】2023()1

【摘 要】针对传统机械臂轨迹规划存在效率低、智能算法易早熟和运行不稳定等问题,提出了一种以时间最优为目标,采用改进粒子群算法(PSO)对6自由度机械臂轨迹进行优化的方法。首先,在关节空间下利用机械臂正逆运动学原理获取其轨迹插值点;其次,为了使机械臂能够快速平稳地到达目标位置,采用3-5-3多项式对其轨迹进行插值;最后,使用改进PSO算法对分段多项式插值构造的轨迹进行优化,实现6自由度机械臂时间最优的轨迹规划。通过MATLAB仿真实验可以得到机械臂各个关节的加速度、速度和位置的轨迹信息,在满足机械臂运动学约束的前提下,机械臂完成整段轨迹所用的时间从3 s减少到2.1 s,整体运行时间相对于PSO算法优化前缩短了近30%,由此表明改进PSO算法可以有效地实现6自由度机械臂时间最优的轨迹规划。

【总页数】5页(P29-33)

【作 者】李虎;刘泓滨

【作者单位】昆明理工大学机电工程学院

【正文语种】中 文

【中图分类】TH112;TG659

【相关文献】 1.基于量子遗传算法的时间最优机械臂轨迹规划研究2.基于改进遗传算法的机械臂时间最优轨迹规划3.基于改进粒子群算法的时间最优机械臂轨迹规划4.基于改进蝙蝠算法的机械臂时间最优轨迹规划5.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

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