船舶工业机器人曲面喷涂喷枪轨迹离线规划

以喷涂速度、喷涂高度和轨迹间距为优化对象,建立曲面漆膜厚度分布模型,结合曲面外形,以漆膜厚度最均匀为优化目标,以粒子群算法为优化算法获取最优喷涂参数组合;运用非均匀有理B样条(NURBS)技术拟合曲面,利用曲面控制顶点生成喷枪路径,结合路径与最优喷涂参数组合得到曲面喷涂轨迹.通过对船首外表面及平面、凹曲面、凸曲面、S型曲面的仿真分析,验证了喷涂机器人曲面喷涂喷枪轨迹离线规划方法的可行性和有效性.     

机器人等离子喷涂轨迹间距优化及实验研究

在等离子喷涂快速制造金属模具工艺中,采用机器人等离子喷涂成形工艺,在被喷涂原型表面生成具有较高硬度的耐磨金属涂层.机器人喷涂路径规划是影响金属涂层成形性的关键因素,而轨迹间距是机器人喷涂路径中的重要参数.通过对机器人等离子喷涂几何模型的实验研究,从而确定了最佳的轨迹间距,为合理的机器人喷涂路径规划提供了依据.     

基于离散优化的无人驾驶汽车轨迹规划

针对双向两车道无人车行驶场景,基于离散优化的方法,提出一种新的轨迹解耦规划算法。该算法将带有时间戳的三维轨迹规划问题,解耦成分别对路径和速度规划,速度规划时引入ST图,用以描述无人车与障碍物之间的运动关系。通过分层采样的方法构建路径Lattice图搜索初始路径,以及基于多目标A*搜索算法在ST图中规划出初始速度剖面,减少算法的计算量。同时,结合优化的方法对轨迹进行优化,使轨迹收敛到全局最优解。最后,通过仿真实验,验证了该算法的有效性和可靠性。     

机器人匀速喷涂涂层均匀性分析

为优化机器人喷涂轨迹,采用厚度方差作为涂层均匀性评价函数,建立了基于抛物线喷涂模型的涂层均匀性模型,研究了匀速喷涂涂层均匀性。量纲一的计算结果表明重叠宽度是影响涂层平均厚度的主要因素,种子路径位置和喷涂工件宽度是次要因素。当重叠宽度为0.29~0.31时,厚度方差取得约为0.0025的最小值。以优化涂层均匀性为目标规划机器人喷涂轨迹,可只考虑重叠宽度,而忽略种子路径位置和喷涂工件宽度。     

无人驾驶汽车离散优化的轨迹规划算法

针对双向两车道无人车行驶场景,基于离散优化的方法,提出一种新的轨迹解耦规划算法.该算法将带有时间戳的三维轨迹规划问题解耦成分别对路径和速度规划,速度规划时引入ST图,用以描述无人车与障碍物之间的运动关系.通过分层采样的方法构建路径Lattice图搜索初始路径,并基于多目标A~*搜索算法在ST图中规划出初始速度剖面,减少算法的计算量.同时,优化轨迹规划,使轨迹收敛到全局最优解.最后,通过仿真实验,验证了该算法的有效性和可靠性.     

基于改进A*算法的一种智能车路径规划方法

轨迹规划是智能车安全行驶的关键技术。本文基于A*算法在复杂地图轨迹规划耗时长,拐点多等问题,提出了一种基于图论及几何方法的改进A*算法的避障与导航方法。该方法在传统A*算法的基础上结合图论进行路径规划,同时剔除路径中冗余节点,并采用Labview进行具体的仿真实验来验证轨迹规划算法的性能。结果表明：该算法在复杂环境中仍能有效找到距离短且平滑路径,提高了智能车的运行效率降低了能耗,可用于实际的智能车安全行驶管理中。     

基于最小snap的机器人自主探索路径规划算法

基于最大化信息增益的自主探索路径规划算法在小规模场景下探索效率高,但是由于其缺乏全局性在复杂场景中探索效率差,并且探索轨迹不平滑,机器人无法直接追踪.通过分层思想将路径规划分为全局与局部两部分,使用全局规划结果引导局部探索规划,保证了局部探索与全局探索的一致性.基于观察点选择过程中的子模性,提出引入随机性的观察点选择算法,保证了观察点选择的鲁棒性.将路径规划问题分解为观察点访问顺序选择和轨迹平滑问题,通过求解旅行商问题确定访问顺序,通过最小snap方法平滑探索轨迹,实现了高效的自主探索路径规划算法.仿真实验结果表明,基于最小snap的探索路径规划算法在复杂场景中的探索效率相比其他算法更高,并拥有良好的算法复杂度,可以保证机器人自主探索复杂场景.     

用于空间内曲面喷涂的冗余度机器人轨迹规划方法

该文针对冗余度机器人的轨迹规划问题进行研究,以实现航空工业中特定空间弯曲管道内表面的自动化喷涂作业。在建立复杂内曲面约束和冗余度机器人运动学模型基础上,通过求解冗余度机器人的逆运动学方程,建立适用于一般空间曲管类零件内曲面喷涂作业的冗余度机器人轨迹规划方法。在仿真中使用此方法,得到了不同情况下冗余度机器人的无碰撞喷涂轨迹。在喷涂应用中使用此方法,冗余度机器人完成了无碰撞的喷涂作业,经检测涂层的厚度和均匀度满足工艺要求。     

基于加权A~*算法的服务型机器人路径规划

针对室内环境下的服务型移动机器人路径规划问题,分析并比较了两种经典算法--Dijkstra算法及基于Manhattan估计函数的A*算法,通过改变A*算法估价函数中参数的权值来优化路径轨迹,从而既满足A*算法的可接纳性,同时义实现两种算法的融合.在VC环境下编译出路径规划的仿真程序,通过变换起始点与目标点的坐标,比较运算时间和生成的路径轨迹.结果显示:加权A*算法优化了A*算法的路径轨迹,且在计算时间上优于Dijkstra算法,解决了服务型移动机器人的路径规划问题,满足实时性要求.     

基于Bezier曲线的自主移动机器人最优路径规划

以自主移动机器人为研究对象,以足球机器人为研究平台,针对足球机器人运动轨迹的实际特点,提出了一种基于3次Bezier曲线的最优路径规划方法.该方法以足球机器人实际比赛时的速度、加速度和有效躲避运动轨迹上的障碍物作为路径规划的约束条件,以所规划路径和机器人到达目标点花费时间最短为规划目标.同时将Bezier曲线规划方法与粒子群优化算法相结合,通过粒子群优化方法对产生轨迹的各粒子进行选择更新,并调整各约束条件的权重系数,从而增强了路径规划的有效性和精度.最后通过仿真实验验证该方法有效可行.     

串联机器人运动学建模与轨迹规划研究

以IRS3003机器人为研究对象对六自由度串联机器人的运动学建模及轨迹规划方法进行研究,采用D H建模方法,结合Matlab Robotics机器人工具箱建立IRS3003机器人运动模型,对机器人操作空间进行运动学分析.采用五次多项式插值方法,基于PPO路径规划码垛轨迹,分别实现机器人在关节空间和笛卡尔空间的轨迹规划与...     

基于图搜索与数值优化方法的分层轨迹规划方法

针对结构化道路场景中多约束的轨迹规划问题,提出一种路径和速度协同搜索、解耦优化的分层轨迹规划方法. 上层初始轨迹规划器考虑动态障碍物风险场与时空信息,构造时空代价地图,通过三维A*算法搜索得到安全可行的初始轨迹,保证初始轨迹解的质量. 下层运动轨迹规划器将轨迹规划解耦为路径规划和速度规划,以最小曲率、最大速度以及舒适性等为目标,采用数值优化算法构建路径和速度样条优化模型,使其在避障过程中能够充分发挥车辆的动力性能,同时保证驾乘舒适性,并以局部时空隧道思想简化约束条件,提高求解效率. 通过试验验证本文提出的方法具有较好的行驶效率、舒适性以及实时性.     

基于B样条路径的机器人时间最优轨迹规划

现代制造业要求机器人不仅能够实现常规的ＰＴＰ运动和简单的ＣＰ运动,而且还能够沿着任意特定路径进行高速运动．为此,对沿着特定路径运动的机器人的时间最优轨迹规划问题作深入研究,成功地运用了三次Ｂ样条对由一系列离散路径点组成的机器人特定路径进行了逼近,并利用动态规划方法,沿着逼近所得的机器人路径,对机器人进行了时间最优轨迹规划,从而保证机器人在不偏离原有路径的基础上,实现时间最优运动．通过计算机仿真实验,证明算法可行,效率较高．     

基于改进TEB算法的阿克曼机器人运动规划系统

TEB(timed elastic band)算法通过修饰全局路径规划生成的初始轨迹来优化机器人轨迹,得到一条满足机器人运动学动力学约束,避开障碍物,时间较优的轨迹。加速度的变化率过大会使机器人底盘电机输出的力矩突变引起机器人受到冲击震荡,加加速度的约束可使加速度的变化率限定在一个合理的范围,在TEB方法中缺少加加速度约束的基础上,对原始TEB算法进行改进,在轨迹优化过程中构建了具体的加加速度的约束,并在Stage仿真平台对改进TEB算法进行了仿真和在真实的阿克曼机器人上进行了实现,实验结果表明:得到的轨迹满足运动学、动力学,避开障碍物的要求而且平滑,真实机器人运动平顺。可见,改进的TEB算法适用于阿克曼机器人,规划的轨迹效果较好。     

基于改进隶属云模型蚁群算法的喷涂机器人喷枪轨迹组合优化

摘要： 针对复杂曲面分片后的喷枪轨迹组合优化问题,利用哈密尔顿图将其转化为广义开环旅行商问题(OTSP),采用“问题无关的进化算法与问题相关的局部搜索相结合”的策略,首先引入隶属云模型来自适应调节蚁群算法中控制的随机性,然后引入K-opt局部搜索策略的基于改进隶属云模型蚁群算法(MCMACA)对喷枪轨迹组合优化的OTSP问题进行求解.仿真结果表明,改进隶属云模型蚁群算法的全局搜索性和局部收敛性更佳,在复杂曲面上对喷涂机器人喷枪轨迹进行优化具有明显的优越性.
关键词： 组中图分类号：文献标志码： A     

基于乌贼算法的无人机航迹规划

乌贼算法是一种新型的启发式仿生优化算法。提出了一种基于乌贼算法的无人机航迹规划算法。所构建的概率地图采用概率密度函数来对各种威胁源进行建模,非常适合表述战场环境的不确定特性。乌贼算法与传统的启发式算法相比,拥有更快的收敛速度。在此基础上设计的基于乌贼算法的概率地图航迹规划算法能够有效的缩小概率地图的规划空间,使得航迹规划搜索范围减少、时间缩短。仿真实验表明,该方案比传统概率地图航迹规划方法更能满足无人机航迹规划的要求。     

孔群钻削的运动规划和加工路径优化研究

本文对三轴直角坐标机械手的运动规划和加工路径优化方法进行研究。此设备用于钢琴弦轴板群孔钻削加工。首先,采用抛物线过渡的线性插值算法,对钻削过程进行运动规划,生成一条位置和速度都连续的平滑运动轨迹。然后,基于遗传算法,以最短加工路径为目标,以无碰撞地绕过所有的障碍物为约束条件,获得孔群钻削的优化加工路径。并以六种型号弦轴板进行计算验证,计算结果验证了算法的有效性。     

基于混合粒子群算法的农情监测无人机路径规划

用无人机对果树病虫害进行巡航拍摄是有较大潜力的农情监测方法,本文以飞行时间最短为目标,建立了农情监测无人机路径规划的数学模型。结合遗传算法、模拟退火算法的思想,在粒子群算法中引入交叉、变异、替换操作,提出了一种混合粒子群算法来求解无人机路径规划的数学模型。实验表明,无人机路径规划数学模型可以被混合粒子群算法有效求解,且混合粒子群算法的性能优于遗传算法和模拟退火算法。