基于改进遗传算法的机器人时间最优轨迹规划

为实现6自由度机械臂在任意速度下运行时间最短,使用3-5-3样条函数对机械臂的轨迹进行规划,并利用改进的遗传算法对不同速度下的3-5-3多项式的插值时间进行优化。在遗传算法中应用自适应参数的调节和最优保存策略,防止种群陷入局部最优,加快收敛速度,提高算法性能。离线寻优得到机器人速度约束下最优三段插值时间,并在机器人控制平台上进行实时实验,由机械臂的位置、速度曲线验证了采用此改进算法可以在任意的速度范围内实现6自由度机械臂轨迹运行时间最优。     

基于超冗余度机械臂动力学的时间最优轨迹规划

基于超冗余度机械臂的动力学方程，提出了一种超冗余度机械臂同时受速度和力矩约束的时间最优轨迹规划方法，它首先采用B样条曲线拟合无碰撞墩散路径，得到由伪位移参数s表示的超冗余度机械臂连续，光滑运动路径，然后对动力学方程和约束方程进行数学变换，得到由s表示的动力学方程和约束方程，最后以s和伪速度s分别作为动态规划的阶段变量和状态变量，对超冗余度机械臂进行时间最优轨迹规划，仿真结果表明，所给出的时间最优轨迹规划算法是正确的，所采取的解决方法是可行的。     

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．     

基于改进鲸鱼优化算法的码垛机器人时间最优轨迹规划

码垛机器人在运行轨迹过程中所消耗的时间直接影响到了其工作效率,针对码垛机器人的轨迹规划的时间问题,提出了一种改进的鲸鱼优化算法对时间进行优化。在基础的鲸鱼优化算法基础上,利用混沌映射初始化种群,引入自适应的权重和改进收敛因子,以提高算法的求解精度、收敛速度和全局搜索能力。首先,根据 D-H 参数法建立机器人的运动学模型;其次,在关节空间中利用3-5-3次多项式插值函数对机器人末端执行器经过的路径点进行规划,然后采用改进的鲸鱼优化算法对时间进行优化。最后通过 MATLAB软件进行效果仿真和对比。结果表明,与其它同类的算法相比,改进的鲸鱼优化算法的求解精度更高,收敛速度更快。将该方法与轨迹优化结合,与未采用算法优化的3-5-3多项式轨迹规划所需要的运行时间相比缩短了22.46％,且各个关节轨迹平稳连续,验证了该轨迹规划方法的有效性。     

改进的自适应和声搜索算法

和声搜索算法是一种启发式优化算法,针对现有改进的和声搜索算法(IHS)的不足,提出了一种改进的自适应和声搜索算法(IAHS).在该算法中,采用自适应的和声保留概率、音调调节概率和音调调节步长产生新解,每次迭代产生多个新解,充分利用和声记忆库的信息.本文用了5个标准的测试函数对该算法进行测试,结果表明该算法(IAHS)有较强的寻优能力和跳出局部最优解的能力.     

工业机器人最优轨迹规划算法

为优化机器人的工作性能,在分析工业并联机器人工作特性的基础上,将执行时间最优、跃度最小、能量最小、运动学和动力学约束为目标函数,应用惩罚函数法并加入初始速度、加速度、跃度和力矩约束,且目标约束条件中加入谐振频率限制,依据所建立的目标函数进行了遗传算法优化求解,对所得结果进行了三次样条插值,并在一台三自由度的工业搬运并联机械手上进行了实验。结果表明,在保证工作效率和节约能量的条件下,该轨迹规划方法可以减少机械部分的跃度,避免机械部分的谐振,降低机械和电机的磨损。     

自主挖掘的时间最优轨迹规划

为了使挖掘轨迹更接近规划路径,提出一种新的挖掘机轨迹规划方法,即在关节空间内交叉使用三次插值多项式与五次插值多项式。其中三次多项式的系数仅通过关节角位移确定,利用五次插值多项式保证三次插值多项式轨迹之间的角速度、角加速度连续且整条轨迹首末角速度及角加速度为0。以某型液压挖掘机为例,分析其正运动学及工作空间,利用粒子群算法求解逆运动学的数值解。选取工作空间内的一条轨迹,以角速度、角加速度作为限定条件,采用活跃粒子群算法对插值时间进行优化,得到轨迹最短时间及关节最优角度曲线。在相同条件下与4-3-3-3-4多项式插值方法进行比较,最大误差减少26.1%,平均误差减少30.0%,结果表明交叉插值方法得到的末端曲线更贴合期望曲线,证明了有效性。     

基于改进遗传算法的工业机器人能耗最优轨迹规划

为了降低工业机器人在工作过程中的能耗,提出了一种能耗最优的轨迹规划方法。将机器人的轨迹视为由空间中一系列的型值点构成,每相邻的型值点间由一段五次B样条曲线连接,得出机器人的轨迹函数。以动能作为目标能耗函数,同时考虑各个关节的运动学和动力学约束。对遗传算法进行改进,用于优化目标能耗函数,此改进遗传算法提高了算法的运算效率、局部搜索能力和实时性。对优化结果进行仿真,得出各个关节的运动学参数变化曲线,分析各个关节的曲线图知其均满足运动学和动力学约束条件,验证了此优化轨迹的合理性。     

喷浆机械手时间最优与脉动最优轨迹规划

为提高喷浆机械手的作业效率,减小机械手的振动,基于三次样条函数插值法,提出一种用于机械手的最优轨迹规划方法,对喷浆机械手轨迹进行规划.采用加权系数法定义目标函数,同时考虑关节速度、加速度、脉动以及动作时间等约束条件,使机械手运动过程中的动作时间和脉动在某种程度上达到综合最优.采用序列二次规划算法求解最优运动的时间,规划出满足要求的最优轨迹.研究结果表明:采用此方法对喷浆机械手进行轨迹规划是合理的和有效的;该方法可以解决时间最优轨迹脉动较大和脉动最优轨迹动作时间过长的问题,为非线性约束条件下机械手时间与脉动综合最优轨迹规划问题提供了一种解决方案.     

高速并联机械手抓放操作时间最优轨迹规划

提出了一种两平动自由度高速并联机械手——Diamond机构的时间最优轨迹规划方法．首先分析得到3次样条规律的操作空间轨迹误差与关节空间插扑节点间距的4次方成正比，然后确定出典型抓放操作轨迹各段的最大插补间距并获得抓放轨迹上一组最少轨迹点序列，有效提高了计算效率。 在此基础上，以关节速度、加速度和其变化率，以及关节驱动转矩为约束条件，以抓放时间最短为目标，采用复合型优化法计算出电池分选操作的最大和最小单程运行时间分别为0．21S和0．13S，平均分选速度超过100次／min。该方法已成功应用于由4台Diamond机械手构成的高性能锂离子电池分选系统。     

绳牵引并联机器人的样条函数法运动轨迹规划

利用样条函数法,提出绳牵引并联机器人运动轨迹的规划方法,即各根绳的运动采用样条函数来拟合.方法简单、计算量小,不会出现奇异点问题,又可生成光滑平稳的、无噪声的绳的长度值和速度值之变化轨迹.但绳的加速度值变化轨迹存在突变点,在控制时可能出现绳的颤振问题.     

基于NURBS算法的冗余机械臂轨迹规划

为有效抑制机械臂高速运动过程中的波动,提出一种基于NURBS(非均匀有理B样条)算法的七关节冗余机械臂轨迹规划方法。根据NURBS算法的性质,将关节运动路径点作为曲线控制点,根据绝对运动距离计算出非均匀节点矢量,把权因子作为控制变量进行速度、加速度条件约束,完成对由离散点组成的机械臂各关节特定轨迹进行逼近。通过计算机对建模和仿真,验证了该算法在冗余机械臂轨迹规划中的可行性和有效性。     

空间柔性机械臂建模、控制以及轨迹规划研究综述

经过几十年的不懈努力，我国航空航天技术日益突进，逐渐走向世界前列。但由于空间环境情况的复杂多变以及柔性臂本身固有的物理属性，常会导致末端执行器发生振动或未按规定路径运动等一系列问题。在简述国内外空间柔性机械臂发展现状的基础上，分析了空间柔性机械臂建模、控制方法以及轨迹规划3个方面的研究现状，并详细调研了相关内容在不同工况下适用的设计方法及其优缺点，以及部分专家学者对该方法的具体应用情况。最后结合上述分析内容，提出了柔性空间机械臂的发展趋势与展望。     

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。     

改进的Q学习算法在轨迹规划中的应用

为解决 Q 学习算法易陷入局部最优解问题, 改进了传统贪婪策略, 提出了一种分段渐近搜索策略。该策略通过动态调整策略参数, 使 Q 学习算法在学习过程中实现探索鄄学习鄄利用 3 个阶段的渐近跳转。 同时将该搜索策略应用于 Q 学习算法中, 使改进的 Q 学习算法能更快速地逼近全局最优解。 将改进算法应用于机械臂轨迹规划中, 其仿真结果表明, 该算法能稳定地引导机械臂沿最优轨迹快速到达目标位置。     

Task Space Division and Trajectory Planning for a Flexible Macro-Micro Manipulator System

This paper deals with a flexible macro-micro manipulator system, which includes a long flexible manipulator and a relatively short rigid manipulator attached to the tip of the macro manipulator. A flexible macro manipulator possesses the advantages of wide operating range, high speed, and low energy consumption, but the disadvantage of a low tracking precision. The macro-micro manipulator system improves tracking performance by compensating for the endpoint tracking error while maintaining the advantages of the flexible macro manipulator. A trajectory planning scheme was built utilizing the task space division method. The division point is chosen to optimize the error compensation and energy consumption for the whole system. Then movements of the macro-micro manipulator can be determined using separate inverse kinematic models. Simulation results for a planar 4-DOF macro-micro manipulator system are presented to show the effectiveness of the control system.     

工业机器人冲击最优的轨迹规划算法

轨迹规划是工业机器人控制的一个重要组成部分,它对机器人性能的提高有着关键作用,为了解决目前笛卡尔空间轨迹规划加速度不连续,导致机器人运行过程中冲击过大而产生振动、机械磨损、使用寿命缩短等问题,研究冲击最优的轨迹规划算法。用S形速度曲线代替梯形速度曲线,对B样条进行插补,插补后得到笛卡尔空间的位置、速度、加速度参数,反推到关节空间进行仿真验证,仿真结果表明,利用S形速度曲线插补时各关节加速度连续,冲击有了明显减小。     

考虑了动力学的机器人路径优化方法的研究

研究机器人操作臀沿着给定几何路径运动时耗费最小的一种方法．将机器人的运动时间和机器人传动装置的机械能耗费考虑在一起建立了一个双目标函数，在建立其数学模型时考虑了动力学方程．目标函数的结果依赖于时间和机械能在整个函数中的权系数，研究了一种算法使得双目标函数在受到一些物理约束的情况下获得最优结果，并通过一个六自由度的机器人操作臀来说明其有效性．     

基于改进蚁群算法的巡航导弹三维航迹规划

针对巡航导弹三维航迹规划的复杂性及其搜索空间大且效率低的问题,提出了一种基于改进蚁群算法的航迹规划方法.将生存概率的优化目标函数由乘积最大化形式转化为和最小化形式,并与航迹段长度的优化目标函数形式一致,提出了允许后续航迹点的概念,将地形条件与航迹规划的约束条件加入搜索算法中,以使规划的航迹更符合实际情形且搜索空间减小,从而提高三维空间航迹规划的效率.仿真实例结果表明,所提出的规划方法可以规划出具有较大生存概率且可接受航程的航迹.