机器人关节空间的轨迹规划及仿真

为了保证搬运机器人在整个作业过程中运行平稳、连续,在关节变量空间直接进行轨迹规划,通过示教的方法,确定路径所经过的几个中间点。对于没有给定的区间,则利用5次多项式进行轨迹插补,可方便、实时地得到机器人末端执行器的目标轨迹。应用该方法对搬运机器人关节空间轨迹规划进行仿真,得到的机器人工作过程中4个关节的位移、速度、加速度的仿真直线平滑、连续。实际运行也证明搬运机器人的关节运动的轨迹控制达到了预期的目的。     

空间关节机器人轨迹规划

提出了一种简捷的空间关节机器人运动轨迹的优化方法。对求解机器人运动学逆问题较为有效。通过实例分析，它所得运动参数不但满足作业要求，而且使机器人以最佳状况进行作业。     

基于ANFIS的挖掘机器人挖掘轨迹仿真

为提高液压挖掘机器人工作装置挖掘作业轨迹规划控制精度,将挖掘机器人工作装置简化为斗杆、铲斗两关节二维机械臂进行分析.在建立逆运动学模型时,要将铲斗末端位姿空间与工作装置关节空间和油缸空间联系起来进行轨迹规划,以便在各个空间实现对挖掘机器人的控制.为提高跟踪期望轨迹精度,采用两个自适应神经模糊推理系统(ANFIS)分别学...     

基于遗传算法的多关节焊接机器人轨迹规划

在给定的多关节焊接机器人焊接点中插入点，对这些点的坐标统一进行十进制编码，应用遗传算法进行轨迹规划，寻找三维空间下的最优轨迹。通过仿真，验证了该算法的可行性。与传统的优化方法相比，具有较强的鲁棒性。     

基于前馈补偿的关节机器人轨迹跟踪控制研究

针对关节机器人的轨迹跟踪控制问题,利用前馈控制的思想,设计了常规PID控制前馈补偿项,有效提高系统的跟踪性能。将该方法应用于GR-II型两关节机器人系统,仿真实验表明该控制方法能保证系统良好的轨迹跟踪性能,并能有效抑制干扰,与常规PID控制效果对比,有更好的控制性能。     

关节型机器人高承载轨迹规划方法

针对机器人在工作过程中存在关节载荷较大等问题,以饰面作业机器人（以下简称Hebut-KB机器人）为研究对象,提出一种面向大载荷施工作业环境下机器人驱动承载能力最优的轨迹规划方法。首先,对Hebut-KB机器人运动学及简化刚体动力学进行分析,使用多目标遗传算法（NSGA-II）求出在满足运动学与动力学约束条件下的多组优化解,然后建立起关节型机器人驱动承载能力的评价指标,最后通过驱动承载能力评价指标选取出潜在最优解。仿真和实验表明,使用驱动承载能力评价函数选取出的解可以达到综合最优效果,有效的提升了机器人的承载能力。     

改进的基于测地线的机器人轨迹规划方法

针对机器人运动规划过程中测地线微分方程初始条件的确定问题,提出一种基于微分运动的初始条件求解方法.该方法通过对比分析黎曼空间与三维空间中机器人末端运动轨迹,确定两者之间的空间对应关系,在此基础上建立测地线微分方程初始条件的求解模型.最后,以2自由度机器人为例,对比验证该方法的有效性.研究结果表明:该模型解决了以往采用线性搜索方法求解微分方程初始条件所造成的求解不确定性问题.     

基于MATLAB Robotics工具箱的SCARA机器人轨迹规划与仿真

为研究SCARA机器人的轨迹规划,在MATLAB环境下,对该机器人运动学参数进行了设计,利用Robotics toolbox工具箱编制了简单的程序语句,建立该机器人运动学模型,讨论了标准D-H参数和改进D-H参数建模方法的区别,并对机器人的轨迹规划进行了仿真.通过仿真,直观地显示了机器人关节的运动,得到了连续平滑的机器人关节角度轨迹曲线.仿真实验表明,所设计的运动学参数是正确的,从而达到了预定的目标.该工具箱可以对机器人进行图形仿真,分析真实机器人控制时的数据结果,对机器人的研究开发具有较高的经济实用价值.     

六关节机器人的分散预测控制

分析和讨论了分散预测控制的多层控制结构,研究了在关联模型及参考轨迹已知的情况下的关联补偿和应用于机器人手臂控制的算法及改进．仿真结果证实了算法的有效性．     

笛卡儿空间机器人轨迹规划方法

提出了笛卡儿空间机器人连续路径(CP)轨迹规划方法,移动轨迹在笛卡儿坐标系中由1组参数方程说明.时间间隔[0,T]分为m段,在每个时间段,多项式的系数可以用递归的形式求出.     

基于Kinect的双臂机器人动作模拟与轨迹规划

提出了一种基于Kinect的双臂机器人动作模拟与轨迹规划的方法。运用空间向量法计算出人体关节转动角度,通过建立人体关节与机器人关节的映射关系,将体感设备采集到的人体骨骼信息通过无线方式将控制命令传输给机器人,实现机器人的动作模拟。机器人的轨迹规划通过使用体感设备采集手臂末端位姿及运动轨迹,通过逆运动学求解,实现机器人手臂沿相同位姿运动。最后,通过仿真和实验验证了所提出方法的有效性。     

基于综合导向的车式移动机器人轨迹跟踪控制

分析了具有不确定性和非完整约束的车式移动机器人系统的轨迹跟踪问题.基于运动学模型分析,提出一种自适应的轨迹跟踪控制方法.通过引入状态微分反馈实现系统的镇定.同时引入人工场,使其和位姿误差一起作用于控制系统,从而改善了对车式移动机器人的导航控制.运用Lyapunov稳定性理论证明了控制器的稳定性.直线和圆周两种轨迹跟踪的仿真实验表明,该控制方法能够使四轮车式移动机器人在导航中具有理想的跟踪轨迹.     

并联Delta机器人及其轨迹规划方法研究

并联Delta机器人具有定位精准、刚度高、可操作性好、结构紧凑等优点,被广泛应用于航空、航天、海底作业、微机电系统和辅助医疗等方面。从Delta机器人发展至今,解决智能自动生产线上的大批量或小批量柔性制造中的高速、高精度轨迹跟踪等拾放作业任务难题,是该领域研究的重点和难点。本文对国内外并联Delta机器人轨迹规划研究发展进行了回顾,重点阐述了并联Delta机器人拾放操作轨迹规划研究现状。针对并联Delta机器人的发展趋势进行了相关展望,以期为并联Delta机器人轨迹规划领域相关研究学者提供参考。     

机器人手臂轨迹规划的研究

研究了服务机器人手臂关节空间的轨迹规划问题.利用三次B样条函数对机器人手臂的5个关节变量进行插值,使规划的轨迹函数连续并平滑,从而保证机器人运动的平稳性.实验表明,这种轨迹规划方法是准确和可行的.     

基于虚拟支点倒立摆模型的双足机器人质心轨迹规划

针对传统的双足机器人在摆动相机械能起伏较大,其能耗远高于人类的步行模式的问题,提出了一种基于虚拟支点倒立摆被动特性的双足机器人步态规划方法,在保证摆动阶段机械能近似守恒的前提下,同时保证压力中心点能够从脚跟移动到前脚掌,与人类步行的地面反力特性接近;为解决倒立摆微分方程没有初等解的问题,提出用线性倒立摆方程估算摆动角度.数值仿真结果表明,该方法在与人接近的步行参数下获得的运动模式其效率远高于传统方法.     

基于变分自动编码器的车辆轨迹预测研究

针对轨迹预测中车辆与周边车辆、道路几何之间交互关系建模不充分,以及车辆轨迹多模态建模不完整等一系列问题,提出了一种基于变分自动编码器的车辆轨迹预测方法。首先,通过长短时记忆网络从原始数据中提取轨迹数据与车道信息的语义特征;其次,引入多头注意力机制,采用两个单独的注意力模块分别建立车辆与车辆交互模型及车辆与道路交互模型,能够更好地反映周边车辆与道路几何对车辆轨迹的交互影响,得到丰富的场景上下文信息;接着利用变分自动编码器对车辆轨迹多模态建模,捕捉轨迹预测的随机性质以生成合理的未来轨迹分布;最后从分布中多次重复采样以生成多条可能的未来轨迹。通过搭建实验平台和使用Argoverse自然驾驶数据集进行测试,改进后的预测方法在平均位移误差和最终位移误差指标下的数值分别为1.03和1.51,预测精度上相较于其他3种预测方法,分别提升了45%、46%、32%;实验结果表明：预测方法可以有效地改善车辆与周边车辆、道路几何之间交互关系建模不充分,以及车辆轨迹多模态建模不完整等问题,预测精度提高,总体预测性能良好。     

基于组稀疏卡尔曼滤波的多步轨迹预测方法

提出一种基于组稀疏卡尔曼滤波的机动轨迹多步预测方法。首先引入组稀疏编码,通过一次学习建立简单的多步线性回归预测模型,克服了传统方法未能充分利用历史数据而导致预测精度降低的问题;再利用最小角回归算法来计算该模型的稀疏系数,进一步改善模型系数估计的准确性;然后改进了卡尔曼滤波算法,并结合上述组稀疏编码算法,来确保预测结果的精确性;最后通过与传统BP、长短时记忆网络和组稀疏编码方法的仿真比较,验证了所提方法的有效性。     

轮式移动机器人轨迹跟踪控制方法

针对轮式移动机器人轨迹跟踪这一典型控制任务,提出了基于模糊控制规则的滑模控制方法。该方法采用等速趋近律,利用连续函数代替符号函数获得切换控制律,最后运用Lyapunov理论证明系统的稳定性。仿真结果表明该方法不但能够有效的跟踪机器人的参考轨迹,还能有效的减少在控制中的抖振现象。即使存在外界干扰的情况下,也具有良好的控制品质。