基于粒子群优化算法的绳驱动连续体机器人轨迹规划

为提高绳驱动连续体机器人运动的平滑性和稳定性,在关节空间和笛卡尔空间研究了基于样条函数和粒子群算法的轨迹规划问题。首先,采用双参数局部指数积公式建立连续体机器人的运动学模型;其次,根据牛顿-拉夫森迭代方法进行逆运动学求解;最后,基于自适应惯性权重的粒子群时间最优化算法结合五次B样条函数,分别实现了连续体机器人在关节空间和笛卡尔空间的轨迹规划。仿真结果表明：在相同的条件下,两种方法均可得到连续体机器人末端的连续轨迹,速度均小于10 mm/s,加速度均小于20 mm/s²;基于关节空间规划出的关节位移、速度、加速度曲线更为平滑,关节空间规划用时9.219 3 s,笛卡尔空间规划用时10.604 6 s。基于粒子群优化算法的绳驱动连续体机器人轨迹规划研究,提高了连续体机器人的运动性能,可为绳驱动连续体机器人的位姿规划提供参考。     

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。     

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。     

基于五次多项式的智能车辆轨迹规划

针对智能车辆换道轨迹中存在的侧向加速度过大或轨迹曲率不连续的问题,在对传统车辆换道模型进行比较分析的基础上,提出基于五次多项式换道模型的轨迹规划方法.基于换道轨迹安全性和效率性的要求,以车辆换道时的侧向加速度、换道时间和车辆横摆角速度为优化变量,设计目标函数.通过求解目标函数得到最优换道时间,进而得到最优换道轨迹.对等速偏移+正弦函数换道模型和五次多项式换道模型进行仿真对比.结果表明：利用五次多项式换道模型的轨迹规划方法,当路面附着系数为0.2时,侧向加速度最大值为0.45 m/s²,轨迹的曲率最大值为2.02×10^-3 m^-1;路面附着系数为0.6时,侧向加速度最大值为0.70 m/s²,轨迹的曲率最大值为1.12×10^-3 m^-1;路面附着系数为0.8时,侧向加速度最大值为0.81 m/s²,轨迹的曲率最大值为0.90×10^-3 m^-1,均小于等速偏移+正弦函数换道模型轨迹曲线的侧向加速...     

基于粒子群算法的可重构模块化机器人速度约束下轨迹规划

针对可重构模块化机器人速度约束下的时间最优轨迹规划进行研究.首先利用旋量理论实现模块化机器人运动学方程的自动生成,并在此基础上利用3-5-3多项式插值进行机器人的轨迹规划.由于可重构模块化机器人系统刚性差、在高速运动时会产生较大振动,需要对运动速度进行约束,本文利用粒子群算法对速度约束下的插值时间进行优化,使得机器人在速度限制下实现运行时间最优.最后通过仿真实验得到机器人角度、加速度以及角加速度曲线并进行分析,证明了方法能有效地实现速度约束下的最优轨迹规划.     

基于时间-冲击的喷胶机器人轨迹优化算法

针对喷胶机器人时间-冲击等多目标优化的轨迹规划问题,提出基于时间-冲击最优的轨迹优化算法,优化喷胶机器人的运行时间和冲击(加加速度)两个效果相反的目标。采用4-5-6多项式插值曲线作为关节空间内的插值轨迹,确保机器人运动的连续性和平稳性;在关节角速度、角加速度和角加加速度的运动学约束下,利用多目标粒子群优化(multi-objective particle swarm optimization, MOPSO)算法,以喷胶机器人的运行时间和冲击为目标对其进行轨迹优化。仿真结果表明,采用MOPSO算法对4-5-6分段多项式插值结果进行优化,提高了机器人的轨迹精度,减少了机器人运动过程中的冲击,有效缩短了机器人的作业时间。     

基于DMPs的双机器人协同搬运轨迹的学习与泛化

针对双机器人协作系统执行具有强协调约束关系的仿人任务时,存在轨迹学习复杂、协调约束分析欠缺的问题,提出了基于动态运动基元（DMPs）的双机器人协同搬运轨迹学习及泛化方法。首先,从双机器人协同搬运任务出发,分析了双机器人协调约束关系,建立了双机器人运动约束模型。然后,将机器人运动轨迹解耦为位置轨迹和姿态轨迹,采用四元数实现姿态轨迹的无奇异描述,分别建立位置轨迹和姿态轨迹的动态运动基元模型,结合双机器人运动约束模型与动态运动基元模型,兼顾各自的任务要求和相对位姿约束,进而获得双机器人的运动轨迹。接着,开展了双机器人协同搬运轨迹的仿真与实验,结果表明：采用双机器人协同搬运轨迹的学习与泛化方法,当改变起、终点状态时,双机器人定姿态协同搬运的起、终点位置误差分别为0.029 2 mm和0.112 7 mm,变姿态协同搬运的起、终点位置误差分别为0.032 3 mm和0.113 1 mm,终点的四元数姿态偏差为0.001 4、0.002 7、0.001 8、0.003 0,表明该协同搬运轨迹的学习与泛化方法具有较高的运动控制精度,即使起、终点任务参数改变,泛化轨迹仍可保证目标的可达性,验证了提出的...     

改进型管道清灰机器人撑开机构动力学分析及仿真

以改进型管道清灰机器人为研究对象,建立机器人行走装置撑开机构简图.利用动态仿真的联立约束法,将运动约束和牛顿-欧拉方程组成一组联立线性方程组,求解得到各关节的约束反力、加速度和速度.利用Matlab编制计算程序,基于Simulink建立仿真模型,对管道机器人撑开机构动力学进行动态仿真,仿真结果表明:机器人撑开机构滑块速度方向改变时,机构各杆件受力达到最大,且杆件3受力最大.     

基于复合摆线轨迹的四足机器人稳定性分析

为了缩短四足机器人的研发周期,进一步提高其运动稳定性,基于复合摆线轨迹对不同步态周期下四足机器人的稳定性进行了研究.给出了四足机器人结构设计,并建立运动学模型进行运动学分析.采用复合摆线法进行轨迹规划,然后进一步结合运动学模型得到各关节驱动函数,并将其导入到ADAMS模型中设置相关约束进行动力学仿真.将机体翻转角作为主...     

冗余度机器人运动学和动力学同时优化

利用冗余度机器人的冗余特性对其运动学和动力学同时优化.在动力学水平上采用加速度加权范数法对机器人关节力矩进行合理分配优化,在运动学水平上采用了梯度投影算法对机器人的避奇异位形的性能进行优化,并给出了同解性的算法,从而实现了冗余度机器人的运动学和动力学同时优化.仿真结果表明:该算法不仅具有关节力矩合理分配的作用,而且还能实现运动学的优化,实现了冗余度机器人的运动学和动力学同时优化.     

数字随动系统的动态高型控制

将动态高型方法应用于数字随动伺服系统中,从理论、仿真到工程实现进行了比较全面的研究,获得了一些具有独创性的结论。进行了动态III型系统的跟踪能力MATLAB仿真:当目标为最大加速度60(°)/s2、最大速度60(°)/s的等效正弦时,稳态跟踪误差达1.3"(角秒),对于最大加速度120(°)/s2、最大速度120(°)/s的等效正弦,仿真稳态跟踪误差达24"。     

基于Matlab的六自由度工业机器人运动学逆解分析及仿真

在Matlab环境下对六自由度工业机器人进行运动学逆解研究,以ER7B-C10机器人为研究对象,使用D-H法进行各关节坐标系建立及参数设计,推导出正运动学方程。鉴于目前应用较为广泛的解析法求逆解仍然存在不足之处,运用几何法求解逆运动方程,在Matlab中利用Robotics Toolbox搭建仿真结构,直接调用Robotics Toolbox工具箱中ikine函数。由于迭代过程的收敛性导致验证过程中存在无解或少解的情况,因此对所求逆解的可靠性增加验证设计来证明几何法求逆解方法可行。对机器人模型在空间轨迹及各关节的位移、速度和加速度等内容进行了仿真分析,结果验证了ER7B-C10机器人运动的可行性,为后续分析机器人动力学、轨迹规划提供了运动学参考。     

多关节跳跃机器人的起跳机理与运动规划分析

在给定离地任务要求的情况下,针对多关节冗余自由度跳跃机器人起跳机理及运动规划与优化问题进行了研究.以速度方向可操作度为性能指标,将期望的离地质心速度和加速度映射到关节空间,作为关节空间规划的边界条件.采用Fourier基函数参数化关节空间轨迹,从正运动学方程出发,结合驱动约束条件,利用粒子群优化算法搜索和寻求使能量利用率最大的参数值,实现起跳性能的优化.利用计算机仿真证实了此种方法的可行性.此外还建立了滑模控制器,实现起跳阶段轨迹跟踪控制仿真分析,为具有冗余自由度的多关节跳跃机器人的运动规划提供了一种有效的方法.     

前庭康复6-PSS并联机器人设计与ADAMS仿真

前庭功能损伤是运动功能障碍患者的一个主要病因.为帮助前庭障碍患者进行科学有效的康复训练,基于Stewart机构,设计了一种新型的直线电机驱动的前庭康复6-PSS并联机器人.建立了机器人运动学模型和拉格朗日方程动力学模型,求取了机器人运动学逆解.建立了机器人的ADAMS虚拟样机并开展仿真研究,仿真结果表明,机器人动平台最大加速度为1.2 m/s2,可有效刺激患者的前庭觉,进行前庭障碍患者康复训练内容.     

四自由度机器人Matlab仿真实例

以一个四自由度机器人为例,图示了关节坐标系的设置,建立了机器人的运动学参数和关节的变换矩阵,并通过两个Matlab示例程序介绍了仿真程序的编写方法.最后通过实际仿真应用,探讨了利用Matlab软件完成绘制四自由度机器人的三维运动轨迹,并且通过动画来进行仿真研究的方法,最终通过机器人在笛卡尔空间做直线轨迹运动的截图展示了仿真运行的效果.研究表明,利用Matlab进行软件仿真能够大大地缩短机器人的开发周期,具有非常高的经济效益.     

一种机器人最优加速度轨迹规划算法研究

针对机器人调试过程中遇到的超限问题,提出了一种满足运动约束的加速度最优T型速度曲线控制方法,利用拉格朗日法分析了码垛机器人的动力学性能,论述了机器人轨迹规划算法的实现过程.该算法在保证运动平稳的基础上,充分发挥了驱动关节的驱动性能.与传统速度曲线的对比表明,无论单轴还是轴组模式下,机器人的控制效果均得到了明显的提高.     

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。     

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。     

外骨骼式上肢康复机器人的轨迹规划及仿真

针对四自由度外骨骼式上肢康复机器人的运动需求,基于D-H参数法对其进行正/逆向运动学求解,并根据机器人微分运动学,建立表达关节空间的角速度与末端手在笛卡尔空间的线速度之间速度关系对应的雅可比矩阵,实现了末端手在笛卡尔空间的轨迹规划与运动描述,并通过MATLAB仿真验证了该机械臂运动关系的正确性。     

五自由度搬运机器人系统设计与运动学分析

设计了一种用于冲压生产线上下料操作的新型五自由度搬运机器人.首先,结合冲压生产线的应用需求设计了机器人的机械结构,并进一步构建了其控制系统;然后,对机器人运动学进行分析,建立机器人连杆坐标系,利用D-H法描述机器人正向运动学模型,并求解机器人逆运动学;最后,对机器人工作空间和运动精度进行描述,将工作空间分别投影到xy,xz,yz三个平面得到其具体参数,利用雅可比矩阵求解各关节最大容许误差,对机器人的参数设计和轨迹规划具有指导意义.