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...