六自由度串联机器人轨迹规划时间最优研究

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随着计算机技术和人工智能的发展,人们不再是仅仅要求机器人能够完成指定的工作,还要求在保证工作质量的前提下尽可能提高效率,所以对于机器人轨迹规划方面的时间最优研究已成为研究的重点内容。本文以六自由度串联机器人PUMA560为研究对象,对关节轨迹的规划方法及时间最短的优化方法展开研究,使机器人各关节运动平稳连续、无冲击振动、延长机器人使用寿命,在沿已规划的路径上实现时间最优运动。首先,介绍了国内外机器人技术和轨迹优化的发展状况和相关研究成果。概述了机器人运动学的理论基础,根据D-H参数法建立机器人的运动学模型,对其进行运动学分析并建立运动学方程。采用代数方法对逆运动学方程进行求解,实现将笛卡尔空间机器人的位姿转换为关节空间各关节变量值,为关节空间的轨迹规划做准备。其次,详细阐述多项式插值、抛物线连接的线性插值和样条函数插值三种一般的关节空间轨迹规划方法。深入研究了三次B样条曲线用于轨迹规划的计算方法,在MATLAB软件中编制程序构造各关节运动轨迹。为了验证三次B样条曲线构造的关节轨迹平滑且速度、加速度连续无突变,利用三维软件CATIA及插件SimDesigner和仿真软件ADAMS完成仿真,通过对各运动学参数的仿真曲线进行分析可知用三次B样条进行轨迹规划的可行性,且三次B样条曲线计算简单可实现机器人的在线跟踪控制。最后,基于遗传算法的基本理论对自适应遗传算子和流程进行改进,采用精英保留策略选取最优个体进行迭代运算,利用实数编码方式在MATLAB中进行编程,使改进的遗传算法既保证了算法的全局搜索性又提高了算法的收敛速度。在运动学参数的约束下利用改进的自适应遗传算法寻求最优解,利用得到的最优解对机器人各关节进行轨迹规划并在ADAMS中进行仿真验证。该算法的研究对机器人时间最优的轨迹规划提供理论上的支持,对实际应用有较大的参考价值。
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