基于时间-冲击最优的机械臂喷涂轨迹优化

针对机械臂喷涂作业时因冲击过大造成关节振动影响喷涂质量问题,提出了一种机械臂的最优喷涂轨迹规划方法。采用5次非均匀B样条函数构建机械臂运动轨迹,以串联机械臂运行时间和脉动冲击为目标函数建立数学模型,通过改进多目标灰狼算法进行优化设计并获得Pareto最优解集并运用归一化权重目标函数获取期望解。选择KUKA KR_16型串联机械臂作为仿真对象,针对曲面工件进行喷涂仿真实验。结果表明,5次B样条插值曲线可以有效构建高阶平滑的喷涂轨迹,改进的多目标灰狼算法能够实现满足约束条件的多目标优化,且优化效果优于NSGA-Ⅱ算法,为后续喷涂轨迹研究提供了新思路。

基于改进鲸鱼算法的搬运机器人运动规划

针对搬运机器人搬运效率不足、稳定性效果不好等问题,使用改进鲸鱼优化算法的时间最优运动规划方法进行解决。首先将机器人模型导入MATLAB中,根据相关算法计算出机器人的空间范围,从空间范围中选取实际目标点并转换到关节空间,在关节空间中使用“四次-三次-四次”插值多项式构造机器人的轨迹,然后将各关节的角速度、角加速度作为约束条件,采用改进的鲸鱼优化算法对轨迹进行优化,缩短机器人运行时间。通过仿真实验,改进的鲸鱼算法较PSO算法规划时间缩短约30%,较标准的鲸鱼算法规划时间缩短约17%,有效提升了搬运机器人在搬运方面的效率和稳定性。

基于改进海洋捕食者算法的机械臂逆解求解

针对冗余机械臂逆运动学求解较难、精度较低的问题,在已有海洋捕食者算法(marine predators algorithm,MPA)基础上,引入Tent映射初始化策略、精英反向学习策略、自适应t分布变异机制,提出了改进海洋捕食者算法(IMPA),并将其应用于冗余机械臂逆解求解中。4个典型测试函数的测试结果表明,IMPA的求解精度和计算稳定性比MPA和另一种改进MPA更优;冗余机械臂逆解求解实例结果表明,IMPA的求解速度更快,求解精度和稳定性更佳,机械臂位姿精度提高,位姿误差降低,具有一定优势。