基于七次多项式插值的RRT避障规划

为了减少机器人在避障运动过程中的抖动,提高机器人作业精度,课题组提出采用七次多项式插值法对运动过程中的各个关节进行轨迹规划。课题组通过MATLAB平台对机器人进行仿真,采用七次多项式插值法对机器人避障运动过程进行轨迹规划。仿真结果表明:采用七次多项式插值法进行轨迹规划时可以得到平滑的关节角位移、角速度和角加速度曲线,机器人的运动轨迹更加平滑。课题组的研究对机器人避障轨迹规划的研究具有参考意义。

基于改进量子遗传算法的机器人关节轨迹优化

电子元器件体积较小,对它进行分拣较一般分拣工作困难且工作量巨大,应用机器人分拣可大大提高工作效率。采用七次多项式曲线插值的方法进行轨迹规划,使运动关节的角速度、角加速度和角急动度曲线光滑连续;提出一种改进的量子遗传算法,引入正态分布概率密度函数以改进量子门旋转角步长策略,对关节运动轨迹进行最短时间优化,使机器人能够在满足非线性约束条件的基础上具有最优关节轨迹曲线。仿真结果表明:该轨迹算法能够快速有效地缩短机械臂关节运动时间。