基于五次B样条插值的汽车轮毂打磨机器人协作控制

为提高双臂协作机器人的控制精度,以双臂协作的汽车轮毂打磨机器人为研究对象,在采用D-H法对双臂协作机器人进行运动学分析与正逆运动学求解的前提下,采用五次B样条插值法在笛卡尔空间中对机器人的协作进行轨迹规划。仿真结果表明,该控制方案可实现双臂协作机器人的智能控制,且整个控制中机器人关节未出现碰撞和相互干涉的现象;相较于五次多项式插值、七次B样条插值的轨迹优化算法,在五次B样条插值算法的路径规划中,速度、角加速度、加速度规划的曲线均得到了有效的改善,其中加速度最大降低0.78%,说明通过五次B样条插值算法更能降低打磨机器人机械臂的惯性力,减少惯性的冲击,具有一定的工程应用价值。

皮革裁剪拐角轮廓样条曲线重构

为提高裁刀拐角过渡速度及获得良好的运动平稳性,提出五次样条曲线拐角重构算法.根据预定的裁剪精度,在拐角顶点附近及构成拐角的两邻边各确定一个位置点,由这3点构建两段五次样条曲线代替构成拐角的原直线段.利用拐角附近点及其一条邻边上的点构建一条四次样条曲线近似计算构建的五次样条曲线几何参数.给出一个拐角重构实例,插补构建的曲线,并分别分析了插补输出的速度、加速度及加加速度.同时也重构了一条四次样条曲线与五次样条曲线作对比分析,结果表明,五次曲线能使裁刀获得良好的且较四次曲线优越的轮廓拐角加工性能.

数控系统新参数域样条曲线加工算法

针对样条曲线参数域与时间域不一致,导致在数控系统的连续微段加工中,重构样条曲线无法快速递推插补,计算效率低;而直接等参数增量递推,又会带来节点速度突变、位置精度差的问题。故提出了实现参数域和插补周期数统一的域变换算法,建立了新参数域下的五次样条曲线,并且给出了基于该曲线的柔性加减速条件下节点切矢量及二阶导矢预计算,及曲线快速递推的算法。应用新算法的微段加工实验表明,加工效率提高了约3.3倍,而递推插补运算时间的减少到直接利用曲线公式插补的1/3。因此算法通过新型样条重构及快速递推提高了插补计算的速度,同时,在保证精度的条件下,基于新样条的速度规划减少了微段加工频繁加减速,提高了加工效率,提升了数控系统的性能。

高速加工中连续微小线段的前瞻自适应插补算法

针对数控插补中离散化进给速度控制的特点,提出了一种实时的速度前瞻软件控制新算法。该算法通过采用五次样条曲线拟合对离散加工路径的分析提取高曲率点,根据加减速特性预估高曲率点处的速度,并对加工路径施加相应的运动学曲线规划,实现了加工速度自适应于加工路径的变化。应用该算法使得加工速度变化平稳。与传统控制方法相比,该方法大大提高了加工效率。

一种类人型机器人踢球时腿部轨迹规划实验方案

提出一种类人型机器人踢球时腿部运动的轨迹规划实验方案。在分析人踢球技术要点的基础上,综合考虑机器人的动力学模型和关节电机力矩约束,得出机器人踢球时的最大速度,用五次样条曲线规划出关节空间的平滑运动轨迹,并保证一定的加加速度,不易引起振动。

基于五次NURBS的机械臂时间-能量-平滑性多目标轨迹优化

针对机械臂运动需满足快速性、低能耗和低冲击的问题,建立五次非均匀有理B样条(NURBS)曲线数学模型,构造端点运动参数均可指定的高阶连续的关节轨迹,采用带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)以运行时间、能量消耗和轨迹平滑性为目标对机械臂运动轨迹进行优化,获得Pareto最优解集。对六自由度机器人的仿真结果表明,高次NURBS曲线可以很好的构造平滑轨迹,NSGA-II算法可对五次NURBS曲线轨迹实现有效的多目标优化,得到理想的Pareto分布。通过构造归一化权重目标函数,选择期望解,获得高阶连续的优化轨迹。

基于MATLAB的AUBO-i5协作机器人运动学分析与轨迹规划

针对AUBO-i5协作机器人在运动过程中的稳定性问题,利用D-H参数法对机械臂进行建模,并通过对机器人正逆运动学求解验证机器人模型的正确性。首先,选用五次多项式插值对机器人进行轨迹规划,得到的结果存在突变。其次,通过融合均匀五次B样条曲线对协作机器人轨迹进行优化,将首末节点的重复度定为k+1,使B样条曲线能够通过首末位置点,保证了优化的完整性。最终经过优化后的协作机器人关节角度、关节角速度和关节角加速度变化曲线连续且平滑,有效减少了协作机器人结构刚性差而造成的机械臂稳定性问题。

基于MOPSO算法的工业机器人运行轨迹优化

针对工业机器人末端执行器,对其运行轨迹进行优化处理。采用五次B样条曲线函数得到了关节空间机械臂的运行轨迹曲线,考虑到多目标粒子群优化算法(MOPSO)计算简便、参数易调等优点,利用多目标粒子群优化算法实现了对上述五次B样条运行轨迹的多目标优化,最后得到了优化后的各关节的运动角度、角加速度和角加加速度的运动曲线,获得了加工时间更短、加工过程更加平稳、能量消耗更少和加工中冲击更小的运行轨迹,进一步证明了多目标粒子群算法对运动轨迹优化的可行性。