浅析机器人轨迹规划中关节空间轨迹的插值方法

介绍了机器人操作臂轨迹规划的概念及在关节空间进行轨迹规划的方法 ,重点讨论了关节轨迹的 3种插值方法 :三次多项式插值、过路径点的三次多项式插值和高阶多项式插值。

机械臂关节空间轨迹的时间最优智能规划研究

针对机械臂关节空间轨迹的时间最优规划问题,提出了基于膜计算-粒子群算法的轨迹规划方法。建立了机械臂关节空间轨迹规划模型,使用3次样条曲线构造了轨迹基元函数。提出了膜计算-粒子群算法,通过设计处理器处理膜传递的信息,通过算法淘汰机制、吞并机制和信息交流机制实现膜间合作,膜内根据不同算法原理各自进行速度和位置更新,最终通过膜计算将多种粒子群算法优势进行融合。经测试函数测试,相比于其他粒子群算法,膜计算-粒子群算法具有最高的搜索精度和最快的收敛速度;同时使用多作用力粒子群算法和膜计算-粒子群算法进行轨迹规划,膜计算-粒子群算法规划的机械臂耗时比另一算法减少了23.99%,充分证明了膜计算-粒子群算法在轨迹规划中的优越性。

五自由度机械臂运动分析及轨迹规划

基于以设计家庭服务类机器人的5自由度手臂,通过在SolidWorks中建模设计构建了5自由度机械臂的模型。运用D-H法建立了机械臂的数学模型,得到相关几何参数后分析计算了其正逆运动的算法。利用MATLAB软件仿真分析了其正逆运动的正确性,着重阐述了其关节空间的轨迹规划并给出了其在笛卡尔空间内的位移轨迹与工作空间。

机械臂轨迹的非支配排序高斯粒子群多目标优化

为了减少机械臂的运行时间、能耗和冲击,提出了基于非支配排序高斯粒子群算法的机械臂轨迹多目标优化方法。以PUMA560机械臂为研究对象,根据需要设置了笛卡尔空间必经点,点与点之间使用5次多项式作为轨迹基元。以点与点之间的运行时间为优化参数,以运行时间、能耗、冲击最小为目标建立了多目标优化函数。将非支配排序融入到粒子群算法中,并对最优粒子施加高斯扰动得到其邻域,使用最优粒子邻域对粒子更新进行引导,有效提高了粒子群算法的多样性,从而提出了非支配排序高斯粒子群算法。使用此算法对多目标模型进行求解,经验证经过优化,运行时间比优化前减少了7.68%,总能耗减少了39.24%。脉动冲击减少了42.64%,充分说明了这里优化方法的有效性。

基于多传感器的工业机械臂精细化操作远程控制方法

为实现远程控制工业机械臂时的精细化操作,使其关节轨迹具有连续、平稳、光滑的控制效果,提出基于多传感器的工业机械臂精细化操作远程控制方法。优化传感器的布局,以便采集信息;利用新息变化野值检测方法消除工业机械臂精细化操作中存在的野值,提高关节角度与速度信息的完整性和精度;将滑模控制与神经网络结合,消除因非线性、摩擦非线性和未知参数等不确定性因素对机械臂精细化操作的影响,构建工业机械臂操作远程控制器,实现工业机械臂精细化操作的远程控制。实验结果表明,所提方法可精准控制工业机械臂的关节角度与速度,具有较高的灵活性和高效性。