基于运动学约束的时间最优CPG轨迹规划方法

轨迹规划对于提高自动化机器人生产应用的效率和精度具有重要意义。出于经济、质量和安全方面的原因,轨迹执行时间和平稳性通常是重要的考虑因素。针对工业机器人的点位循环任务,提出了一种新的三角频率中枢模式发生器(central pattern generator,CPG)轨迹生成方法,建立了一种基于单链耦合网络结构的改进CPG模型,以获得期望的机器人关节运动曲线。相对于传统CPG方法,该方法允许将机器人的运动学约束纳入考虑以优化运动轨迹,而不必预先设定执行时间。以典型的拾放任务为例,证实了方法的有效性,并将结果与其他经典轨迹规划方法进行了比较。仿真结果表明,该方法能够产生平滑且时间最优的轨迹。