螺丝锁付装置取放料时间寻优轨迹规划

为提高螺丝锁付装置的锁付效率,课题组针对锁付过程中最频繁的取放料操作进行时间寻优轨迹规划。课题组以旋量理论建立运动学模型,基于运动合成的思想,采用多段六次多项式插值算法进行规划轨迹,并结合改进粒子群算法得到时间插值节点的优化解。仿真实验结果表明:采用改进粒子群算法,在迭代约40次时算法达到收敛,轨迹所需时间相对于优化前缩短了约30%;关节空间下各关节的位置、速度和加速度曲线连续平滑,无明显突变,末端笛卡尔空间下轨迹满足取放料轨迹的设计要求。该时间最优轨迹规划的方法有效提高了螺丝锁付装置的工作效率。

基于杂交算法的机器人时间最优轨迹规划

以多臂型铸造机器人中的六自由度机械臂为研究对象,在关节空间中采用4-3-4多项式插值的方法对机械臂进行轨迹规划设计。在速度约束条件下,运用杂交算法对插值结果进行优化,进而得到机械臂运行的最优运动时间。相比于传统粒子群算法,杂交算法具有较高的收敛精度与收敛速度。通过MATLAB软件仿真得到了机械臂运动过程中各关节运动位置、速度、加速度曲线。结果表明,杂交算法可以准确地实现速度约束下时间最优轨迹规划。

基于时间-冲击的喷胶机器人轨迹优化算法

针对喷胶机器人时间-冲击等多目标优化的轨迹规划问题,提出基于时间-冲击最优的轨迹优化算法,优化喷胶机器人的运行时间和冲击(加加速度)两个效果相反的目标。采用4-5-6多项式插值曲线作为关节空间内的插值轨迹,确保机器人运动的连续性和平稳性;在关节角速度、角加速度和角加加速度的运动学约束下,利用多目标粒子群优化(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法,以喷胶机器人的运行时间和冲击为目标对其进行轨迹优化。仿真结果表明,采用MOPSO算法对4-5-6分段多项式插值结果进行优化,提高了机器人的轨迹精度,减少了机器人运动过程中的冲击,有效缩短了机器人的作业时间。

基于改进萤火虫算法的机械臂时间最优轨迹规划

以国产某型号六轴工业机器人为研究对象,针对六轴机器人关节空间的轨迹规划问题,提出了一种基于改进萤火虫算法的时间最优3-5-3多项式插值轨迹规划算法。首先,由给定的机器人末端路径点求逆运动学得到关节空间下的路径插值点。然后,在速度约束条件下,利用萤火虫算法对插值结果进行优化,使得机器人具有最优运行时间。通过与传统萤火虫算法对比,改进后算法的收敛速度和精度都有明显改善。最后,应用MATLAB软件仿真出机械臂运动位置、速度、加速度曲线,并用实体机器人验证。结果表明,该方法使得机械臂具有更短的运行时间,稳定性更高。