改进蚁群算法的送餐机器人路径规划

蚁群算法拥有良好的全局性、自组织性、鲁棒性,但传统蚁群算法存在许多不足之处。为此,针对算法在路径规划问题中的缺陷,在传统蚁群算法的状态转移公式中,引入目标点距离因素和引导素,加快算法收敛性和改善局部最优缺陷。在带时间窗的车辆路径问题(vehicle routing problem with time windows,VRPTW)上,融合蚁群算法和遗传算法,并将顾客时间窗宽度以及机器人等待时间加入蚁群算法状态转移公式中,以及将蚁群算法的解作为遗传算法的初始种群,提高遗传算法的初始解质量,然后进行编码,设置违反时间窗约束和载重量的惩罚函数和适应度函数,在传统遗传算法的交叉、变异操作后加入了破坏-修复基因的操作来优化每一代新解的质量,在Solomon Benchmark算例上进行仿真,对比算法改进前后的最优解,验证算法可行性。最后在餐厅送餐问题中把带有障碍物的仿真环境路径规划问题和VRPTW问题结合,使用改进后的算法解决餐厅环境下送餐机器人对顾客服务配送问题。

基于改进遗传算法的电力巡检机械臂运动路径规划方法

路径规划是巡检机器人设计中一项重要的技术,为解决遗传算法在巡检机器人规划中所存在的路径最优、避障等问题,提出基于改进遗传算法的电力巡检机械臂运动路径规划方法,构建机械臂的数学模型,改进遗传算法的设计,旨在对巡检机器人的路线进行优化。

改进RRT^(*)的6R机械臂运动规划研究

为解决6R机械臂在运动规划中路径搜索随机性强,成功率低,生成轨迹平滑性差的问题提出一种改进型渐进最优快速随机扩展树(RRT^(*))算法用于路径规划,并使用非均匀五次B样条函数结合遗传算法进行轨迹规划。首先对RRT^(*)算法进行改进,使用自适应目标偏置策略,局部节点拒绝策略和基于Sobol序列的滑动采样池策略以提高规划效率,然后,将非均匀五次B样条函数用于路径平滑,并结合遗传算法优化运行时间及冲击,从而实现轨迹优化,保证机械臂运行安全平滑且快速。仿真结果表明,机械臂成功避障并到达目标位置的同时各关节运动轨迹具有高阶连续性,且路径规划时间和机械臂运行时间均大幅缩短,最后通过实验验证了算法的有效性。

复杂工况下桥式起重机吊装路径自适应规划方法研究

为解决桥式起重机吊装路径单一的线性规划过程易受复杂工况、作业区间难以确定等问题的干扰,导致规划效果与避障能力下降的问题,提出复杂工况下桥式起重机吊装路径自适应规划方法。首先通过桥式起重机动力学模型确定复杂工况下起重机运动轨迹,然后结合运动轨迹得到起重机无碰撞作业区间估计结果,从而确定桥式起重机吊装路径自适应规划目标函数,遗传算法通过插入算子、变异算子与删除算子求解目标函数,得到桥式起重机吊装最优路径。实验结果表明,所提方法的路径规划效果好、避障能力强、规划时间短,具备较高的实际应用价值。

一种用于最优路径规划的改进遗传算法

设计了一种专门适用于路径规划的改进遗传算法.该算法根据最短路径问题的具体要求,将传统遗传算法中的编码、交叉、变异等操作均重新进行了定义,并且在进化过程中还能够自适应调节交叉和变异概率.仿真研究表明:改进的遗传算法具有较快的搜索速度和较高的搜索成功率,为实际车载导航系统中最优路径规划问题的解决提供了一种新方法.

一种并联机械手操作空间最优时间轨迹规划方法

提出一种并联机械手最优时间轨迹规划方法。在操作空间中将机器人的拾取点通过椭圆曲线进行连接,应用先进SCCA(Sine Constant Cosine Acceleration)凸轮运动曲线定义了椭圆路径运动规律,从而使机器人运动过程中关节速度、加速度及转矩曲线连续、平滑,动态性能较优。在此基础上,以关节速度、加速度及转矩为约束条件,以拾取时间最短为目标,采用自适应遗传算法对轨迹进行优化求解,算法中利用罚函数处理非线性约束问题。通过自行设计的Delta机器人仿真及试验结果,表明文中提出的轨迹与常用门字型轨迹相比,运动曲线更加平滑、自然,能有效减小关节空间冲击,缩短机器人拾取时间,提高工作效率。

欠驱动机器人最优运动轨迹生成与跟踪控制

以被动关节自由的欠驱动机器人为研究对象,对其最优运动规划与轨迹跟踪控制问题进行研究,控制目标为实现欠驱动机器人关节的任意位置控制。对欠驱动机器人系统的可控性条件进行分析,提出部分稳定规划器的思想,利用遗传算法对建立的适应度函数进行全局优化,得到部分稳定规划器的最优切换顺序。利用变结构控制方法进行反馈控制,实现了期望轨迹的精确跟踪。提出的方法一方面利用遗传算法的全局搜索能力,不必考虑机器人的严格线性化,能够快速、准确地实现路径寻优,且具有很好的稳定性;另一方面采用的变结构控制方法能够对系统干扰及参数变化具有良好的自适应性,因此本方法可以很容易推广到多自由度欠驱动机器人系统控制当中。通过末关节为被动关节的平面3自由度机器人进行仿真,仿真结果证明了方法的有效性。

基于碰撞检测的空间冗余机械臂避障路径规划

针对障碍环境中自由漂浮模式空间冗余机械臂的路径规划问题进行了研究。首先基于球形包围盒和空间叠加思想简化描述障碍物和机械臂的空间占位关系,采用直线段与球体之间相对位置关系判断是否碰撞的检测方法。然后从正向运动学出发,运用关节参数化方法,把路径规划问题变为带约束的参数优化问题,并考虑基座姿态扰动最小以及碰撞规避建立多项加权的目标函数,通过粒子群优化算法求解最优解,得到机械臂关节运动轨迹。最后以七自由度空间冗余机械臂为例进行仿真,结果表明该方法可以实现有效避障,同时基座姿态受扰很小,关节运动轨迹平滑,且机械臂末端也能够以较高精度达到期望位姿。

战时侦察车最优路径规划算法

针对侦察车路径优化问题,提出了一种改进的遗传算法,基于该算法设计了一种在战时情况下能使侦察车快速、安全、高效地进入侦察阵地的最优路径算法,并编制了侦察车路径优化软件,为战时侦察车最优路径规划问题提供了一种解决方法。

两种求解机械手最短时间动作路径规划的新算法及其在基于PVR技术的控制平台上的实现(英文)

针对机械手在执行点到点的工作任务中所遇到的两类最短时间动作路径规划 (MTMPP)问题 ,分别提出了新的混合型进化计算模拟退火 (EC SA)算法以及将EC SA算法与一些优化技术结合使用的EC SA-DP算法 .通过与目前较好的求解算法 (如弹性网络方法ENM)以及其它一些近似优化算法 (如遗传算法和模拟退火算法等 )所进行的数值仿真比较 ,验证了EC SA算法在处理复杂工作任务时的高效性 .这些算法在基于投射式虚拟现实(PVR)技术的控制平台上进行了虚拟仿真实现 ,仿真结果表明可有效地提高虚拟环境中的投射式操作精度 .

一种求解最优路径的改进遗传算法

在应用遗传算法进行路径规划时,本文针对遗传算法的"收敛盲目性"和"收敛速度慢"两个难题,结合模拟退火算法对适应度函数进行改进,结合禁忌搜索对变异算子进行改进,并且在进化过程中使用改进的自适应方法调节交叉概率与变异概率。算法的分析和测试表明,本文算法的改进是有效的。

基于遗传算法的欠驱动机器人避障规划与轨迹跟踪

对平面欠驱动机器人的避障运动规划与轨迹跟踪问题进行了研究,提出部分稳定规划器切换的新方法,通过部分规划器的切换实现欠驱动机器人系统的运动规划任务.在制定切换规则方面利用遗传算法进行自寻优,得到最优切换规则,对含有约束的非线性规划问题,采用罚函数法在适应度函数中添加惩罚项,转化为无约束优化问题.以平面3R欠驱动机器人为例进行了数值仿真,验证了方法的有效性.

孔群钻削机械手的运动规划和加工路径优化

为提高加工效率,对用于钢琴弦轴板孔群钻削加工的三轴直角坐标机械手的运动规划和加工路径优化方法进行了研究.首先采用抛物线过渡的线性插值算法对钻削过程进行运动规划,生成一条位置和速度都连续的平滑运动轨迹.然后以最短加工路径为目标,以无碰撞地绕过所有障碍物为约束条件,建立了孔群加工路径规划问题的数学模型,并采用分层优化的遗传算法获得了孔群加工的优化路径.最后以6种型号弦轴板为例进行计算,结果验证了算法的有效性.

农业机器人路径优化及轨迹跟踪研究—基于遗传算法

随着我国信息化水平的不断提高,以及机械自动化、计算机控制系统和测试计量行业的不断发展,移动机器人达到了一个全新的高度,智能机器人被广泛应用到农业生产、工业生产和高等研究等各个领域。在机器人众多研究问题中,路径规划和轨迹跟踪一直是比较复杂并较难解决的问题。为此,基于遗传算法,根据移动机器人工作特点和运动特性,采用几何法建立了机器人工作空间的环境模型,并对路径进行了有效编码,为机器人实时规划出无碰撞、路线短的全局路径,对其运动轨迹进行有效跟踪。仿真实验表明:所设计研究的机器人全局路径规划和轨迹跟踪技术具有较好的效果,其在行进过程中能及时、有效地避开前方障碍,可靠性强,稳定性好,应用前景非常广阔。

基于遗传算法的插接管道焊缝扫查机器人能量最小轨迹优化

针对插接管道焊缝扫查机器人末端执行器连续轨迹规划必须满足的运动限制条件，建立了安装高度可调节的全局能量最小优化多目标组合模型，该模型综合考虑了机器人的避障、末端轨迹精度、动力学约束与冗余度能量最小优化问题。基于遗传算法给出了针对该能量最小优化模型的轨迹搜索方法．仿真结果验证了该方法的有效性，并可推广应用到其他类型机器人．

基于GA-PSO算法焊接机器人路径规划研究

焊接机器人在制造业中有广泛的应用。在焊接任务中通常有许多焊接接头,合理地规划焊接路径使其穿过这些焊接接头,对焊接效率的提高有积极的影响。传统的手工路径规划技术可以有效地处理少量焊接接头,但当焊接节点数目较大时,很难获得最优路径。传统的手工路径规划方法耗时长、效率低,不能保证最优。遗传-粒子群优化算法(GA-PSO)基于遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)的优点来解决焊接机器人的路径规划问题。仿真结果表明,该算法具有较强的搜索能力和实用性,适用于焊接机器人路径规划。

基于三阶反正切函数模型的平行泊车轨迹规划

现有泊车情况面临两大问题:停车空间小和泊车控制难。针对日益严重的"泊车难"问题,提出一种平行泊车的轨迹规划方法。该方法由带有三阶扰动的反正切式轨迹模型进行路径规划,考虑运动学的约束空间条件,利用遗传算法确定最优轨迹函数参数,最后获得最优泊车轨迹。仿真结果表明车位长与车长比值可达到1.315,多车位与多车型的模型仿真表明该路径规划方法的有效性以及较强的鲁棒性。

基于遗传算法的多主轴头加工空行程轨迹规划

针对多主轴头五轴机床加工时需手动规划空行程的问题,提出一种空行程轨迹自动规划方法。在机床运动学建模的基础上,针对刀位点轨迹和刀轴矢量,分别提出基于最短路径的刀位点轨迹规划和无碰撞刀轴矢量规划,将空行程规划问题转化为参数优化问题。为了简化碰撞检测,提出两级相交检测算法。通过加权系数法建立空行程规划的目标函数,并采用遗传算法求解,规划出一条无碰撞、运动时间最短、旋转轴角度变化量最小、末端轨迹最短的具有柔性的理想轨迹。在Vericut建立的仿真平台上,验证了该方法的可行性和有效性。所提方法具有拓展性,通过多次分解轨迹求取棱交点能够实现复杂工件的空行程规划。

障碍条件下串联机械手运动规划设计

障碍条件下机械手运动规划问题是机器人技术的研究热点,可分为路径规划、轨迹规划和轨迹优化等三部分,运动规划的优劣影响着机械手的工作质量和效率。基于障碍条件下系统设计了机械手运动规划算法框架,即路径规划用于有效避障,轨迹规划保证运动连续平滑,轨迹优化达到高效运行,以此来满足不同工况需求。同时阐述了运动规划涉及到的相关算法,针对其优缺点、适用场景、研究进展进行对比分析,为机械手运动规划设计提供参考依据。

基于遗传算法的六自由度机器人焊接路径规划

对六自由度焊接机器人的轨迹焊接问题,提出了基于遗传算法的路径规划方法。通过D-H法,建立六自由度焊接机器人的运动方程,以系统总的能量损耗为适应度函数,利用遗传算法,给出优化路径。并以实际中的某型号六自由度焊接机器人为例,通过仿真实验证明了该方法的正确性与可行性。