遗传算法在冗余度弧焊机器人路径规划中的应用

本文提出增加弧焊机器人的自由度的意义，以多性能指标融合控制法计算适合度函数，利用遗传算法对９自由度工业用弧焊机器人与变位机协调运动系统进行了运动学优化控制，并针对空间复杂焊缝进行了路径自主规划实验验证，结果令人满意．

冗余度弧焊机器人位置优化建模及算法

围绕大型冗余度(11自由度)机器人工作站的路径规划,提出龙门架机座的位置优化问题,分析并建立了该问题的多目标优化数学模型。采用遗传算法为优化方法,建立了问题的适应度函数,并提出一种动态系数法解决多目标优化问题,基于C++和matlab混合编程设计实现机器人机座优化的遗传算法程序,基于该算法进行了仿真试验验证,试验基于3自由度龙门架和6自由度机器人,焊接某工件上两圆管垂直相贯形成马鞍形空间焊缝。结果表明,通过该算法可以快速找到机器人机座接近目标最优解,提出的多目标优化函数和算法保证了机器人关节运动平稳性。

一种移动机器人在三维动态环境下的路径规划方法

提出一种基于遗传算法的三维动态环境下的路径规划方法,通过对机器人的运动行为进行编码,将各种约束条件融入到遗传算法当中,规划出可实际应用的避障路径,仿真研究表明该方法是简单有效的。

基于遗传算法的焊接机器人三维路径规划研究

针对汽车焊接机器人路径规划不合理的问题,采利用遗传算法针对三维路径规划问题提出了相应的遗传编码方法,构造了相应的遗传算子,为焊接机器人三维路径的规划问题提出了一条新的发展路径。

基于遗传算法的焊接机器人路径规划应用研究

焊接机器人路径规划对于提高机器人的焊接效率至关重要。传统的机械臂焊接规划采用示教-再现方式,这种焊接模式难以达到高效率、低耗能的要求。对焊接机器人路径规划问题以及遗传算法进行研究,从时间最优角度重点对遗传编码方式、适应度函数、选择、交叉、变异等进行了分析,并采用VS2010对焊接机器人进行仿真,该遗传算法明显提高了焊接机器人的焊接效率。

改进遗传算法在弧焊机器人路径规划中的应用

本文通过对弧焊机器人最优路径规划的分析,提出一种新的基因植入贪婪遗传算法,用于弧焊机器人的全局路径规划的优化,而且具有较强的可操作性,符合多关节工业机器人的实际应用条件,可直接应用于机器人的离线编程。

基于多目标遗传算法的双机器人协调焊接路径规划

对双机器人协调焊接复杂空间焊缝路径规划问题进行研究,提出了一种基于多目标遗传算法的焊接路径规划方案。通过分析影响焊缝质量及机器人运动平稳性的各参数,建立了评价焊接路径的目标函数:焊接质量函数、机器人运动平稳性函数以及双机器人碰撞函数。利用多目标遗传算法对协调焊接路径进行求解,实现对双机器人最佳焊接路径的规划。以"马鞍形"空间焊缝为例,对双机器人协调焊接路径进行了试验验证。结果表明,该方案可实现双机器人协调焊接路径的规划。

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。

大型三维复杂构件双机器人协同焊接智能路径规划方法

大型三维复杂构件是船舶、海洋装备、集装箱等的重要组成部分,其焊缝种类较多、空间分布复杂,部分焊缝存在协同同步弧焊焊接、焊接方向等特殊焊接工艺约束,现有协同焊接规划方法难适用于这类复杂场景。提出全局与局部相结合的双机器人协同焊接路径规划多阶段寻优方法;建立复杂构件三维空间焊缝模型以及双焊接机器人协同模型;根据协同同步焊焊缝的数量将构件划分出相应数量的分块,通过蚁群算法求解每一焊接分块的局部路径规划近似最优解;通过遗传粒子群算法进行多分块间的全局路径规划。仿真结果表明:通过分块划分多阶段寻优的方法可以有效地解决特殊焊接工艺约束下的大型三维复杂构件双机器人同步焊接路径规划问题。