基于改进NURBS和Delta并联机器人的食品分拣轨迹优化

[目的]降低Delta机器人在食品分拣轨迹中的运行时间和冲击,提高Delta机器人运行效率和稳定性。[方法]在分析食品分拣系统(应用Delta机器人)的基础上,提出了一种结合NURBS算法、麻雀搜索算法和蝴蝶优化算法的Delta机器人食品分拣轨迹优化方法。以运行时间和冲击最小化为目标对NURBS曲线规划的Delta机器人运行轨迹进行优化,结合麻雀搜索算法和蝴蝶优化算法求解模型,实现Delta机器人分拣轨迹优化。通过试验对Delta机器人分拣轨迹的运行时间和冲击进行分析。[结果]所提Delta机器人分拣轨迹优化方法可以兼顾运行时间和冲击,运行时间降低6.00%以上,运行冲击降低80.00%以上,系统的动态抓取成功率在99.00%以上,可满足食品分选要求。[结论]通过运行时间和冲击综合最优对NURBS曲线进行优化,可以有效提高Delta机器人食品分拣性能。