双重寻优的机器人轨迹规划及其在断路器柔性装配中的应用研究

机器人是工业自动化制造的基础.针对现有机器人轨迹规划中优化结果存在不稳定性的问题,提出一种双重寻优的机器人轨迹规划新方法.采用个体极值双重寻优的改进粒子群算法,在适应度函数评判得到的优化粒子集合中,分别比对机器人每一分段轨迹对应的分段时间并进行二次寻优,从而得到机器人在运动速度和加速度约束条件下的整体潜在更优解,使轨迹...     

工业机器人关节空间的插值轨迹规划

首先介绍了工业机器人轨迹规划的概念及涉及到的问题,并改进关节空间的三次多项式插值轨迹规划,提出五次多项式插值轨迹规划,最后重点分析了含多个途经点的插值轨迹规划、抛物线过渡轨迹规划,并进一步完善这两种情况同时存在时的轨迹规划.     

局部闭链码垛机器人轨迹规划

基于任务需求及生产现场布置方案,完成机器人弧线过渡路径规划.依据路径规划结果,以机器人在目标轨迹上运行周期时间最短为目标,选择正弦、多项式及修正梯形三种加速度运动规律进行优选.在此基础上,通过运动学逆解将操作空间轨迹规划映射到关节空间,得到机器人各关节在目标轨迹上的位移、速度和加速度时变关系.     

基于遗传算法的七自由度机器人轨迹规划

针对七自由度串联机器人Robai Cyton Gamma 300轨迹规划问题,采用改进遗传算法规划机器人各关节的运动轨迹。利用D-H表示法建立起机器人末端执行器的位姿与参考坐标系之间的齐次变换矩阵,采用遗传算法优化BP神经网络求解机器人的运动学求逆解。利用5次B样条曲线在关节空间构造机器人各关节随时间变化的运动轨迹。在满足运动学约束条件下,对传统遗传算法在编码方式、遗传算子、交叉概率和变异概率等方面进行改进,对机器人各关节运动轨迹进行时间最优规划。运用Matlab对研究进行了仿真实验。结果表明,经改进遗传算法优化后的机器人运动轨迹时间明显缩短,各关节的角速度、加速度和加加速度曲线连续无突变,从而验证了该方法的有效性。     

基于Backstepping的双臂空间机器人惯性空间轨迹的鲁棒神经网络跟踪控制

讨论了基于BackStepping方法,载体位置与姿态均不受控制的双臂空间机器人跟踪惯性空间期望轨迹的控制问题．首先基于拉格朗日第二类方法,结合系统动量（动量矩）守恒关系,推导得到了系统动力学方程,并转化为系统状态方程．基于Backstepping方法,针对具有不确定性的双臂空间机器人系统,设计了鲁棒自适应神经网络控制规律,保证了具有不确定性的双臂空间机器人系统末端手爪在惯性空间跟踪期望轨迹的控制．仿真实验证明了该方法的有效性．     

基于深度学习改进的机器人轨迹规划算法

在公路环境巡逻机器人轨迹规划问题中,实时准确的交通流量预测对机器人轨迹规划尤为重要。然而由于车流量的随机非线性,使得机器人轨迹规划任务仍然充满挑战。提出一种深度神经网络与轨迹规划算法相结合的融合算法。通过深度学习预测短期交通流量,优化交通网络图并运用轨迹规划算法完成路径规划。实验表明,改进的机器人能够更快、更安全地完成道路巡逻任务。     

机器人运动规划中的姿态建模方法研究

提出了机器人运动规划中的一种姿态空间建模方法,可用于机械臂在复杂环境中的运动规划．     

基于牛顿迭代法消除机器人奇异点的研究

机器人奇异点问题一直是机器人研究的一个热点问题.本文求解了一般6R机器人的Jacobin矩阵,并采用牛顿迭代法消除了运动学逆解中的奇异点,使机器人轨迹规划中尽可能地减少惯性运动,使轨迹连续.     

工业机器人时间最优轨迹规划仿真研究

为了使工业机器人在某个轨迹下执行焊接任务的时间最短,采用改进的模拟退火算法作为优化方法,对工业机器人关节轨迹进行时间最优规划。仿真结果表明,与其它同约束条件下的轨迹规划算法相比,采用新型算法后,机器人焊接时间缩短了1.24s,从而验证了该算法的有效性。     

空间机器人关节空间轨迹跟踪的补偿学习控制

讨论了具有不确定性的漂浮基空间机器人系统的控制问题.在载体位置不控、姿态受控情况下,结合系统动量守恒关系对系统进行了运动学、动力学的分析,得到了漂浮基空间机器人的系统动力学方程.由系统的闭环动态误差方程,设计了漂浮基空间机器人的控制方案,提出了一种补偿学习控制方法,给出了漂浮基空间机器人系统的数值仿真,验证了该方法的有效性.     

水陆空三栖机器人设计与研究北大核心

为适应在多栖环境中的运动,设计了一款三栖机器人。机器人以螺旋机构为主要动力源,以被动轮为陆地行走机构实现三栖运动;基于NSGA-II多目标优化算法,量化机器人整体结构设计指标,完成参数优化模型构建,求解结构参数最优解空间;设计双回路PID控制器和自适应Backsteeping控制器,基于机器人动力学模型完成机器人位置与姿态控制;机器人姿态数据由多传感器姿态融合得到,通过卡尔曼滤波求解最优姿态角。通过实验验证了控制方法和控制器的有效性,实验结果也验证了本文机器人动力学模型的有效性。     

机器人操作臂逆运动学分析

在很多机器人应用问题中,人们感兴趣的是操作臂末端执行器相对于基础坐标系的空间描述.文章结合实验平台--5DOF操作型机器人,主要用D-H表示法研究了关节变量空间和末端执行器位置和姿态之间的关系,即运动学逆问题.     

水陆空三栖机器人设计与研究

为适应在多栖环境中的运动,设计了一款三栖机器人。机器人以螺旋机构为主要动力源,以被动轮为陆地行走机构实现三栖运动;基于NSGA-II多目标优化算法,量化机器人整体结构设计指标,完成参数优化模型构建,求解结构参数最优解空间;设计双回路PID控制器和自适应Backsteeping控制器,基于机器人动力学模型完成机器人位置与姿态控制;机器人姿态数据由多传感器姿态融合得到,通过卡尔曼滤波求解最优姿态角。通过实验验证了控制方法和控制器的有效性,实验结果也验证了本文机器人动力学模型的有效性。     

动态环境下机器人的路径规划

针对机器人全局路径规划存在的环境动态性和实时性问题,以及局部路径规划中无法获取全局知识而产生的优化问题,基于A＊算法与局部势场法,提出了一种混合路径规划方法,实现了动态环境下多机器人避障、避撞的效果。仿真实验验证了该方法的有效性。     

基于Robotic的五轴串联机械臂轨迹规划

为实现机器人在生产中运行稳定、轨迹连续且光滑,以五自由度串联机械臂作为研究对象,构建三维模型,根据其D-H参数建立了正逆运动学模型。基于Robotic机器人工具箱,对建立的机械臂模型进行空间直线轨迹和圆轨迹规划,验证可行性。结果显示,有效的轨迹规划可以促使五轴串联机械臂各关节运行平稳,速度无突变,轨迹平滑连续,能够实现正常的生产作业。     

基于Roboguide的工业机器人工作站设计与仿真北大核心

结合新工科建设和仿真分析课程教学需求,根据不同应用场景对工业机器人多功能的需求,针对其轨迹规划和生产协调难的问题,设计了能在一个工作平台上完成搬运、码垛、轨迹规划、装配、快换工具等功能的工业机器人工作站。利用Roboguide软件构建多功能机器人工作站,采用五次多项式进行轨迹规划,对工作站进行仿真分析,对不合理之处进行优化。仿真结果表明,工作站布局与功能模块设计的合理性,能提高工业机器人的使用效率。工作站虚拟设计与实验仿真激发学生学以致用的兴趣,弥补理论学习与工程实践的认知差距,增强学生对所学知识的理解、掌握和综合运用能力。     

自由漂浮双臂空间机器人基于遗传算法的最优运动规划

以多刚体动力学理论为基础,推导了自由漂浮状态双臂空间机器人系统的动量矩守恒关系,转化为系统状态方程;结合基于实数编码的遗传算法实现了双臂空间机器人姿态、关节协调运动的近似最优控制算法.通过控制双臂空间机器人的关节运动,可以同时获得载体姿态及机械臂关节期望的终了位置.仿真算例验证了算法的有效性.     

基于RBF神经网络的空间机械臂关节空间轨迹跟踪补偿控制

在PD策略的计算力矩法基础上,讨论了系统参数不确定的空间机械臂系统的控制问题.针对空间机械臂载体的位置不受控制,姿态受控制的情况下,对系统动量守恒关系进行了分析,得到了空间机械臂的系统动力学方程.采用PD策略的计算力矩法,考虑协调参数的不确定性,得到了系统的闭环动态误差方程.在此基础上提出了一种基于RBF神经网络的补偿学习控制方法,设计了具有不确定性的自由漂浮空间机械臂关节空间的补偿控制方案.将基于神经网络的补偿学习控制与计算力矩法相结合,利用进化学习来消除系统参数不确定性而造成的轨迹跟踪不准确的问题,实现了对空间机械臂关节空间内的轨迹跟踪控制.数值仿真的结果验证了该方法的有效性.     

基于V-REP的机器人仿真实验系统及教学

机器人设计需要采用"设计—仿真—优化"的过程,因此仿真技术是机器人工程专业本科生必须掌握的技能。该文基于V-REP仿真软件设计了一套6自由度通用工业机器人仿真实验系统。首先建立了机器人的V-REP模型,进行系统动力学参数设置,然后与MATLAB的轨迹规划算法进行联合仿真和验证。开展了学生线上实验教学和探索,可替补实验室的现场实验。仿真实验系统可以进行机器人的运动学、动力学和轨迹规划算法的仿真实验,能够提高学生的机器人理论分析和设计能力。     

一种骨科机器人工作空间分析方法

为提高医疗机器人术前规划效率及减少患者关节置换手术时间,提供更加微创、精确的治疗方法,针对关节置换中骨科机器人工作空间需求,提出一种基于蒙特卡洛分析法的骨科机器人工作空间分析方法。该方法通过对可达工作空间的分析,有效改善传统骨科机器人在术前规划时对工作空间预估及医疗机器人术前位置摆放估计不足等问题,并通过MATLAB进行试验仿真,证明算法可行。