基于相平面法的机械臂轨迹规划算法研究与应用

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机械臂的目标轨迹往往通过试教法确定,再通过轨迹规划算法确定各个关节的速度曲线,传统的轨迹规划算法仅考虑了机械臂运动学模型的非线性及关节电机速度的限制,这使得规划的轨迹不能充分发挥机械臂的工作效率。如何通过优化目标轨迹来提高机械臂的工作效率具有重要的研究价值。本文以直角坐标六自由度机械臂(简称:直角坐标机械臂)为例,结合直角坐标机械臂的运动学模型、动力学模型,以及关节的驱动速度、加速度、驱动力/力矩等限制,对直角坐标机械臂目标轨迹的速度曲线进行规划。本文的主要工作如下:(1)首先建立了直角坐标机械臂运动学和动力学模型。基于直角坐标机械臂动力学模型对目标轨迹进行时间近似最优轨迹规划(简称:速度曲线规划算法),考虑到速度曲线规划算法需要较为准确的动力学模型,采用最小二乘法对直角坐标机械臂本体惯性参数进行辨识。对直角坐标机械臂负载即负载的惯性参数辨识,采用基于动量偏差设计驱动力/力矩观测器(简称:观测器)的对负载驱动力/力矩的进行观测;并通过实验方法验证了驱动力/力矩观测器对负载驱动力/力矩观测的有效性。(2)其次对速度曲线规划算法进行研究。直角坐标机械臂运动学模型与动力学模型及关节速度、加速度、力矩等限制采用路径参数s进行参数化表示,将目标轨迹速度曲线的规划问题转化为s s-相平面的二维优化问题。采用模糊推理方法计算路径参数的特征路径点数目,并着重介绍了满足多重约束下路径参数最大速度曲线的获取方法,最后采用修型/射靶算法对最大速度曲线进行矫正,减小最大速度曲线的大幅波动,得到满足关节速度、加速度、力矩等限制的最大速度曲线。(3)最后通过实验验证速度曲线规划算法的有效性及计算效率。对简单轨迹、复杂轨迹进行速度曲线规划,验证速度曲线规划算法的有效性。对比不同轨迹规划算法规划同一目标轨迹的计算时间及本文速度曲线规划算法对简单轨迹、复杂程度的计算时间,分析影响速度曲线规划算法的因素。通过实验表明,1)速度曲线规划算法能够较为充分的利用电机驱动能力,对简单轨迹、复杂轨迹都具有良好的规划效果;2)速度曲线规划算法的计算效率与目标轨迹的复杂程度成正比关系,目标轨迹越复杂计算时间越长;3)速度曲线规划算法相对于遗传算法、凸优化算法具有更高的计算效率。
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