【摘 要】
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大规模地使用智能工业机械臂代替人工从事生产任务,是智能制造的一大目标,然而目前工厂中大部分投入到生产工作的工业机械臂仍然依赖于落后的人工示教方式,智能化程度有待提高。在线路径规划与避障规划研究是提升工业机械臂智能化程度的重要利器,它要求机械臂根据当前环境状况规划自身运动。本文以HSR-BR606型六轴工业机械臂为研究对象,针对其静态障碍环境下的路径规划问题与动态障碍环境的避障规划问题,开展工业机械
【基金项目】
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国家自然科学基金广东联合基金“离散制造过程人工智能驱动的优化与控制”（U1801263）
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大规模地使用智能工业机械臂代替人工从事生产任务,是智能制造的一大目标,然而目前工厂中大部分投入到生产工作的工业机械臂仍然依赖于落后的人工示教方式,智能化程度有待提高。在线路径规划与避障规划研究是提升工业机械臂智能化程度的重要利器,它要求机械臂根据当前环境状况规划自身运动。本文以HSR-BR606型六轴工业机械臂为研究对象,针对其静态障碍环境下的路径规划问题与动态障碍环境的避障规划问题,开展工业机械臂在构型空间内的在线规划算法研究。结合模型预测控制与进化策略算法各自的优势,本文提出模型预测控制与进化策略算法结合的在线规划算法。本文的主要研究工作与研究成果如下:（1）基于HSR-BR606型六轴工业机械臂的D-H参数进行了正运动学的建模与分析,推导出机械臂末端执行器相对于基坐标系的位姿表示。同时使用阻尼最小二乘法对机械臂逆运动学进行迭代求解,获得机械臂末端执行器位姿与关节构型的数学映射关系。（2）对于机械臂的静态路径规划,针对模型预测控制对复杂障碍约束计算效率过低且容易陷入局部最优、进化策略算法缺少先验知识而导致训练时间过长的问题,提出结合模型预测控制与进化策略算法的ES-LMPC算法。借助运行LMPC控制器所生成的数据轨迹,并使用进化策略算法训练策略网络,从而学习机械臂的运动策略。为了避免机械臂运动时在跟踪任务与避障任务之间顾此失彼,引入了时变权重模块,实现在路径规划过程中跟踪任务与避障任务的权重自适应。（3）对于机械臂的动态避障规划,由于规划任务的挑战性比静态路径规划更大,因此对所提的ES-LMPC算法进行改进。针对进化策略算法的收敛速度依赖于分布式以及ES-LMPC对轨迹数据利用率不高的问题,提出了EES-LMPC算法,该算法主要采用以下改进方法:一是对轨迹数据进行分割,二是引入了关键状态优先采样机制,对分割后的轨迹片段进行关键状态提取。为了再次避免机械臂运动时在跟踪任务与避障任务之间顾此失彼,引入了距离权重模块。（4）通过Coppelia Sim平台与MATLAB平台的联合仿真,对所提出的规划算法进行了仿真实验分析。对比实验表明,在静态路径规划任务中,本文提出的ES-LMPC算法在收敛速度与解的性能方面都优于其他对比算法。同时,在动态避障规划任务中,基于ES-LMPC算法所改进的EES-LMPC算法也从迭代训练中成功学习避障策略,并且其收敛性能也优于ES-LMPC算法。
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