基于遗传算法的B样条曲线优化在机器人轨迹规划中应用

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随着科技的进步,人们对机器人的要求也越来越高,不仅要求机器人能够实现常规的PTP运动(点对点运动)和简单的CP运动(如直线运动和圆弧运动),而且还要能够沿着特定路径进行高速运动,实现运动过程中时间最短。为此,本文对沿着特定路径运动的机器人的时间最优轨迹规划问题作了深入研究,成功运用了三次B样条对由一系列离散路径点组成的机器人特定路径进行了逼近,并利用遗传算法,沿着逼近所得到的机器人路径,对机器人进行了时间最优轨迹规划,从而保证机器人在不偏离原有路径的基础上,实现时间最优运动. 首先,本文对机器人应用进行了介绍,全面地总结了国内外有关机器人时间最优轨迹规划方面的研究成果,针对目前机器人轨迹优化中存在的不足,依据时间最优轨迹的原理,提出了基于遗传算法优化的B样条曲线。接着,分析了机器人轨迹规划的一般性问题,在关节空间的轨迹规划中,针对不同的条件分别详述了三次多项式函数插值、高阶多项式插值和抛物线连接的线性函数插值方法:在笛卡尔空间中,则深入讨论了线性函数插值和圆弧插值。 然后,本文在研究了机器人时间最优轨迹规划的基本原理,遗传算法的优化原理及B样条曲线的计算方法的基础上,采用B样条曲线构造机器人的轨迹,并利用B样条曲线的分段处理性特点,提出了一种基于遗传优化算法的机器人时间最优轨迹设计方法。在该方法中,机器人沿整个B样条曲线运动的总时间的优化,可转化为对机器人沿每一段B样条曲线运动所需的时间的分段优化,优化时考虑了包括关节角速度和角加速度2种约束条件,并在关节空间对KLD-600机器人的三个关节(腰、臂、腕)进行了优化计算。通过Matlab软件,对轨迹规划算法进行仿真,实验结果表明机器人各关节达到节点总的时间明显减少,各个关节的轨迹曲线平滑,从而验证了该算法的有效性。 最后,简单介绍了KLD-600机器人的硬件组成,研究了PMAC运动控制器与主机的通讯原理,利用VC创建了人机对话框,通过调用Pcomm32动态链接库实现上位机与下位机的实时通信,实现机器人的示教操作,并根据D-H方法给出了KLD-600机器人的正逆运动学模型的具体求解过程;通过对机器人示教操作中所得到的路径点进行优化计算,得到最短时间轨迹,从而实现了机器人时间最优的轨迹规划。
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