基于遺傳算法的二層優(yōu)化在噴漆機器人軌跡規(guī)劃中的研究.pdf

1、機器人的軌跡規(guī)劃在機器人的控制中具有重要的地位。本文首先介紹了國內(nèi)外機器人的軌跡規(guī)劃的研究現(xiàn)狀及意義，分析了各種關(guān)于機器人軌跡規(guī)劃的規(guī)劃算法，指出了它們的優(yōu)點和存在的不足。 本文的規(guī)劃主要是在操作空間中，依據(jù)噴漆機器人噴漆面積和約束的要求來進(jìn)行規(guī)劃的。通過對機器人操作臂的軌跡規(guī)劃的具體分析、基于運動學(xué)尋軌跡算法的模擬實現(xiàn)、關(guān)節(jié)空間的軌跡優(yōu)化，噴漆面積的優(yōu)化等方面的全過程的研究，闡述了噴漆機器人軌跡規(guī)劃的一般規(guī)律。 論文中

2、根據(jù)噴漆機器人軌跡規(guī)劃的要求和約束，提出一種新的機器人軌跡規(guī)劃的方法--二層軌跡規(guī)劃問題(BLTOPP)。研究出的規(guī)劃方法可以很好解決在噴漆機器人工作時的噴漆質(zhì)量，實時性和精確性的矛盾，以及關(guān)節(jié)空間中的時間最小優(yōu)化問題。 在基于噴漆機器人的運動學(xué)的軌跡規(guī)劃下，為了增加機械臂的運動范圍。提高噴漆效率。本文采用了依據(jù)機械臂的運動要求而改變安裝在機械臂末段的噴嘴與被噴涂部件的距離的方法。由于需要同時滿足兩個不同的要求：機械臂運行的最佳

3、位姿和噴漆質(zhì)量(重復(fù)覆蓋面積最小且不能有空隙)，并且兩者的變量是相互耦合的，所以屬于二層規(guī)劃。文中對于下層函數(shù)(時間最小)選用的是最優(yōu)時間軌跡規(guī)劃方法(MTTP)優(yōu)化求解中間結(jié)點，增加了機器人的動力學(xué)的約束，使得結(jié)果更加精確。在對于上層函數(shù)(噴漆質(zhì)量的優(yōu)化)上層選用的是遺傳算法(GA)優(yōu)化，通過遺傳機制優(yōu)化的到全局最優(yōu)解，使得兩者都達(dá)到最好的優(yōu)化，最后在MATLAB平臺上進(jìn)行離線編程和仿真，并在機器人實驗室進(jìn)行了試驗，達(dá)到了預(yù)期的結(jié)果，