基于量子粒子群算法的工业机器人时间最优轨迹规划.pdf
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1、68上海电气技术2023,16(2)基于量子粒子群算法的工业机器人时间最优轨迹规划彭添晨上海电气集团股份有限公司中央研究院摘要:轨迹规划作为机器人控制器的状态流输入,可以使机器人实现期望的作业任务。在轨迹规划中,运动执行受到各种物理约束条件的限制,并且有运动平滑性、效率等各方面要求。在进行机器人轨迹规划时,需要基于多项规划约束条件求出对应优化轨迹。针对这一问题,基于量子粒子群算法,对工业机器人进行时间最优轨迹规划。对运动学建模、轨迹规划原理及相关算法进行了介绍,并进行了仿真分析。仿真结果表明,基于量子粒子群算法进行工业机器人时间最优轨迹规划,可以保证机器人平稳高效地完成任务。关键词:机器人;时
2、间;轨迹;规划;量子粒子群算法中图分类号:TP242.2Abstract:As the state flow input of the robot controller,trajectory planning can enable the robot toachieve the desired task.In trajectory planning,motion execution is limited by various physical constraints andrequired various aspects such as motion smoothness and effici
3、ency.When planning robot trajectory,it isnecessary to obtain corresponding optimized trajectory based on multiple planning constraints.To address thisissue,quantum particle swarm optimization algorithm was used to perform time optimal trajectory planningfor industrial robot.Kinematics modeling,traje
4、ctory planning principles and related algorithms wereintroduced,and simulation analysis was carried out.The simulation results show that using quantum particleswarm optimization algorithm for time optimal trajectory planning of industrial robot can ensure that the robotcompletes task smoothly and ef
5、ficiently.Keywords:Robot;Time;Trajectory;Plan;QPSO Algorithm上海2200070文献标志码:A文章编号:16 7 4-540 X(2023)02-068-05的重点课题。1研究背景笔者采用五次多项式插值法对机器人进行轨迹随着智能制造趋势的发展,机器人被广泛应用于各类制造领域。轨迹规划可以使机器人运动更加顺滑并且迅速,因此机器人轨迹规划是机器人运动控制中的关键。轨迹规划优化算法能提高机器人的工作效率,减少运动过程中的能量损耗,并延长机器人的工作寿命。优化算法按照不同的设计要求有不同的优化方向,主要包含能量最优、时间最优、冲击最优等几类。在
6、轨迹优化中也有各类寻优方式,如蚁群算法、粒子群算法、遗传算法等。如何将轨迹规划方法与合适的优化算法结合,是目前机器人研究规划,并结合量子粒子群算法实现时间最优轨迹优化。量子粒子群算法是由孙俊等人在传统粒子群算法的基础上,从量子力学角度出发所提出的。量子粒子群算法运行简单,需要设定的参数比传统粒子群算法更少,因此更为稳定。并且采用该方法使全局搜索能力和收敛性更强,更易得到接近期望的优化效果。首先,根据Denavit-Hartenberg参数建立UR5型六自由度协作机器人的运动学模型。然后,对其进行仿真验证,在五次多项式差值方法中建立运动收稿日期:2 0 2 2-0 7作者简介:彭添晨(1993一
7、),男,本科,工程师,主要从事工业机器人设计及控制算法工作(1)2023,16(2)学约束。最后,结合量子粒子群算法进行优化,完成时间最优的机器人轨迹规划。2机器人运动学建模2.1机器人构型及运动学参数笔者以UR5协作机器人为研究对象,构建其运动学模型。采用Denavit-Hartenberg参数法对机械臂进行描述,见表1。根据Denavit-Hartenberg参数建立机械臂模型,如图1所示。表1机械臂Denavit-Hartenberg参数连杆连杆距离连杆长度连杆扭角连杆转角d:/mm189.22233456=0.4N0.20-0.2ZX机器人Denavit-Hartenberg模型是通过
8、各个连杆的坐标系建立而成的,表1中的四个参数表示两个相邻连杆坐标系的变换关系。其中,;为连杆转角,即坐标轴i-1与;轴的夹角;d,为连杆距离,即坐标轴i-1与;轴沿i-1轴的有向距离;为连杆长度,即坐标轴zi-1与之;沿;轴的有向距离;;为连杆扭角,即坐标轴zi-1与之;轴的夹角。2.2机器人正运动学建模通过正运动学可以将各关节角转化成末端位姿变换矩阵,通过逆运动学则可以根据末端位姿变换矩阵计算求解出各关节角度。根据Denavit-Hartenberg上海电气技术参数法建模,可以建立机器人的运动学方程。根据式(1),可以求出六个连杆的变换矩阵。T-1=Rot(z-1,0,)X Trans(zi
9、-1,d.)X Trans(ai,a,)X Rot(;,;);-s0;cicO;ci-co:s;a;sO.0SiLO0式中:c表示cos;s表示sin。最终连乘六个连杆矩阵,可得到末端关节相对于基座标的变换矩阵:T:T=ITITTTTTai/mm:/()0900-4250一392109.3094.750682.51.00.80.669sO:S;a;cocid01nany0yayPy0n02aLO0010式中:nn、n 为末端执行器坐标系的轴在基坐90标系中的方向分量;0、0%v0为末端执行器坐标的一90y轴在基坐标系中的方向分量;avayva为末端执00y/mx/m图1机械臂模型(2)行器坐标
10、的轴在基坐标系中的方向分量;p、p y、p.为末端执行器的位置。将展开式列出,得到机器人正动运动学方程:p=de C Si-deC234 Ci Ss+Cja2 C2+d i+dsS234 Cpy=Si(az C2+aaC2a)-daci-de(c Cs+C234 Si Ss)+ds S234 Sip=di+asS23+a2S2-dsC234-deS234 S5式中:Si表示sin01;S2 表示sin02;Ss 表示sin0s;Ci表示cos01;C2 表示cos02;Cs 表示cos0s;S23表示sin(0 2+0);C2 3表示cOs(0 2+0 s);S2 34表示sin(02+03+
11、04);C2 34表示cOs(02十0 3+0 4)。由式(3)式(5)可以看出机器人末端执行器的位置和机器人关节角之间的联系,轨迹规划插值算法在求出整段轨迹的首末及中间点后,便需要经机器人运动学进行计算,最终机器人按照目标轨迹进行运动。2.3机器人运动学仿真在机器人关节工作范围内,随机选取三组机器人状态,代人式(3)式(5),求出三组角度值对应的机器人末端执行器的位置,并通过机器人工具箱验证。01=元/3,元/6,元/3,元/6,元/6,元/2 02=元/2,元/3,元4,元/5,元/6,元/2 03=元/4,元/5,元/2,元/3,元/5,元/3(3)(4)(5)70连杆转角正运动学方程0
12、.02350.32022-0.503961机器人工具箱结果0.023正运动学方程0.18030.0194-0.609802机器人工具箱结果0.18正运动学方程0.071 10.1773-0.3785机器人工具箱结果0.0710.177-0.379结果对比可以看出,运动学方程求解结果与机器人工具箱模型验证结果一致,证明机器人运动学方程正确。3机器人轨迹规划3.1问题描述在实际应用中,对机器人的要求是按照任务要求运动且过程保证顺滑高效。所以机器人轨迹规划问题包含以下三个问题:需要确定机器人轨迹规划方法,笔者采用五次多项式插值法,因此需要先构建出机械臂的多项式表达式并求解出其因数;将关节轨迹规划问题
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