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一种基于关节能量均衡分配的关节机器人轨迹规划方法

  • 发布时间: 2024-03-18
预算 双方协商
基本信息
成果方:华中科技大学
合作方式:技术转让
成果类型:发明专利,
行业领域
先进制造技术
成果描述

本发明属于机器人领域,并公开了一种基于关节能量均衡分配的关节机器人轨迹规划方法,包括以下步骤:1)建立机器人连杆模型;2)建立机器人动力学模型,获得各关节转矩计算公式;3)辨识机器人的动力学参数;4)得到各个关节的力矩曲线,对机器人各个关节力矩曲线进行拟合,利用曲率最大法对拟合曲线进行判别,记录最大插值点数及所对应的关节;5)建立评价函数作为能量均衡分配的判断标准,利用粒子群算法寻求评价函数最优解,构成机器人运行轨迹。通过本方法机器人能够自主判断运动过程中各关节电机能量相对均衡受力的位置点,生成运动轨迹。可以保证机器人在运动过程中轨迹平滑,运动时间短,各关节承受负载均衡。

应用范围
机器人动力学是研究机器人运动与受力之间的关系,建立机器人动力学模型是机器人动态控制和高精度运动控制、动态设计及运动仿真的基础。目前,机器人动力学计算的方法主要有:牛顿-欧拉法,拉格朗日法,凯恩法,旋量定理法。应用不同的动力学方法所得到的动力学方程是不同的,其计算效率有很大差别,牛顿-欧拉方程是采用形位坐标作为独立变量的传统力学方法,在处理少数关节时,形式简洁,在本发明中选择牛顿-欧拉法计算机器人动力学。
机器人动力学模型的建立依赖于机器人连杆的运动参数和机器人连杆惯性参数的确定,前者容易获得,后者必须加以辨识。机器人连杆的惯性参数辨识是机器人动力学的重要部分。现有的机器人惯性参数辨识方法有:解体测量计算法,解体实验测量法,不解体实验测量法,三维模型测量法,理论辨识法。理论辨识法不需要解体机器人,也不需要专门的实验平台,可以获得较高的精度,因此,本设计采用理论辨识法辨识机器人的惯性参数。
粒子群算法和遗传算法类似,也是一种基于群体叠代的算法,但并没有遗传算法的交叉以及变异,而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。粒子群算法的优势在于简单,容易实现,无需梯度信息,参数少,特别适合于处理实优化问题。
现阶段对机器人的轨迹规划多为基于时间最优和整体能量最优,没有将机器人关节电机力矩和能量均衡作为机器人运动中轨迹的判定条件,难以满足实际生产中对机器人精确控制的要求。对于重载机器人运动过程抖动,能耗过大等问题无法通过运动学轨迹规划解决。


前景分析
通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比,能够取得下列有益效果:
1)在机器人轨迹规划过程中,将动力学作为主要判定依据,能够实现机器人的动态控制与高精度控制。
2)机器人根据运动过程中关节所需力矩值,自主搜索运动轨迹,可以保证机器人运动过程中关节能量均衡分配,并且所需要的力矩值更优,节约机器人能耗。


联系方式

  • 联系人:

    叶伯生

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    13367245618

  • 通讯地址:

    湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号

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