关键词:
工业机器人
机器人动力学
时间最优轨迹规划
轨迹优化
凸优化
摘要:
随着工业生产线的自动化与智能化水平不断提高,工业机器人的轨迹规划能力也面临着更严格的要求。工业机器人的时间最优轨迹规划是提高生产效率的重要技术,在过去几十年中吸引了国内外众多研究人员的研究兴趣。如何使工业机器人的末端执行器,在最短的时间内沿着预定的笛卡尔空间路径运动,同时满足运动学约束与动力学约束,仍然是一个困难而重要的问题。因此本文以工业机器人的轨迹优化算法为研究对象,针对不同的约束条件与目标函数,规划出满足工业应用要求的最优轨迹。具体研究内容如下:首先,根据小型六轴机器人的改进DH参数进行运动学建模,分析正运动学并计算连杆间的齐次变换矩阵。为了避免采用代数解法进行过多的矩阵求逆运算,选择几何投影法与欧拉角解法相结合的方法,求解小型六轴机器人的逆运动学。分别利用牛顿欧拉迭代法与拉格朗日方程法对小型六轴机器人进行动力学建模,通过编写MATLAB程序验证动力学算法,并比较了两种动力学算法的计算效率与计算误差。其次,介绍了沿预定路径的工业机器人时间最优轨迹规划算法。该算法基于机器人的完整非线性动力学,利用路径参数化的方法,建立时间最优轨迹规划的数学模型。利用凸松弛法将粘性摩擦力引入的非凸约束转化为凸约束,并将非线性的目标函数和约束转化为二阶锥约束。制定适当的离散化方案,将轨迹优化问题转化为有限维度的二阶锥规划问题。编写时间最优轨迹规划算法的MATLAB程序,调用凸优化求解器SDPT3获得时间最优轨迹的数值解。再次,针对时间最优轨迹规划算法存在的缺点,通过原理分析、模型推导、程序实现等方法,对时间最优轨迹规划算法进行改进:施加更多满足实际需求的运动学约束;目标函数增加对能量消耗和总加加速度的限制,从而降低运行时间最优轨迹的能量消耗,限制关节加速度的突变,改善轨迹的跟踪性能;引入速度相关的转矩约束,进一步降低时间最优轨迹的运行时间。最后,为了验证时间最优轨迹的可实施性,搭建了小型六轴机器人的Simulink-ADAMS机电联合仿真平台,对轨迹优化算法生成的最优轨迹进行了仿真测试,再将仿真验证后的最优轨迹在小型六轴机器人实验平台上运行,验证算法的有效性与最优轨迹的可实施性。