基于遗传算法的机械臂时间最优轨迹规划

基于遗传算法的机械臂时间最优轨迹规划

作者:师大云端图书馆 时间:2017-07-27 分类:参考文献 喜欢:3374
师大云端图书馆

【摘要】本文旨在规划出一条运行过程中各杆件角位移、角速度、角加速度无突变的时间最优无碰运动轨迹。选定PUMA560机械臂为研究对象,建立运动学模型,建立动力学模型,采用B-样条函数规划出一条机械臂末端的运动轨迹,以时间最优为准则采用遗传算法优化已得轨迹,最终得到时间最优机械臂末端运行轨迹。本文主要研究内容如下:首先,简化了总体机械臂几何模型,建立了连杆坐标系,选用D-H方法建立齐次变换矩阵,根据模型参数和运动学理论基础求得机械臂正运动学方程,计算PUMA560的正运动学方程,同时用ADAMS做了仿真实验,仿真结果与计算结果相近,验证了该机械臂正运动学方程的正确性;之后做了逆运动学分析,为后续的轨迹规划做铺垫。其次,考虑到动力学方程的强耦合性和非线性,在求解机械臂各关节的动力学方程之前,对动力学方程做了一些简化,简化了速度、动能以及位能;选用拉格朗日方程法,根据杆件的几何参数和惯性参数建立了机械臂各关节的动力学方程,主要计算了各连杆的变换矩阵、各连杆的伪惯性矩阵、连杆系统惯量矩阵。再次,从关节空间轨迹规划和笛卡尔空间轨迹规划两方面介绍了一些轨迹规划方法,对于关节空间轨迹规划,介绍了三次多项式轨迹规划和五次多项式轨迹规划,这两种规划方法不需要带有中间插值点;带中间插指点的4-3-4轨迹规划方法以及3-5-3轨迹规划方法,还有三次样条插值和三次B-样条曲线轨迹规划。对于笛卡尔空间轨迹规划从直线插补规划和圆弧插补规划两方面介绍。本文采用B-样条函数进行轨迹规划,在给定轨迹上插值得出一些中间插值点(型值点),用逆运动学将这些型值点转化到关节空间得到关节角度值,将笛卡尔空间的轨迹约束转化到关节空间;然后用B-样条函数拟合出各关节轨迹。同时将得到的数据导入ADAMS中进行轨迹规划仿真,得出各关节角位移、角速度、角加速度变化曲线,分析曲线可以看出角速度变化平缓,但是角加速度曲线有明显的突变,并且整个轨迹运行时间为11s,时间并不是最优,还待优化。最后,以时间最优作为优化目标,选用遗传算法来优化机械臂整个轨迹运行的时间。简单介绍了遗传算法优化原理;针对已得到的B-样条轨迹,采用遗传算法,考虑了角速度约束、角加速度约束、角加速度变化量约束以及力矩约束,以时间最短作为优化目的进行轨迹优化,给出了具体的优化步骤,将时间优化为8.02s,得到了满足运动学约束和动力学约束的B-样条时间最优轨迹。
【作者】张秀林;
【导师】谢黎明;
【作者基本信息】兰州理工大学,机械制造及其自动化,2014,硕士
【关键词】运动学分析;动力学分析;轨迹规划;遗传算法;时间优化;

【参考文献】
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