关键词:
工业机器人
多目标
IGA
运动学分析
轨迹优化
摘要:
作为人工智能与智能装备的重要应用体现,工业机器人已成为我国打造高精尖产业结构重点关注的前沿领域之一。目前,与工业发达国家相比,国内对工业机器人的核心技术创新能力薄弱,在一定程度上限制了我国工业机器人核心技术的发展。我国制造业正处于转型升级的重大历史时期,因此,有必要开展工业机器人的相关研究,这对中国的智能制造发展具有重要意义。
本文以洛阳某单位自主研发的QFB140型工业机器人为研究对象,对其加油作业的轨迹进行基于时间、能量、冲击等多目标轨迹优化研究。
首先,采用改进型D-H参数法,建立QFB140型机器人的运动学模型,对于机器人的正运动学、逆运动学方程进行推导,并使用MATLAB软件对机器人进行建模仿真,验证所推导的正运动学、逆运动学方程的正确性。
其次,以机器人作业时间为优化目标,使用三次B样条插值曲线对机器人进行轨迹规划,以机器人运动速度、加速度、加加速度作为约束条件,对遗传算法的初始种群和变异策略进行改进(improved genetic algorithm,IGA)。仿真结果表明,可得到机器人在时间上优化的最优轨迹。
然后,在机器人时间优化后的基础上,使用七次B样条插值,采用改进型遗传多目标算法,建立多目标优化函数,并添加相对应的约束条件,对于机器人时间、能量、冲击等多目标轨迹优化进行研究。研究结果表明,运用七次B样条插值,可以得到速度、加速度和脉动冲击连续且光滑的运动轨迹,且可保证起始和停止点的v、a、τ为零,可以有效减小工业机器人的冲击,提升作业效率。
最后,结合加油机器人的作业场景搭建机器人的试验平台,将所提出的优化方案在试验平台上进行相关试验,验证了所建模型的可行性。
本文的研究结果为应用于加油任务的六自由度工业机器人性能提升提供了一定的理论基础和依据。