工业机器人路径规划和轨迹规划的多目标优化

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1、东南大学硕士学位论文工业机器人路径规划和轨迹规划的多目标优化姓名:胡佳申请学位级别:硕士专业:控制理论与控制工程指导教师:汪峥20090401摘要工业机器人路径规划和轨迹规划的多目标优化工业机器人是在工业上应用极为广泛的机械设备,在应用中主要应该考虑机器人的控制问题,其目的就是使机器人在运动时遵循期望的路线并在规定时间内完成整个运动过程。工业机器人的控制又分为离线的运动规划和在线的伺服跟踪,运动规划又分为路径规划和轨迹规划两部分。首先研究路径规划和轨迹规划的仿真方法和技术。计算机仿真是研究复杂控制系统的有效手段之一,由于工业机器人运动学和动力学模型的复杂性,建立仿真模型是一个

2、十分困难的过程。本文采用MATLAB编程工具以及RoboticsToolbox工具箱建立机器人的运动学和动力学模型,并对其进行仿真。描述了路径规划的具体方法步骤以及仿真结果,对轨迹规划进行了深入的研究,结合实际分析了时间最优轨迹规划的特点,采用参数化表示的方法降低动力学模型的维数,使得仿真易于进行,采用动态规划法求取最优时间,并对仿真结果进行了分析,证明了轨迹规划方法的有效性。其次研究路径规划和轨迹规划的关系,提出了路径规划和轨迹规划综合优化的方法来同时优化这两个互相耦合的过程。在路径规划之后,采用B样条插值的方法对离散路径进行拟合得到光滑路径,为了对得到的路径的光滑程度有一

3、个量化的表示,提出了光滑度的一种计算方法。采用了模糊控制器来控制路径的修正幅度,使得路径更加光滑,进而求得机器人沿该路径运行的最小时间。在对机器人路径规划和时间最优轨迹规划进行综合优化的基础上,又提出了对路径规划和轨迹规划的两个性能指标时间和能量进行三目标综合优化的优化过程模糊控制方法,并采用遗传算法优化了模糊控制器的参数。选取了算例对该方法进行了仿真,仿真结果验证了方法的正确性。最后,在MATLAB环境下开发了工业机器人多目标优化算法的演示程序,实现了上述算法。关键词:工业机器人;路径规划;轨迹规划:模糊控制器;多目标优化AbstractMulti--objectiveOp

4、timizationofPathPlanningandTrajectoryPlanningforManipulatorsareabndofmechanismfacilitiesthatarewidelyappliedinindustry.Theproblemofmanipulatorscontrolismainlyconsideredintheapplication,whoseobjectiveistomakethemanipulatorsmovealongtheexpectationpathandwithinthesetuptime.Thecontrolofmanipula

5、torsisdividedintotheoff-linemovementplanning(includingpathplanningandtrajectoryplanning)andtheon—lineservotracking,First,themethodandtechnologyaboutsimulationofpathplanningandtrajectoryplanningisstudied.Theprocessofbuildingsimulationmodelofamanipulatorisverydifficultbecauseofthecomplexityof

6、itskinematicsanddynamics.ThekinematicsandthedynamicsmodelsofmanipulatorsarebuiltbyMATLABandRoboticsToolbox.Specificprocessesofpathplanningandsimulationresultsaredescribed,trajectoryplanningisstudiedthoroughly,andthecharacteristicoftimeoptimaltrajectoryplanningisanalyzedcombined谢t11practice.

7、Thedimensionofthedynamicmodelisreducedbyparametricmethod,whichsimplifiesthesimulation.Theoptimaltimeiscalculatedbydynamicprogramming,andtheresultsofsimulationverifythecorrectnessoftrajectoryplanning.Second,therelationshipbetweenpathplanningandtrajectoryp

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