工业机器人最小代价的轨迹规划.doc

工业机器人最小代价的轨迹规划.doc工驰和器人最川代们的轴迹规划
□阎树田▽ □吴斌2. □曹长虹'
兰州理工大学数字制造业信息化技术实验空兰州730050
兰州理工大学机电工程学院 兰州730053
3 •新蟲工业离零专科学校机械工程系乌仟木齐830091
摘 要：提出了一种工业机器人的最小代价轨违规划方法。将机器人的紈迹视为由机器人关节空间中一系列的关钱 点构成■关世点的两点之间通过3次样条曲线进行连接。使用加权系数法定义代价函數■从而使机器人在运动过租中的运 动时间、消耗能童、奇异点的避让、关节加速度和关节二次加速度在菓种程皮上达到练合聂优，同时考虑关节位耳、速度、 加速度、二次加速度以及力或力矩的约束条件。采用差分进化算法（DE）和展于精英策略的非支配排序遗传算法（NSGA- n ）来处理非线性约束的优化问題。斯坦福机壽人（捡拾操作）的仿真结果显示，两种算法运行良好，然而DE算法比 nsga- n收豉連度更快■解的质量更好。
关键词：最小代价轨迹规划捡拾操作斯坦福机器人 中图分类号:TH122;TP242 文献标识码：A
优轨迹规划（Optimal Trajectory Planning,OTP） 是T业机器人最优控制问题之一 •规划的任务是根据 给定的路径点规划出通过这些点并满足边界约束条 件的光滑的最优运动轨迹。机器人OTP问题中的优化 抬标有多种，但最重要的是时间最优和能量最优。时 间最优的目的是为『垠大化操作速度从而得到最小 化机器人动作时间•这样的研究可参见文献[1]。能址 屜优也是很重荽的性能指标，利用能蚩最优进行轨迹 规划产生的光滑轨迹更易于跟踪并减少执行器和操 作臂上的应力•同时在能源有限的悄况下节省能fil2]o 综观以上这些工作•都各有特色•均取得了一定的成 :1）上面的算法耍 么以时间最优作为优化指标，耍么以能就垠优作为优 化指标，而综合考虑两者的多目标优化算法却极少。 2）就目前仅有的一些综合考虑两者的多目标优化算 法而言，也存在苕一些不足•如: 度法（GRG）、逐次二次规划法（SQP）等•但足这些方法 只能得到与初始点有关的局部最优餅•不能保证全局 嚴优。衣某些复杂悄况下•优化问题甚至表现为不连 续、不可微性。
本文通过使用特殊的加权系数法以及引入•'理想 点•'策略，应用时间、能绘、 异点的避让等综合优化方法进行轨迹规划。在优化过 程中，还考虑了机器人运动学和动力学的约束。为了 获得全局瑕优解■便用了星分进化算法（DE）和就于粘 英策略的非支配排序遗传算法（NSGA-II ）处理非线 收稿R期：2011年11月
文章编号：1000-4998（20⑵ 03-