針對(duì)焊接機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)特點(diǎn)及焊接工作過(guò)程中焊槍的避障問(wèn)題,提出基于改進(jìn)人工蜂群算法的機(jī)器人避障焊接路徑規(guī)劃策略。首先針對(duì)傳統(tǒng)人工蜂群算法存在的問(wèn)題,將Lévy（萊維）分布引入到人工蜂群算法偵查蜂尋找新蜜源的過(guò)程中,代替其原有0～1之間的隨機(jī)分布過(guò)程,形成了基于Lévy飛行的改進(jìn)型人工蜂群算法,然后將其應(yīng)用到焊接機(jī)器人的路徑規(guī)劃問(wèn)題中,并進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明:改進(jìn)后的方法能夠得到最優(yōu)的焊接避障路徑,且尋優(yōu)速度快、過(guò)程穩(wěn)定。該方法可用于解決焊接機(jī)器人避障路徑規(guī)劃問(wèn)題。 

【文章來(lái)源】：機(jī)床與液壓. 2019,47(15)北大核心

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傳統(tǒng)ABC和L-ABC算法第20代規(guī)劃路徑

??崾?蟮穆肪豆婊?在圖2、3中，方形圓點(diǎn)表示起始點(diǎn);三角形圓點(diǎn)表示目標(biāo)點(diǎn);黑色小圓點(diǎn)表示工作環(huán)境中的障礙物點(diǎn);黑色五角星表示移動(dòng)路徑的起止點(diǎn)。從圖2(a)、(b)兩圖中可以看到，在引領(lǐng)蜂更換代數(shù)相同的情況下(文中取20代)，即使還沒(méi)有得到全局最優(yōu)路徑，但基于Lévy飛行改進(jìn)的人工蜂群算法(簡(jiǎn)稱L-ABC)控制效果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)人工蜂群的控制效果。從圖3(a)、(b)兩圖中進(jìn)一步得到，在算法迭代次數(shù)結(jié)束后，L-ABC的控制效果仍然優(yōu)于傳統(tǒng)ABC的控制效果。圖4為兩種算法的迭代收斂曲線，表2為實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比，可以發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)人工蜂群在迭代190次后才趨于穩(wěn)定狀態(tài)，而L-ABC算法在迭代160次后便趨于穩(wěn)定狀態(tài)，在收斂速度方面明顯優(yōu)于傳統(tǒng)ABC算法。從圖中還可以看出L-ABC算法在穩(wěn)定性和防碰撞可能性方面也有顯著的提高。圖4蜂群迭代收斂變化曲線表2實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比算法算法最優(yōu)路徑長(zhǎng)度/cm碰撞可能性/cmABC19046.86417.562L-ABC16038.51210.3295結(jié)論針對(duì)傳統(tǒng)人工蜂群算法的缺點(diǎn)，提出了基于Lévy飛行的改進(jìn)型人工蜂群算法，并將其應(yīng)用到焊接機(jī)器人路徑規(guī)劃問(wèn)題中，通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)其進(jìn)行性能測(cè)試，測(cè)試結(jié)果表明，L-ABC算法在焊機(jī)機(jī)器人路徑規(guī)劃中的控制效果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)ABC算法。L-ABC算法的應(yīng)用能夠隨著蜂群種群更換次數(shù)的增加不斷對(duì)焊接機(jī)器人路徑進(jìn)行優(yōu)化，且在優(yōu)化過(guò)程中通過(guò)Lévy飛行算法適當(dāng)增加種群數(shù)量，進(jìn)而避免陷入局部最優(yōu)，在較短的時(shí)間按搜索到焊接機(jī)器人的全局最優(yōu)路徑。參考文獻(xiàn):［1］李林峰，馬蕾．三次均勻B樣條在工業(yè)機(jī)器人軌跡規(guī)劃中的應(yīng)用研［J］．科?

圖13機(jī)械臂即時(shí)軌跡規(guī)劃追蹤示例6結(jié)束語(yǔ)鑒于一般的機(jī)械手臂運(yùn)動(dòng)規(guī)劃時(shí)只適用于特定的環(huán)境，或者能在復(fù)雜環(huán)境使用但計(jì)算耗時(shí)過(guò)多，無(wú)法即時(shí)與環(huán)境互動(dòng)，而對(duì)于環(huán)境物體位置的判斷缺乏偵測(cè)的方法。文中利用影像技術(shù)結(jié)合多軸學(xué)習(xí)式控制機(jī)械手臂，以勝任各種操作任務(wù)的需求。對(duì)多自由度機(jī)械手運(yùn)動(dòng)控制采用動(dòng)態(tài)軌跡規(guī)劃算法，并設(shè)計(jì)視覺(jué)伺服系統(tǒng)。運(yùn)用NI的sbＲIO-9642和PCI-1411，進(jìn)行影像的拾取與手臂的控制。通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明:該視覺(jué)引導(dǎo)的機(jī)械手臂拾取的影像信號(hào)不受雜波的干擾，并利用影像的高階演算法實(shí)現(xiàn)了多軸手臂的學(xué)習(xí)式控制系統(tǒng)，且整個(gè)系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定，控制效果令人滿意。參考文獻(xiàn):［1］LEVINES，WAGEBEＲN，ABBEELP．LearningContact-ＲichManipulationSkillswithGuidedPolicySearch［C］//Proceedingsof2015IEEEInternationalConferenceonＲoboticsandAutomation．Seattle:IEEE，2015．［2］于灝洋．基于雙目視覺(jué)的伺服機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)控制研究［D］．大連:大連理工大學(xué)，2016．［3］王忠勇，馬超．一種并聯(lián)機(jī)械手視覺(jué)引導(dǎo)算法［J］．計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制，2014，22(5):1499－1501．WANGZY，MAC．DesignofVisualAlgorithmforGuidingParallelManipulator［J］．ComputerMeasurement＆Con-trol，2014，22(5):1499－1501．［4］鄭佳奇，熊禾根，陶永，等．魯棒性迭代學(xué)習(xí)控制在去毛刺機(jī)器人軌跡跟蹤中的應(yīng)用［J］．高技術(shù)通訊，2015，24(12):1062－1068．ZHENGJQ，XIONGHG，TAOY，etal．ApplicationofＲo-bustIterativeLearningControltoBurring?

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