發(fā)布時間：2018-01-01 11:07

  本文關(guān)鍵詞：多關(guān)節(jié)機器人運動學(xué)與軌跡規(guī)劃及仿真研究　出處：《吉林大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 機器人 遺傳算法 逆運動學(xué) 全局最優(yōu)解 逆解優(yōu)化 軌跡規(guī)劃 三維虛擬仿真

【摘要】：隨著工業(yè)機器人廣泛地在焊接、搬運、碼垛、噴涂等領(lǐng)域大顯身手,工業(yè)機器人的應(yīng)用領(lǐng)域變得更加寬廣。在應(yīng)用過程中,對機器人空間位姿具有很嚴(yán)格的要求,但卻不能通過示教的方式來解決這一問題。因此,必須對機器人逆運動學(xué)問題進行求解,并且在逆運動學(xué)解的基礎(chǔ)上進行多解優(yōu)化和完成軌跡規(guī)劃,最終替代示教器的功能,提高機器人的智能水平,實現(xiàn)機器人離線編程。針對不滿足PIEPER準(zhǔn)則的6R機器人的逆運動學(xué)解算法,存在計算過程特別復(fù)雜,或者不能求出逆運動學(xué)方程。所以本文提出一種基于多種群連續(xù)遺傳算法的機器人逆運動學(xué)算法。通過多種群算法,避免算法陷入局部最小值,提高算法收斂精度;通過連續(xù)遺傳算法,加快算法的收斂速度。通過對全部機器人逆運動學(xué)解進行一定規(guī)則的優(yōu)化,得到一個最優(yōu)的工程逆運動學(xué)解;再通過對機器人關(guān)節(jié)角度進行規(guī)劃,得到一個最優(yōu)的機器人連續(xù)運動的角度時間關(guān)系。以松下TA1400機器人作為求解的實例表明,本文提出的算法計算逆運動學(xué)解不受機器人幾何結(jié)構(gòu)的限制,并且末端位姿誤差可以精確到小數(shù)點后2位,可在高精度軌跡跟蹤問題中應(yīng)用。本文主要研究內(nèi)容如下:1)闡述了國內(nèi)外對機器人逆運動學(xué)求解、逆解的多解優(yōu)化和關(guān)節(jié)空間軌跡規(guī)劃以及三維建模仿真的研究現(xiàn)狀,介紹了課題的研究意義、背景。研究了空間位姿的表示方法以及多關(guān)節(jié)機器人的運動學(xué)問題。對機器人的工作空間進行分析,為后續(xù)的一般幾何結(jié)構(gòu)機器人逆運動學(xué)解的求取打下了良好的基礎(chǔ)。2)對遺傳算法原理進行簡單介紹。針對該算法的收斂速度慢和收斂精度不高等問題,提出多種群連續(xù)遺傳算法。對一個一般幾何結(jié)構(gòu)的6自由度機器人的逆運動學(xué)解問題,同時利用基本遺傳算法和改進后的算法進行求取,得到改進后的算法的收斂速度和收斂精度具有較大的提高,該算法可以在工程實際中應(yīng)用。同時,對后面的多解優(yōu)化以及關(guān)節(jié)角度規(guī)劃打下了基礎(chǔ)。3)對機器人逆運動學(xué)解的多解問題進行研究。通過對機器人劃線過程的分析,對逆解進行多解優(yōu)化,得到一個唯一的工程解。對多解優(yōu)化后的結(jié)果在關(guān)節(jié)角度內(nèi)進行直線插補、拋物線插補、多項式插補和樣條曲線插補,分析各種插值結(jié)果的優(yōu)劣性。依據(jù)各種插補的結(jié)果,同時參考笛卡爾空間軌跡的長度,為軌跡跟蹤打下良好的基礎(chǔ)。4)驗證各種插值結(jié)果對軌跡跟蹤的精度影響。對于各種軌跡規(guī)劃進行MATLAB編程,對各種關(guān)節(jié)軌跡規(guī)劃后的角度、速度、加速度以及加加速度進行仿真,檢驗它們是否連續(xù),最后得到合理的規(guī)劃方法。編寫機器人三維虛擬仿真軟件,對機器人逆運動學(xué)解以及多解優(yōu)化后的結(jié)果進行仿真研究。本文通過對不滿足PIEPER結(jié)構(gòu)機器人逆運動學(xué)解、機器人逆解的多解優(yōu)化和關(guān)節(jié)角度空間插值等方面進行相關(guān)研究,得出一個適用于機器人劃線的算法,并用MATLAB的機器人工具箱對上述問題進行驗證。最后,本文利用CATIA建立各個連桿幾何模型,應(yīng)用VC++的MFC模塊和Open GL功能開發(fā)了機器人三維仿真軟件,成功實現(xiàn)了對機器人逆運動學(xué)、軌跡規(guī)劃等問題的仿真和驗證。
[Abstract]:With the industrial robot widely in welding, handling, palletizing, spraying and other fields display skills to the full field of application of industrial robots, has become more broad. In the application process, has very strict requirements for the space robot pose, but not by teaching the way to solve this problem. Therefore, the inverse kinematics problem of the robot must to solve multi solution optimization and complete trajectory planning based on inverse kinematics solution, eventually replace the teaching device function, improve the intelligent level of the robot, the robot off-line programming. The inverse kinematics algorithm does not meet the criteria of PIEPER 6R robot, existing calculation process is very complicated, or not inverse the kinematics equation. So this paper proposes an inverse kinematics algorithm for multi population genetic algorithm based on continuous robot. Through a variety of swarm algorithm, the algorithm avoids local most Small values, improve the convergence accuracy; through continuous genetic algorithm to accelerate the convergence speed. The inverse kinematics of robot optimization rules for all solutions, get an optimal engineering inverse kinematics; through the planning of the robot joint angle, get an optimal robot continuous movement angle of time. By TA1400 show that solving the robot as Example, this paper presents an algorithm for computing the inverse solution is not affected by the geometry of the robot kinematics constraints, and pose errors of the end effector can be accurate to 2 decimal places, can be used in high precision trajectory tracking problem. The main research contents of this paper are as follows: 1) of the robot at home and abroad are described. Inverse kinematics, inverse optimization and trajectory planning in joint space and the research situation of 3D modeling and Simulation of multi solutions, introduces the research significance, the background of subject research. The spatial position of the representation and kinematics of multi joint robot. To analyze the working space of the robot, as a general geometric structure of robot subsequent inverse kinematics solution for foundation.2 good) makes a brief introduction to the principle of genetic algorithm. The convergence speed of the algorithm is slow convergence and low precision the problem, put forward multi population genetic algorithm. For the inverse problem of kinematics of a general geometric structure of the robot with 6 degrees of freedom at the same time, using the basic genetic algorithm and the improved algorithm is obtained, the convergence speed and precision of the improved algorithm has greatly improved, the algorithm can be used in engineering practice at the same time, the solution of optimization and joint angle planning behind the multi lay the foundation of.3) of robot inverse kinematics solution of the multi solution problem is studied. By scribing on Robot The analysis on the inverse solution for multi solution optimization, get a unique solution. The multi solution optimized results are linear interpolation, in the joint angle parabolic interpolation, polynomial interpolation and spline interpolation, advantages and disadvantages analysis of various interpolation results. According to the interpolation results, at the same time in Cartesian space the length of the reference trajectory for trajectory tracking, lay the foundation for.4 good effect) verification of various interpolation results on the accuracy of trajectory tracking. MATLAB programming for a variety of trajectory planning, speed of joint trajectory planning after the angle, acceleration and jerk simulation, to check whether they are continuous, finally, reasonable planning methods preparation of 3D virtual simulation software. The robot, inverse kinematics and the multi solution after optimization of robot simulation. Based on the PIEPER structure to meet the robot inverse The robot kinematics, inverse kinematics and multi solution optimization of joint angle spatial interpolation and other aspects of research, get a suitable algorithm to robot marking, and the above problems are verified by MATLAB robot toolbox. Finally, CATIA established each link geometric model used in this article, the application of VC++ MFC module and Open GL function development the robot 3D simulation software, the successful implementation of the robot inverse kinematics, simulation and verification of trajectory planning problems.

【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP242

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本文編號：1364232