申请/专利权人：吉林大学

申请日：2024-03-04

公开（公告）日：2024-05-03

公开（公告）号：CN117961905A

主分类号：B25J9/16

分类号：B25J9/16

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.21#实质审查的生效;2024.05.03#公开

摘要：本发明属于机器人机械臂运动轨迹规划技术领域，具体公开了一种基于时间最优的机器人机械臂的轨迹规划方法，获取机器人机械臂的轨迹规划参数；采用佳点集方法初始化种群，增加了种群多样性，有利于摆脱局部最优的吸引；引入改进的莱维飞行策略，在一定程度上解决了局部最优的问题。在算法前期设置了较大的步长，增加了搜索广度，加快了算法迭代速度；在算法后期设置了较小步长，提升了算法精度；引入小孔成像策略，将其应用于算法后期，仅增加较小的计算量便可在后期进一步帮助算法跳出局部最优；将改进沙猫群智能优化算法与传统的3‑5‑3插值法相结合实现了时间最优轨迹规划，减少了迭代次数，且无需进行复杂参数的调试，并进一步提升了求解精度。

主权项：1.一种基于时间最优的机器人机械臂的轨迹规划方法，其特征在于，包括以下步骤：Step1：获取机器人机械臂的轨迹规划参数：关节i的起点角度θi1、中间点角度θi2、θi3和终止点角度θi4，机器人关节数即自由度数，初始点和终点的速度和加速度；速度和加速度满足如下运动约束：起点的速度与加速度为0；终止点的速度与加速度为0；中间点的速度与加速度连续；Step2：通过佳点集初始化种群，产生多组三维变量ti1、ti2、ti3；Step3：基于机器人机械臂的轨迹规划参数建立第i个关节的3-5-3次多项式的轨迹规划插值函数： 其中，hi1t表示关节i的第一段三次多项式插值轨迹，hi2t表示关节i的第二段五次多项式轨迹，hi3t表示关节i的第三段三次多项式插值轨迹，ti1、ti2、ti3为第i个关节的三段插补时间；将时间变量代入到a＝A-1·θ＝[a1a2a3]T中，求解出未知的多项式系数矩阵a，其中，a1＝[ai13ai12ai11ai10]，a2＝[ai25ai24ai23ai22ai21ai20]，a3＝[ai33ai32ai31ai30]；A是用于计算的矩阵，由各关节插值时间构成；θ由四个路径点的关节角度θi1、θi2、θi3和θi4构成；Step4：通过将多项式系数和相应的时间变量插入第i个关节的3-5-3次多项式的轨迹规划插值函数的一阶和二阶导数中，求得实时的关节角速度和角加速度，判断实时的角速度和角加速度是否符合以下约束：s.t.|h′i|≤θ′max|h″i|≤θ″max；其中θ′max，θ″max分别为机械臂对应关节的最大角速度和最大角加速度，h′i和h″i分别为多项式轨迹的实时角速度与角加速度；Step5：计算适应度值：迭代计算直到实时的角速度和角加速度满足约束，则以minft＝ti1+ti2+ti3为优化目标，其中，ft＝ti1+ti2+ti3为第i个关节的三段插值时间ti1、ti2、ti3来构成目标函数；然后采用改进的沙猫群智能算法来进行迭代运算，更新沙猫当前位置及最优位置，即时间变量；Step6：判断当前是否满足终止条件，若满足则算法操作结束；若不满足则返回到Step3重复上述流程。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 吉林大学 一种基于时间最优的机器人机械臂的轨迹规划方法

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