一种基于时间分组的机械臂关节轨迹优化方法技术

为了提高各关节效率，使优化目标更加具有针对性，针对具有Pieper准则的六轴关节型机器人进行关节空间的轨迹优化，对六轴机械臂的结构及性能分析，提出一种基于时间分组的轨迹优化策略，将六轴机械臂的前三轴与后三轴在不同时间维度下进行轨迹优化，并根据关节力矩特点进行具有针对性的目标寻优，以实现姿态调整时间缩短同时脉动降低的优化效果。通过分析基于时间的轨迹优化算法特点，将遗传算法的交换池引入粒子群优化算法中，改善多维信息迭代遗漏的现象，有效提升算法寻优效率。通过实验仿真，并与其它优化策略及目标设置寻优效果进行对比，在姿态调整时间上平均减少15%左右。

【技术实现步骤摘要】
一种基于时间分组的机械臂关节轨迹优化方法
本专利技术涉及机械臂关节轨迹优化
，特别是涉及一种基于时间分组的机械臂关节轨迹优化方法。
技术介绍
在现代化工业高速发展的今天，机械手臂已然成为大多数现代化工厂中的不可或缺的重要组成部分，进而如何规划机械手臂的运动使其具有良好的工作性能则成为一个值得研究的课题。针对多关节机械臂来说，运动过程复杂且约束较多，对其进行运动轨迹规划可以很好地降低时间、能量等指标，而根据机械臂非线性、强耦合的特点，目前多利用智能算法对在多约束条件下的机械臂运动进行优化。轨迹优化是轨迹规划的进一步研究，机械臂在实际的操作中除了满足其关节运动经过指定关键点，还需要在满足约束的条件下，尽可能的提升其操作性能，也就是优化的目标。针对一般机器人的作业流程，在无特殊要求的情况下，为了提高作业效率，降低能耗，保护运动关键部件等，优化的目标一般分为三类：时间最优，脉动最优以及能量最优。居鹤华等利用遗传算法对多自由度机器人进行轨迹优化，考虑在关节运动学的约束下进行优化，但并未考虑机械臂的动力学约束；操鹏飞则在上述文献的基础上加入动力学约束，并对遗传算法进行改进，提高了算法的运算效率、局部搜索性和实时性。王学坤等人提出一种以时间最优的3-5-3多项式插值机械臂轨迹优化算法，虽然得到的优化时间相比较于其他结果更短，但是仅在速度的约束条件下进行优化，得到的结果具有局限性。除了遗传算法和DE差分算法之外，粒子群算法作为算法简单，容易实现且收敛快等特点，也广泛应用于机械臂轨迹优化中。辛鹏飞等人利用粒子群算法作为优化的方法，通过此迭代得到将满足机械臂末端振动最小的轨迹参数，并通过三自由度的机械对方法进行仿真，结果对机械臂末端振动进行了有效的抑制，但是机械臂的关节自由度较少。李小为等人利用PSO算法以多项式插值时间为变量的搜索空间中进行优化，最后通过优化可以得到在速度约束下的最小时间，并可以准确的地实现任意速度约束的时间最优轨迹规划。但随着机械臂工作要求的不断提升，仅对某一个优化指标进行优化已经无法满足技术要求，所以越来越多的国内外学者综合多种指标对机械臂进行研究，A.Gasparetto利用线性组合积分jerk和执行时间作为优化目标，并利用两种不同的插值方法来对比验证文中所提出的方法。李白雅等人利用粒子群算法优化4-3-4多项式插值轨迹规划算法，针对综合时间、能耗、加加速度等指标进行优化，并通过仿真实验验证了所提方法的有效性。但是分析现有的算法发现，对于多轴机械臂的目标函数是对于所有轴而言，时间上对各轴也是统一的，但现有算法对机械臂各轴的运动特性不具有针对性。
技术实现思路
本专利技术针对现有技术存在的问题和不足，提供一种基于时间分组的机械臂关节轨迹优化方法。本专利技术是通过下述技术方案来解决上述技术问题的：本专利技术提供一种基于时间分组的机械臂关节轨迹优化方法，针对具有Pieper准则的PUMA560六轴机械臂，六轴机械臂的六个关节分别是腰关节、肩关节、肘关节和腕部三个旋转关节，其特点在于，所述方法包括以下步骤：S1、输入六个关节中每一关节的关节关键点及关节约束条件；S2、根据六轴机械臂的轨迹优化目标，确定时间和脉动作为优化目标；S3、基于时间分组的优化策略，将前三轴和后三轴在不同的时间粒子下进行寻优，并针对两组关节的不同特性，设置优化目标，前三轴为腰关节、肩关节和肘关节，后三轴为腕部三个旋转关节；目标1：前三轴执行时间t1目标2：前三轴总脉动J1目标3：后三轴执行时间t2目标4：后三轴总脉动J2；S4、将目标1和目标3利用加权的方法合并成一个目标，将目标2和目标4利用加权的方法合并成一个目标，将整体目标维数从四维降到两维，具体的表达形式：F1＝α1f1+α2f3α1＜α2F2＝β1f2+β2f4β1＞β2其中α1+α2＝1，β1+β2＝1，权值的大小关系是根据目标的偏好来决定的，将后三轴的时间和前三轴的脉动作为主要优化目标，则在加权处理时，对应目标的权值会增大以提高该目标在整合目标中的占有比重，f1对应目标1，f2对应目标2，f3对应目标3，f4对应目标4；S5、利用引入交换池的粒子群优化算法针对基于时间分组的优化目标函数进行优化搜索以获得优化结果；目标函数F1＝α1∑t(1)i+α2∑t(2)iα1＜α2；目标函数F2＝β1∑j(1)i+β2∑j(2)iβ1＞β2。式中上标分为1和2代表寻优的组数，前三轴作为1组，后三轴作为2组，i代表轴数，j代表对应轴给出的关键节点的关节角度。本专利技术的积极进步效果在于：本专利技术提出的算法能够较好的体现出针对性优化目的，达到前三轴脉动降低，并且后三轴姿态调整时间减少的效果。可以有效降低大转矩关节的损耗及相应关节转矩，缩短姿态调整时间。附图说明图1为本专利技术较佳实施例的外部档案更新流程图。图2为本专利技术较佳实施例的算法整体流程图。图3为以时间为目标的迭代结果示意图。图4为以脉动为目标的迭代结果示意图。图5为基于Pareto前沿的迭代结果示意图。图6为时间未分组的Pareto前沿优化结果的示意图。图7为时间分组的Pareto前沿优化结果的示意图。图8为角度缩减的Pareto前沿优化结果的示意图。图9为基于时间分组的机械臂关节轨迹优化方法的流程图。具体实施方式下面详细描述本专利技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本专利技术，而不能理解为对本专利技术的限制。相反，本专利技术的实施例包括落入所附加权利要求书的精神和内涵范围内的所有变化、修改和等同物。机械手的轨迹规划是轨迹控制的基础，对机械手的运行效率、平稳性、作业精确度和能量消耗具有重要意义。而在已得的轨迹情况下，利用智能优化算法来对轨迹进行优化，以达到在时间、平滑性等方面有所提升的目的。1、轨迹插值计算本实施例主要利用B样条函数对关节轨迹进行规划，相比于其他插值算法来说，B样条函数具有局部修改特性、凸包性、对称性、参数表达形式简单等特点，已广泛应用于机械关节空间轨迹规划中。其曲线方程如式：其中为di控制顶点，Ni,k(u)为样条基函数。在机械臂轨迹规划的关节空间中，已知的为各关节型值点Vi(ti,qi)，需要通过反解得到控制顶点di，再结合求得的样条基函数，得到规划曲线。对求得的规划曲线进行求导从而得到各个关节的速度加速度和脉动等信息，利用B样条求解在曲线求导方面还有一个优势，就是可以利用直接对其节点矢量进行处理，从而可以快速得到曲线的高阶导数，也为轨迹优化过程获取曲线的运动学约束带来便利。2、粒子群优化算法在粒子群优化算法中，可行域内每一个点都代表着一个可能解，所有的粒子组成群体，粒子具有位置、速度和加速度状态等属性。在迭代过程中粒子会根据自身储存信息和群体知识共同决定进化的速度和方向，以便寻求最优解。粒子群优化算法如下：式中k为迭代次数，i为粒子标号，xi(k)为粒子i在第k次迭代时的位置，vi(k)为粒子i在第k次迭代时的“飞行”速度，ω为惯性因子，c1,c2为加速因子。而通常一个n维决策变量，m维子目标的多目标优化问题可表示为如下形式：min/maxy＝F(x)＝(f1(x),f2(x),f3(x),...,fm本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于时间分组的机械臂关节轨迹优化方法，针对具有Pieper准则的PUMA560六轴机械臂，六轴机械臂的六个关节分别是腰关节、肩关节、肘关节和腕部三个旋转关节，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1、输入六个关节中每一关节的关节关键点及关节约束条件；S2、根据六轴机械臂的轨迹优化目标，确定时间和脉动作为优化目标；S3、基于时间分组的优化策略，将前三轴和后三轴在不同的时间粒子下进行寻优，并针对两组关节的不同特性，设置优化目标，前三轴为腰关节、肩关节和肘关节，后三轴为腕部三个旋转关节；目标1：前三轴执行时间t1目标2：前三轴总脉动J1目标3：后三轴执行时间t2目标4：后三轴总脉动J2；S4、将目标1和目标3利用加权的方法合并成一个目标，将目标2和目标4利用加权的方法合并成一个目标，将整体目标维数从四维降到两维，具体的表达形式：F1＝α1f1+α2f3 α1＜α2F2＝β1f2+β2f4 β1＞β2其中α1+α2＝1，β1+β2＝1，权值的大小关系是根据目标的偏好来决定的，将后三轴的时间和前三轴的脉动作为主要优化目标，则在加权处理时，对应目标的权值会增大以提高该目标在整合目标中的占有比重，f1对应目标1，f2对应目标2，f3对应目标3，f4对应目标4；S5、利用引入交换池的粒子群优化算法针对基于时间分组的优化目标函数进行优化搜索以获得优化结果；目标函数F1＝α1∑t...

【技术特征摘要】
1.一种基于时间分组的机械臂关节轨迹优化方法，针对具有Pieper准则的PUMA560六轴机械臂，六轴机械臂的六个关节分别是腰关节、肩关节、肘关节和腕部三个旋转关节，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1、输入六个关节中每一关节的关节关键点及关节约束条件；S2、根据六轴机械臂的轨迹优化目标，确定时间和脉动作为优化目标；S3、基于时间分组的优化策略，将前三轴和后三轴在不同的时间粒子下进行寻优，并针对两组关节的不同特性，设置优化目标，前三轴为腰关节、肩关节和肘关节，后三轴为腕部三个旋转关节；目标1：前三轴执行时间t1目标2：前三轴总脉动J1目标3：后三轴执行时间t2目标4：后三轴总脉动J2；S4、将目标1和目标3利用加权的方法合并成一个目标，将目标2和目标4利用加权的方法合并成一个目标，将整体目标维数从四维降到两维，具体的表达形式：F1＝α1f1+α2f3α1＜α2F2＝β1f2+β2f4β1＞β2其中α1+α2＝1，β1+β2＝1，权值的大小关系是根据目标...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘峰，安启超，常成，周鹏程，刘健，徐楠，张笛，
申请(专利权)人：北京理工大学，昆明北理工产业技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11