一种电力智能仿生攀爬机器人的运动学逆解算法制造技术

本发明专利技术公开了一种电力智能仿生攀爬机器人的运动学逆解算法，构建机器人的模型，分别建立基坐标系和各个关节坐标系；将机器人的各个关节转角所构成的向量作为天牛的位置x，构建适应度函数F(x)，得到天牛的位置x的适应度值为fx；经天牛须算法的迭代后，得到的天牛的最优位置x

【技术实现步骤摘要】
一种电力智能仿生攀爬机器人的运动学逆解算法


[0001]本专利技术涉及机器人运动学逆解的
，尤其是一种电力智能仿生攀爬机器人的运动学逆解算法。

技术介绍

[0002]目前采用工业机器人代替人工完成危险的巡检任务已经成为一大热门，例如，六自由度结构的电力智能仿生攀爬机器人。
[0003]工业机器人的运动学逆解是指通过给定的目标机器人末端位姿参数计算出各关节角，对机器人的轨迹规划动态性能分析等有着重要的研究意义。目前，工业机器人的运动学逆解方法，即逆运行方程的求解方法主要是几何法、解析法和数值法。针对几何法，徐文福等提出一种改进的模态方法，使用模式函数描述机器人结构框架表示几何形状，求取应用轨道服务的机械臂逆解，几何法局限于机械构型，一般要求前三轴以几何形式存在解。针对解析法，Yuchuang Tong等提出一种冗余滑动机械臂的逆运动学参数分析方法，通过关节角度参数化方法求取解析解，解析法高度依赖配置，若应用对象为多关节机械臂时，计算量较大且求解过程复杂。针对数值法，韩磊等提出一种使用牛顿迭代算法求机械臂逆解的方法，数值法求解解稳定性无法保障。J.K.Parker等提出使用遗传算法(GA)求逆解，最大程度减少关节位移，但该方法求解精度有限。王宸，向长峰等提出一种变步长的改进天牛须算法在一定程度上可以提高天牛搜索优化速度，但由于并没有设置步长基本分辨率，会导致后期迭代出现无效迭代的情况。卢光辉、滕欢等对天牛须算法引入模拟退火算法中的蒙特卡洛法则，使得算法稳定性提高并应用于分布式电源选址定容问题验证了在应用于电源选址问题求解中的高效性，但是针对处理类似六自由度关节机器人这种高维度、非线性、强耦合的问题时，求解精度有限。

技术实现思路

[0004]为了克服上述现有技术中的缺陷，本专利技术提供一种电力智能仿生攀爬机器人的运动学逆解算法，可靠性更强、精度更高、收敛速度更快。
[0005]为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案，包括：
[0006]一种电力智能仿生攀爬机器人的运动学逆解算法，包括以下步骤：
[0007]S1，构建机器人的模型，分别建立基坐标系和各个关节坐标系；其中，坐标系0为基座标系；坐标系i为第i个关节坐标系，i＝1,2,
…
,I，I为关节总数量；
[0008]S2，将机器人的各个关节转角所构成的向量作为天牛的位置x，构建适应度函数F(x)，得到天牛的位置x的适应度值为fx；
[0009]S3，经天牛须算法的迭代后，得到的天牛的最优位置x
best
，即得到机器人的各个关节转角的最优值。
[0010]步骤S3中，具体过程如下所示：
[0011]S31，进行初始化，即迭代次数t＝0，将机器人的各个关节转角的当前值所构成的
向量作为天牛的初始位置x0，天牛的初始左须位置为天牛的初始右须位置为
[0012]将天牛的初始位置x0设为最优位置x
best
，即x
best
＝x0，且天牛的左须最优位置天牛的右须最优位置
[0013]天牛的最优位置x
best
所对应的最优适应度值为fx
best
，天牛的左须最优位置fx
lbest
所对应的左须最优适应度值为fx
lbest
，天牛的右须最优位置x
rbest
所对应的右须最优适应度值为fx
rbest
；
[0014]S32，进行第t次迭代，根据天牛的第t次迭代的位置x
t
，得到天牛的第t次迭代的左须位置天牛的第t次迭代的右须位置天牛的第t次迭代的适应度值为fx
t
，天牛的第t次迭代的右须适应度值为天牛的第t次迭代的左须适应度值为
[0015]其中，为随机的方向向量，d
t
为天牛的第t次迭代的左右须距离，d
t
＝step
t
/c0，step
t
为步长，c0为比例系数；
[0016]S33，比较天牛的第t次迭代的左须适应度值和天牛的左须最优适应度值之间fx
lbest
的大小，若小于fx
lbest
，则对天牛的左须最优位置x
lbest
和左须最优适应度值fx
lbest
分别进行更新，将天牛的左须最优位置x
lbest
的值更新为的值，将天牛的左须最优适应度值fx
lbest
更新为
[0017]比较天牛的第t次迭代的右须适应度值的和天牛的右须最优适应度值fx
rbest
之间的大小，若小于fx
rbest
，则对天牛的右须最优位置x
rbest
和右须最优适应度值fx
rbest
分别进行更新，将天牛的右须最优位置x
rbest
的值更新为的值，将天牛的右须最优适应度值fx
rbest
更新为
[0018]S34，将步骤S33更新得到的天牛的左须最优位置x
lbest
和右须最优位置x
rbest
代入如下公式进行计算，得到天牛的第t次迭代的位置偏量G
t
：
[0019]G
t
＝c
l
r
d
(x
lbest
‑
x
t
)+c
r
r
d
(x
rbest
‑
x
t
)；
[0020]其中，r
d
为0～1之间的随机常数；G
t
为天牛的第t次迭代的位置偏量；c
r
为右须系数；c
l
为左须系数；
[0021][0022][0023]λ为设定的常数，λ的取值为0和1之间；
[0024]S35，根据天牛的第t次迭代的位置偏量G
t
与天牛的第t次迭代的位置x
t
，计算天牛的下一次迭代即第t+1次迭代的位置x
t+1
，具体如下所示：
[0025][0026]根据天牛的下一次迭代即第t+1次迭代的位置x
t+1
和适应度函数F(x)，得到对应的第t+1次迭代的适应度值为fx
t+1
；
[0027]S36，计算接受概率p，并根据接受概率p，判断是否对天牛的最优位置x
best
和最优适应度值fx
best
进行更新：
[0028]若fx
t+1
＜fx
best
，则p＝1，且将天牛的最优位置x
best
更新为天牛的第t+1次迭代的位置x
t+1
，将天牛的最优适应度值fx
best
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电力智能仿生攀爬机器人的运动学逆解算法，其特征在于，包括以下步骤：S1，构建机器人的模型，分别建立基坐标系和各个关节坐标系；其中，坐标系0为基座标系；坐标系i为第i个关节坐标系，i＝1,2,
…
,I，I为关节总数量；S2，将机器人的各个关节转角所构成的向量作为天牛的位置x，构建适应度函数F(x)，得到天牛的位置x的适应度值为fx；S3，经天牛须算法的迭代后，得到的天牛的最优位置x
best
，即得到机器人的各个关节转角的最优值。2.根据权利要求1所述的一种电力智能仿生攀爬机器人的运动学逆解算法，其特征在于，步骤S3中，具体过程如下所示：S31，进行初始化，即迭代次数t＝0，将机器人的各个关节转角的当前值所构成的向量作为天牛的初始位置x0，天牛的初始左须位置为天牛的初始右须位置为将天牛的初始位置x0设为最优位置x
best
，即x
best
＝x0，且天牛的左须最优位置天牛的右须最优位置天牛的最优位置x
best
所对应的最优适应度值为fx
best
，天牛的左须最优位置fx
lbest
所对应的左须最优适应度值为fx
lbest
，天牛的右须最优位置x
rbest
所对应的右须最优适应度值为fx
rbest
；S32，进行第t次迭代，根据天牛的第t次迭代的位置x
t
，得到天牛的第t次迭代的左须位置天牛的第t次迭代的右须位置天牛的第t次迭代的适应度值为fx
t
，天牛的第t次迭代的右须适应度值为天牛的第t次迭代的左须适应度值为其中，为随机的方向向量，d
t
为天牛的第t次迭代的左右须距离，d
t
＝step
t
/c0，step
t
为步长，c0为比例系数；S33，比较天牛的第t次迭代的左须适应度值和天牛的左须最优适应度值之间fx
lbest
的大小，若小于fx
lbest
，则对天牛的左须最优位置x
lbest
和左须最优适应度值fx
lbest
分别进行更新，将天牛的左须最优位置x
lbest
的值更新为的值，将天牛的左须最优适应度值fx
lbest
更新为比较天牛的第t次迭代的右须适应度值fx
rt
的和天牛的右须最优适应度值fx
rbest
之间的大小，若小于fx
rbest
，则对天牛的右须最优位置x
rbest
和右须最优适应度值fx
rbest
分别进行更新，将天牛的右须最优位置x
rbest
的值更新为的值，将天牛的右须最优适应度值fx
rbest
更新为S34，将步骤S33更新得到的天牛的左须最优位置x
lbest
和右须最优位置x
rbest
代入如下公式进行计算，得到天牛的第t次迭代的位置偏量G
t
：G
t
＝c
l
r
d
(x
lbest
‑
x
t
)+c
r
r
d
(x
rbest
‑
x
t
)；其中，r
d
为0～1之间的随机常数；G
t
为天牛的第t次迭代的位置偏量；c
r
为右须系数；c
l
为左须系数；
λ为设定的常数，λ的取值为0和1之间；S35，根据天牛的第t次迭代的位置偏量G
t
与天牛的第t次迭代的位置x
t
，计算天牛的下一次迭代即第t+1次迭代的位置x
t+1
，具体如下所示：根据天牛的下一次迭代即第t+1次迭代的位置x
t+1
和适应度函数F(x)，得到对应的第t+1次迭代的适应度值为fx
t+1
；S36，计算接受概率p，并根据接受概率p，判断是否对天牛的最优位置x
best
和最优适应度值fx
best
进行更新：若f...

【专利技术属性】
技术研发人员：都海波，葛展展，张金锋，谢枫，刘雁生，常帅，蔡必壮，张伟键，从永正，俞波，王利楠，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：