一种制动盘补偿累计误差的机器人轨迹规划方法技术

本发明专利技术公开了一种制动盘补偿累计误差的机器人轨迹规划方法，其特征在于，包括：获取机器人运动学模型；选取关键点位姿，采用5次B样条插值法得到中间点位姿；基于中间点位姿代入机器人逆向运动学模型求解机器人各关节的位置和角度；基于上述求解得到的机器人各关节的位置和角度，利用角位置控制器得到第一段机器人运动轨迹；利用视觉系统获取第一段机器人运动轨迹的终点位置，重复上述步骤b、c、d构建第二段机器人运动轨迹；利用预先构建的优化目标函数和改进粒子群算法，对第一段机器人运动轨迹和第二段机器人运动轨迹进行优化计算，得到机器人最优规划轨迹。本发明专利技术对机器人运动进行补偿轨迹规划，实现制动盘的精准装配。实现制动盘的精准装配。实现制动盘的精准装配。

【技术实现步骤摘要】
一种制动盘补偿累计误差的机器人轨迹规划方法


[0001]本专利技术涉及一种制动盘补偿累计误差的机器人轨迹规划方法，属 于机器人轨迹规划


技术介绍

[0002]6自由度机器人在日常生产与生活中广泛运用，大大减轻了人类 的劳动量。为追求更高效、更稳定、更长寿的机器人，在机器人研究 中，轨迹规划作为机器人的基础性研究一直都是研究的热点方向。轨 迹规划是机器人控制的基础，对机器人的工作效率、平稳运动、能量 消耗等均具有重要意义，所规划的轨迹函数都必须是连续和平滑的， 从而使得机器人能平稳的运动。
[0003]现如今研究针对的是起点、终点不变的机器人轨迹规划与优化， 未考虑机器人长期工作所产生的结构累计误差。对于汽车制动盘轴孔 装配的任务而言，轴与孔的对中要求高，制动盘轴孔装配过程中由于 累计误差导致轴与孔的对中出现偏差，这是我们需要思考和解决的问 题。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种制动盘补偿 累计误差的机器人轨迹规划方法，以解决现有技术中制动盘轴孔装配 过程中由于累计误差导致轴与孔的对中出现偏差的技术问题。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术是采用下述方案实现的：
[0006]本专利技术提供了一种制动盘补偿累计误差的机器人轨迹规划方法， 包括如下步骤：
[0007]步骤a：获取机器人运动学模型；
[0008]步骤b：选取关键点位姿，采用5次B样条插值法得到中间点位 姿；
[0009]步骤c：基于中间点位姿代入机器人逆向运动学模型求解机器人 各关节的位置和角度；
[0010]步骤d：基于上述机器人各关节的位置和角度，利用角位置控制 器得到第一段机器人运动轨迹；
[0011]步骤e：利用视觉系统获取第一段机器人运动轨迹的终点位置， 重复上述步骤b、c、d构建第二段机器人运动轨迹；
[0012]步骤f：利用预先构建的优化目标函数和改进粒子群算法，对第 一段机器人运动轨迹和第二段机器人运动轨迹进行优化计算，得到机 器人最优规划轨迹。
[0013]优选的，所述机器人运动学模型的获取采用改进D
‑
H法，使用统 一的定义处理具有串联结构、树形结构及闭环结构的机器人。
[0014]优选的，所述改进D
‑
H法，包括：
[0015]在连杆i(i＝1～6)的首端依次建立坐标系；
[0016]基于连杆4、连杆5的运动轴线相交于一点，将两个连杆对应坐 标系的原点设置于
交点处，得到机器人坐标系；
[0017]基于四个D
‑
H参数，对机器人坐标系{i}相对于坐标系{i
‑
1}做变 换，得到机器人运动学模型。
[0018]优选的，所述优化目标函数的优化目标和约束条件为：
[0019][0020][0021]式中：C1—运动时间，是路径点之间的时间间隔之和，衡量机器 人的工作效率；C2—衡量轨迹的平稳性能指标。T—机器人完成指定 任务轨迹从初始位置运动到终止位置的时间。
[0022]优选的，所述约束因子为：
[0023][0024]其中，c1、c2为加速因子。
[0025]优选的，所述约束因子取值在在(0,1)之间，取粒子群规模N＝30， c1＝2.7，c2＝1.4，此时φ＝4.1，χ＝0.7298。该方法的速度更新方程为：
[0026][0027]其中，
[0028][0029][0030]式中：空间中的第i个粒子的位置记为X
i
＝(x
i,1
,x
i,2
,
…
,x
i,d
)，速度 记为V
i
＝(v
i,1
,v
i,2
,
…
,v
i,d
)，ω为惯性权重因子，c1、c2为加速因子，r1、 r2为在(0，1)范围内的任意数，为第i个个体的个体最优解，为粒子群群体的最优解。
[0031]优选的，所述改进粒子群算法包括如下步骤：
[0032]步骤a：初始化粒子群，设定粒子群规模N，迭代次数k，并初 始化每个粒子的个体最优值Pbest、全局最优解Gbest、初始速度和 初始位置；
[0033]步骤b：根据所述优化目标函数计算每个粒子初始位置的适应度 值，构建种群分层结构；
[0034]步骤c：根据适应度更新个体最优值Pbest和全局最优解Gbest， 然后更新优化过程的粒子位置和速度；
[0035]步骤d：达到最大迭代次数或满足全局最优位置最小界限，则结 束优化，得到最终期望轨迹，以及速度曲线、加速度曲线和脉动曲线， 否则返回步骤b。
[0036]与现有技术相比，本专利技术所达到的有益效果是：
[0037]1、本专利技术先对产生误差前的路径进行第一段轨迹规划，再对产 生误差的位置与实际目标点之间进行第二段补偿轨迹规划，实现制动 盘的精准装配。
[0038]2、本专利技术运用改进D
‑
H参数法建立其运动学模型。采用关节空 间五次B样条插值
法进行了轨迹规划，并引入改进粒子群优化算法 进行优化求解，期望得到时间最优、运行平稳的轨迹。
[0039]3、本专利技术还通过仿真软件建立了机器人仿真模型进行验证，结 果与未进行优化轨迹对比，不仅轨迹运行时间从8.6s缩小为6.7s， 且各关节的最大关节变化角都有所降低，各关节轨迹曲线也更加平滑 连续无突变，此外还进行了算法准确性验证实验，仿真与实验误差 6％以内。
附图说明
[0040]图1是本专利技术实施例提供的一种机器人空间坐标系示意图；
[0041]图2是本专利技术实施例提供的一种基于粒子群优化算法的最优轨 迹规划流程图；
[0042]图3是本专利技术实施例提供的一种IRB1410机器人的三维模型图；
[0043]图4是本专利技术实施例提供的一种粒子群最优全局适度曲线图；
[0044]图5是本专利技术实施例提供的仿真实验补偿前各关节运动位置优 化前后对比图；
[0045]图6是本专利技术实施例提供的仿真实验补偿后各关节运动位置优 化前后对比图；
[0046]图7是本专利技术实施例提供的样机实验补偿前各关节运动轨迹图；
[0047]图8是本专利技术实施例提供的样机实验补偿后各关节运动轨迹图。
具体实施方式
[0048]下面结合附图对本专利技术作进一步描述。以下实施例仅用于更加清 楚地说明本专利技术的技术方案，而不能以此来限制本专利技术的保护范围。
[0049]在本专利技术的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定， 术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连 接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以 是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是 两个元件内部的连通。对于本领域的普通本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种制动盘补偿累计误差的机器人轨迹规划方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤a：获取机器人运动学模型；步骤b：选取关键点位姿，采用5次B样条插值法得到中间点位姿；步骤c：基于中间点位姿代入机器人逆向运动学模型求解机器人各关节的位置和角度；步骤d：基于上述求解得到的机器人各关节的位置和角度，利用角位置控制器得到第一段机器人运动轨迹；步骤e：利用视觉系统获取第一段机器人运动轨迹的终点位置，重复上述步骤b、c、d构建第二段机器人运动轨迹；步骤f：利用预先构建的优化目标函数和改进粒子群算法，对第一段机器人运动轨迹和第二段机器人运动轨迹进行优化计算，得到机器人最优规划轨迹。2.根据权利要求1所述一种制动盘补偿累计误差的机器人轨迹规划方法，其特征在于，所述机器人运动学模型的获取采用改进D
‑
H法，使用统一的定义处理具有串联结构、树形结构及闭环结构的机器人。3.根据权利要求2所述的一种制动盘补偿累计误差的机器人轨迹规划方法，其特征在于，所述改进D
‑
H法，包括：在连杆i(i＝1～6)的首端依次建立坐标系；基于连杆4、连杆5的运动轴线相交于一点，将两个连杆对应坐标系的原点设置于交点处，得到机器人坐标系；基于四个D
‑
H参数，对机器人坐标系{i}相对于坐标系{i
‑
1}做变换，得到机器人运动学模型。4.根据权利要求1所述的一种制动盘补偿累计误差的机器人轨迹规划方法，其特征在于，所述优化目标函数的优化目标和约束条件为：所述优化目标函数的优化目标和约束条件为：式中：C1—运动时间，是路径点之间的时间间隔之和，衡量机器人的工作效率；C2—衡量轨迹的平稳性能指标。T—机器人完成指定任务轨迹从初始位置运动到终止...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘玮，马永恒，万平，经成，程锦，
申请(专利权)人：盐城工学院，
类型：发明
国别省市：