一种板材安装机器人能耗最优轨迹规划方法技术

本发明专利技术为一种板材安装机器人能耗最优轨迹规划方法，首先将机器人工作空间中的抓取点和安装点转换为笛卡尔空间中的点，在抓取点与安装点之间进行插值；然后，对机器人的运动学求逆解，将解作为群智能算法的个体进行优化，得到各个插值点处各个关节的角度；在关节空间中利用五次B样条曲线对所有插值点进行拟合，对拟合曲线进行求导，得到机器人各个关节的角速度和角加速度；最后，构建机器人整体能耗的目标函数，将相邻两个插值点之间的跳转时间作为优化对象，对各个机器人整体能耗的目标函数优化求解；利用五次B样条曲线对插值点进行拟合，得到能耗最优的运动轨迹。该方法根据关节运动的能耗最优从中选取最优解，能耗建模过程中考虑了驱动负载做功、关节摩擦损耗和关节电机热损耗。机热损耗。机热损耗。

【技术实现步骤摘要】
一种板材安装机器人能耗最优轨迹规划方法


[0001]本专利技术属于工业机器人轨迹规划
，尤其涉及一种板材安装机器人能耗最优轨迹规划方法。

技术介绍

[0002]建筑机器人是一种面向建筑领域的多关节机械手或多自由度的机械装置，可以完成勘测、营造、维护、清拆等多种任务。板材安装机器人是建筑机器人的重要分支，被广泛用于建筑物玻璃、幕墙、天花板等场景。板材安装机器人已经替代了人工手动安装板材，避免了人工安装的弊端，提高了安装效率和精度。
[0003]轨迹规划是根据作业任务要求规划出一条运动轨迹，是机器人按照预期完成任务的重要前提。板材安装机器人的轨迹规划往往是根据板材安装过程中的一些关键点进行关节空间的轨迹优化，在机器人执行安装任务过程中存在能量利用不合理的情形，造成大量的能源浪费，而减少运动轨迹的能耗可以降低机器人的电能消耗，对降低安装成本具有重要意义。
[0004]目前，在基于能耗的机器人轨迹规划中，通常以机器人关节力矩的平方作为依据，即只考虑驱动负载做功的能耗，由于板材安装机器人属于重载机器人，在搬运板材过程中关节摩擦和电机发热损耗较大，这部分的能耗不可忽略。此外，通过对轨迹进行优化达到省能目的时，往往只是单一的对关节空间进行轨迹规划，导致笛卡尔空间的轨迹是完全不可预测的，并且当根据笛卡尔空间关键点求解关节空间关节点出现多解的情况时，采用各关节转动角度的平方和最小选取解，由于板材安装机器人在搬运板材过程中，每个关节转动相同角度对能耗的影响是不同的，因此这种选取关节点的方式忽略了不同关节转动对能耗的影响。

技术实现思路

[0005]针对现有技术的不足，本专利技术拟解决的技术问题是，提供一种板材安装机器人能耗最优轨迹规划方法。
[0006]本专利技术解决所述技术问题采用的技术方案如下：
[0007]一种板材安装机器人能耗最优轨迹规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
[0008]步骤S1、将机器人工作空间中的抓取点和安装点转换为笛卡尔空间中的点，在抓取点与安装点之间进行插值；
[0009]步骤S2、对机器人的运动学求逆解，将解作为群智能算法的个体进行优化，得到各个插值点处各个关节的角度；在关节空间中利用五次B样条曲线对所有插值点进行拟合，对拟合曲线进行求导，得到机器人各个关节的角速度和角加速度；
[0010]步骤S3、求解机器人各个关节的电机驱动力矩；
[0011][0012][0013]式中，表示关节i的摩擦力矩，分别表示关节i处的黏性摩擦力矩和库伦摩擦力矩，分别表示关节i的角速度和角加速度，表示关节i的电机驱动力矩，τ
i
表示关节i的驱动力矩；
[0014]步骤S4、构建机器人整体能耗的目标函数，表示为：
[0015][0016][0017]式中，W
t
表示机器人的整体能耗，j表示插值点序号，表示关节i的能耗，表示关节i处的电机能耗，表示关节i处的电机热耗损，K
i
表示关节i处电机的转矩常数，R
i
表示关节i处电机的等效电阻，t0、t1分别表示电机运行的起始时刻和截止时刻；
[0018]步骤S5、对五次B样条曲线的时间点进行参数化，将相邻两个插值点之间的跳转时间作为优化对象，以机器人整体能耗为目标函数进行优化求解；利用五次B样条曲线对插值点进行拟合，得到能耗最优的运动轨迹。
[0019]进一步的，在步骤S2中，群智能算法的适应度函数表示为：
[0020][0021]式中，(x,y,z)表示群智能算法得到的轨迹末端点，(x
*
,y
*
,z
*
)表示设定的轨迹末端点，λ表示惩罚因子，θ
i
表示机器人末端运动至轨迹末端点时关节i的角度，表示关节i的初始角度，w
i
表示关节i的能耗权重，n表示机器人的关节数量。
[0022]进一步的，在步骤S2中，根据对同一运动轨迹进行多次实验，得到各个关节力矩的平均值；对所有平均值进行归一化，得到各个关节的能耗权重。
[0023]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0024]1.由于笛卡尔空间转化到关节空间进行机器人运动学求逆解时存在多个解，本专利技术根据关节运动的能耗最优从中选取最优解，使靠近底座的关节尽量少动，以降低能耗。
[0025]2.由于板材安装机器人的负载大，关节摩擦和关节电机发热消耗的能耗也占有较大比例，因此本专利技术的关节能耗包括驱动负载做功、关节摩擦损耗和关节电机热损耗三部分；采用了模拟退火算法对目标函数进行优化求解，避免摆脱陷入局部最优，保证了整个轨迹的能耗最优。
附图说明
[0026]图1为本专利技术的整体流程图；
[0027]图2为本专利技术的粒子群算法的流程图；
[0028]图3为本专利技术的模拟退火算法的流程图；
[0029]图4为本专利技术的板材安装机器人邻近底座的第二关节角度曲线图。
具体实施方式
[0030]下面结合附图给出具体实施例，具体实施例仅用于详细描述本专利技术的技术方案，但并不以此限定本申请的保护范围。
[0031]本专利技术为一种板材安装机器人能耗最优轨迹规划方法(简称方法，参见图1～4)，包括以下步骤：
[0032]步骤S1、将板材安装机器人工作空间中的抓取点和安装点转换为笛卡尔空间中的点，在笛卡尔空间中的抓取点与安装点之间进行插值，插值点数量为v为机械臂末端的移动速度，Δt为插值周期，l为插值距离，即抓取点与安装点之间的直线距离；
[0033]步骤S2、对板材安装机器人的运动学求逆解，将解作为群智能算法的个体，通过群智能算法进行优化，得到各个插值点处各个关节的角度；群智能算法为粒子群算法、蚁群算法等其中的一种，本实施例采用粒子群算法，其流程参见图2；
[0034]由于板材安装机器人的负载较大，在搬运板材过程中各个关节力矩的差别很大，不同关节转动相同角度的能耗不同，因此机器人关节运动的能耗函数设计为：
[0035][0036]式中，θ
i
表示机器人末端运动至轨迹末端点时关节i的角度，表示关节i的初始角度，n表示机器人的关节数量；w
i
表示关节i的能耗权重，根据对同一运动轨迹进行多次实验，得到各个关节力矩的平均值，再对所有平均值进行归一化，得到各个关节的能耗权重；
[0037]在求逆解过程中，轨迹末端点必须满足位置要求，因此群智能算法的适应度函数表示为：
[0038][0039]式中，(x,y,z)表示群智能算法得到的轨迹末端点，(x
*
,y
*
,z
*
)表示设定的轨迹末端点，λ表示惩罚因子；
[0040]在机器人关节空间中利用五次B样条曲线对所有插值点进行拟合，对拟合曲线进行求导，得到机器人各个关节的角速度和角加速度；
[0041]步骤S3、求解机器人各个关节的电机驱动力矩；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种板材安装机器人能耗最优轨迹规划方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、将机器人工作空间中的抓取点和安装点转换为笛卡尔空间中的点，在抓取点与安装点之间进行插值；步骤S2、对机器人的运动学求逆解，将解作为群智能算法的个体进行优化，得到各个插值点处各个关节的角度；在关节空间中利用五次B样条曲线对所有插值点进行拟合，对拟合曲线进行求导，得到机器人各个关节的角速度和角加速度；步骤S3、求解机器人各个关节的电机驱动力矩；步骤S3、求解机器人各个关节的电机驱动力矩；式中，表示关节i的摩擦力矩，分别表示关节i处的黏性摩擦力矩和库伦摩擦力矩，分别表示关节i的角速度和角加速度，表示关节i的电机驱动力矩，τ
i
表示关节i的驱动力矩；步骤S4、构建机器人整体能耗的目标函数，表示为：步骤S4、构建机器人整体能耗的目标函数，表示为：式中，W
t
表示机器人的整体能耗，j表示插值点序号，表示关节i的能耗，表示关节i处的电机能耗，表示关节i处的电机热耗损，K
i
表示关节i处电机的转矩常数，R
i...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨冬，熊斌，李铁军，廉旺旺，车佳津，杨朔瀚，王昊，毕燕旭，
申请(专利权)人：河北工业大学，
类型：发明
国别省市：