【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于机器人控制，具体涉及一种基于动力学约束的机器人时间最优轨迹规划方法。
技术介绍
1、随着智能制造和柔性自动化的发展，工业机器人在汽车制造、3c装配、金属加工等领域得到广泛应用，其运动控制与轨迹规划技术正逐步从传统的示教复现模式向高性能自主规划方向演进。在高节拍、高精度、高动态负载的作业场景中，机器人不仅要完成空间路径的拟合，还需在满足动力学与运动学约束的前提下，实现运行时间的最优，从而最大限度提升系统的生产效率与响应能力。
2、现有机器人轨迹规划方法在工业应用中多基于预设路径与时间参数，通过插值或样条函数生成轨迹，再通过离线仿真或有限优化手段调整部分参数以满足运动学与动力学约束。
3、这类方法虽实现便捷，但往往在高动态任务中存在轨迹执行时间冗长、对物理约束反应迟滞、缺乏全局最优性等问题，难以满足高速高精机器人系统的轨迹质量要求。另一方面，传统优化方法如sqp、qp等对初始值敏感，易陷入局部极小；纯遗传算法虽具有一定的全局搜索能力，但收敛速度慢，且解的可行性无法充分保障；在约束复杂、多变量耦合的机器人...
【技术保护点】
1.一种基于动力学约束的机器人时间最优轨迹规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于动力学约束的机器人时间最优轨迹规划方法，其特征在于，在步骤S1中，包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于动力学约束的机器人时间最优轨迹规划方法，其特征在于，在步骤S1-1中，动力学模型为：
4.根据权利要求1所述的基于动力学约束的机器人时间最优轨迹规划方法，其特征在于，在步骤S2中，对种群中的轨迹参数组进行样本选取，采用设定的交叉策略对轨迹控制点和时间节点进行组合重组，并以预设概率对所述轨迹参数组中的控制点或时间节点添加...
【技术特征摘要】
1.一种基于动力学约束的机器人时间最优轨迹规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于动力学约束的机器人时间最优轨迹规划方法，其特征在于，在步骤s1中，包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于动力学约束的机器人时间最优轨迹规划方法，其特征在于，在步骤s1-1中，动力学模型为：
4.根据权利要求1所述的基于动力学约束的机器人时间最优轨迹规划方法，其特征在于，在步骤s2中，对种群中的轨迹参数组进行样本选取，采用设定的交叉策略对轨迹控制点和时间节点进行组合重组，并以预设概率对所述轨迹参数组中的控制点或时间节点添加扰动，以生成新一代轨迹参数组。
5.根据权利要求1所述的基于动力学约束的机器人时间最优轨迹规划方法，其特征在于，在步骤s3中，所述适应度的评估以轨迹执行时间为目标，并判断每组轨迹参数是...
【专利技术属性】
技术研发人员：姬帅，林宏坤，杨子豪，王传英，倪鹤鹏，赵兵，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：
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