工业机器人路径规划和轨迹规划的多目标优化

摘要

工业机器人是在工业上应用极为广泛的机械设备，在应用中主要应该考虑机器人的控制问题，其目的就是使机器人在运动时遵循期望的路线并在规定时间内完成整个运动过程。工业机器人的控制又分为离线的运动规划和在线的伺服跟踪，运动规划又分为路径规划和轨迹规划两部分。
　　 首先研究路径规划和轨迹规划的仿真方法和技术。计算机仿真是研究复杂控制系统的有效手段之一，由于工业机器人运动学和动力学模型的复杂性，建立仿真模型是一个十分困难的过程。本文采用MATLAB编程工具以及Robotics Toolbox工具箱建立机器人的运动学和动力学模型，并对其进行仿真。描述了路径规划的具体方法步骤以及仿真结果，对轨迹规划进行了深入的研究，结合实际分析了时间最优轨迹规划的特点，采用参数化表示的方法降低动力学模型的维数，使得仿真易于进行，采用动态规划法求取最优时间，并对仿真结果进行了分析，证明了轨迹规划方法的有效性。
　　 其次研究路径规划和轨迹规划的关系，提出了路径规划和轨迹规划综合优化的方法来同时优化这两个互相耦合的过程。在路径规划之后，采用B样条插值的方法对离散路径进行拟合得到光滑路径，为了对得到的路径的光滑程度有一个量化的表示，提出了光滑度的一种计算方法。采用了模糊控制器来控制路径的修正幅度，使得路径更加光滑，进而求得机器人沿该路径运行的最小时间。在对机器人路径规划和时间最优轨迹规划进行综合优化的基础上，又提出了对路径规划和轨迹规划的两个性能指标时间和能量进行三目标综合优化的优化过程模糊控制方法，并采用遗传算法优化了模糊控制器的参数。选取了算例对该方法进行了仿真，仿真结果验证了方法的正确性。
　　 最后，在MATLAB环境下开发了工业机器人多目标优化算法的演示程序，实现了上述算法。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章绪论

1.1 研究背景

1.1.1 工业机器人简介

1.1.2工业机器人的运动规划

1.1.3工业机器人研究的意义和价值

1.2文献综述

1.2.1工业机器人的轨迹规划的研究

1.2.2多目标协调算法的研究

1.2.3遗传算法与模糊控制

1.3本文主要研究内容

1.3.1研究目标

1.3.2基本研究思路

1.3.3本文章节安排

第二章机器人路径规划和曲线拟合的综合优化

2.1机器人模型的建立

2.1.1机器人的运动学模型

2.1.2机器人的动力学模型

2.2工业机器人工作空间的计算

2.3初始最优路径的选取

2.4路径的曲线拟合及光滑度的计算

2.5双目标优化问题的数学模型

2.6控制策略

2.7模糊控制器的设计

2.8 仿真研究

2.8.1初始结果的计算

2.8.2模糊控制器参数的调整及仿真结果

2.9本章总结

第三章机器人路径规划和轨迹规划的双目标优化

3.1时间最优轨迹规划

3.1.1时间最优轨迹规划问题的数学模型

3.1.2时间最优轨迹规划的动态规划法

3.2路径规划和轨迹规划的综合优化

3.2.1算法的实现

3.3算例分析

3.3.1算例介绍

3.3.2仿真结果及分析

3.4本章总结

附图

第四章机器人路径规划和轨迹规划的三目标优化

4.1问题的提出

4.2模糊控制器参数的优化

4.2.1分层多变量模糊控制器

4.2.2模糊控制器优化设计原理

4.2.3利用遗传算法设计模糊控制器

4.2.4仿真研究

4.2.5实例应用

4.3路径规划和轨迹规划的三目标优化算法的实现

4.4算例分析

4.5本章总结

第五章工业机器人多目标优化算法的实现

5.1程序各部分说明

5.1.1用户界面

5.1.2核心算法

5.1.3算法与用户界面的接口

5.2本章总结

第六章结论与展望

6.1全文总结

6.2工作展望

致谢

参考文献

附录

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