時間:2017-03-23 14:13:42來源:郭彤穎,李峰,王海忱,宮巍
引言
機械手臂作為自動化設備中的一個重要組成部分,以其操作靈活性,被廣泛應用于工業生產、醫療服務、軍事科技等各個方面。對于不同的工作工作環境,我們要對機械手臂的各個關節進行具體的軌跡規劃,從而得到機械手臂末端的位姿,因此,對機械手臂進行精確快速的軌跡規劃就顯得尤為重要。機械手臂關節空間的軌跡跟蹤就是通過控制各關節的位置、速度、加速度等變量使機械手臂沿期望軌跡運動。
	
	
3.實驗研究
3.1實驗平臺及模型建立
本文的研究對象CytonII型機械手臂是具有六個轉動關節的六自由度機械手臂。其三維模型如圖1所示。根據D-H法建立的坐標系圖如圖2所示。
	
圖1 CytonII型機械手臂的三維模型
	
圖2 機械手臂坐標系示意圖
	
表1機械手臂連桿參數表
| 連桿 | 轉角變量θn | 連桿 間距dn | 連桿長度an | 連桿扭角ɑn | 
| 連桿1 | θ1 | d1 | 0 | 0° | 
| 連桿2 | θ2 | 0 | a2 | 90° | 
| 連桿3 | θ3 | d3 | 0 | 0° | 
| 連桿4 | θ4 | 0 | a4 | 90° | 
| 連桿5 | θ5 | d5 | 0 | 0° | 
| 連桿6 | θ6 | 0 | 0 | 90° | 
	
	
3.2遺傳算法應用步驟
(1)輸入一組型值點作為初始值,其中包括機械手臂的起始點和終止點,要求經過的路徑點的坐標。
(2)定義適應度函數
本文采用四次Bezier曲線擬合隨機產生N個控制點,同時按照給定型值點的數目產生N-2個節點向量,用于分析誤差。控制頂點的數量若無指定一般為四個,本文采用最小二乘法計算誤差,即逼近曲線的節點和用戶指定型值點之間的距離最小。由m個Bezier曲線節點坐標和實際跟蹤曲線的積累誤差產生的距離為
	
(3)確定操作策略和種群規模M、交叉概率Pc、變異概率Pm,本文中Pc=0.5,Pm=0.1。
(4)產生初始群體,計算初始種群的個體適應度,并對適應度進行統計,保留最優解。
(5)對適應度高的個體運用交叉、變異等方法進行重組,產生新的種群。
(6)返回步驟(4)對新種群計算個體適應度。
(7)若計算種群適應度函數收斂,則停止遺傳,否則繼續產生新的種群,預計最大進化代數Tmax=100。
(8)利用Matlab繪制實驗結果。
3.3仿真實驗
當機械手臂末端在直角坐標空間中從一點運動到另一點時,由已知的起始點,終止點以及軌跡經過的中間點,通過機械手臂運動學逆解可求出各關節的型值點。本文中各型值點的坐標如下表2所示。
表2節點的數值表
| 節點(rad) | 關節1 | 關節2 | 關節3 | 關節4 | 關節5 | 關節6 | |
| 1 | -0.4488 | -0.6283 | 1.0472 | -1.5708 | 0.5236 | 0.7854 | |
| 2 | -0.4360 | -0.6185 | 1.0421 | -1.5540 | 0.5124 | 0.7652 | |
| 3 | -0.3622 | -0.5616 | 1.0125 | -1.4571 | 0.4478 | 0.6489 | |
| 4 | -0.2048 | -0.4405 | 0.9496 | -1.2506 | 0.3101 | 0.4011 | |
| 5 | 0.0261 | -0.2627 | 0.8572 | -0.9475 | 0.1081 | 0.0374 | |
| 6 7 | 0.2992 0.5723 | -0.0524 0.1579 | 0.7480 0.6388 | -0.5890 -0.2306 | -0.1309 -0.3699 | -0.3927 -0.8228 | |
| 8 9 10 11 | 0.8032 0.9605 1.0344 1.0472 | 0.3357 0.4569 0.5137 0.5236 | 0.5464 0.4835 0.4539 0.4488 | 0.0725 0.2790 0.3759 0.3927 | -0.5719 -0.7096 -0.7742 -0.7854 | -1.1865 -1.4343 -1.5506 -1.5708 | |
圖3~圖8分別是機械手臂六個關節的位移,角速度以及角加速度仿真曲線。從仿真結果可以看出,采用本文提出的方法能夠使機械手臂運行穩定,軌跡路徑平滑連續。
	
圖3關節1的角位移,角速度,角加速度曲線
	
圖4關節2的角位移,角速度,角加速度曲線
	
圖5關節3的角位移,角速度,角加速度曲線
	
圖6關節4的角位移,角速度,角加速度曲線
	
圖7關節5的角位移,角速度,角加速度曲線
	
圖8關節6的角位移,角速度,角加速度曲線
4.結語
本文研究的軌跡規劃方法主要是利用Bezier曲線對基于關節空間的機械手臂運動軌跡進行逼近,同時利用遺傳算法具有全局性,并行性等特點針對機械手臂要求運行平穩,反應及時等特點對軌跡規劃進行了優化,通過實驗測試表明,經過遺傳算法優化對關節空間的軌跡規劃,不僅使軌跡平滑連續,而且提高了機械手臂運行的穩定性。
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