6DOF并联机器人路径规划设计

6DOF并联机器人路径规划设计
6DOF并联机器人路径规划设计

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/9010303629.html,

6DOF并联机器人路径规划设计

作者:张兆印陈超惠丽

来源:《数字技术与应用》2011年第09期

摘要:对6DOF并联机器人运动行程与速度进行了分析,采用结构化方法对机器人控制过程完成设计,归纳并定义了10个相应函数,实现了机器人控制过程的模块化。将这些函数分别进行编译,生成可执行的命令文件就可完成机器人的控制过程,以减少程序设计的负担。此方法使用VC++仿真并得以验证。

中图分类号:TP391.9 文献标识码:A 文章编号:1007-9416(2011)09-0134-02

1、引言

机器人的路径规划问题均采用了面向过程的方法实现[4][5][6],这对控制极为不便,虽早已开发了机器人语言VAL、SIGLA、IML和AL,但它们的使用具有一定的局限性,并不适合本文所提及的并联机器人,那么如何减少编程又可实现对机器人的控制问题就摆在了我们的面前,本文就是从这个角度出发来完成的。

2、路径规划函数的建立

路径规划问题的解决是由若干个相关的函数[2]来完成的,下面就这些相关函数分别进行

分析与设计。为了描述路径规划问题中的算法,在上(动)、下(固定)平台各建立一个坐标系,机器人的机构及坐标系建立见参考文献[1]。

2.1 上平台各饺点静态空间位置设定函数

有了机器人的机构和坐标系建立后,上平台各铰点坐标分别为A1(-125,-,0),A2(,-125,0),A3(250,0,0),A4(0,250,0),A5(-125,,0)和A6(-,-125,0)。

void upper_plat_form ( )

{double upperR[6][3]={ }; //存放上平台各铰点坐标}

2.2 下平台各饺点静态空间位置函数

下平台各铰点坐标为:B1(0,-275,0),B2(137.5,-,0),B3(,137.5,0),B4(137.5,,0),B5(-,137.5,0)和B1(-275,0, 0)。

机器人路径运行操作步骤

3.23机器人路径运动操作步骤 任务:选取多个点构成一条路径,通过示教器完成机器人路径运动操作 相关知识:机器人路径示教器操作分为手动和自动两种模式 操作步骤: 一、手动模式 1、新建程序 (1)点击首页下拉菜单中“程序编辑器”选项,进入程序编辑器 (2)点击右上角“例行程序”选项,进如程序列表 (3)点击左下角“文件”,选择“新建例行程序”,新建例行程序 并命名 2、程序编写 (1)选择新建好的例行程序,进入程序编辑页面,点击左下角“添 加指令”,在右侧弹出菜单中选择轴运动指令“MoveJ” (2)根据需要修改显示的“MoveJ * ,v1000 , z50 , tool0”指令, *代表坐标点名称,v1000代表速度,z50代表路径选择幅度, tool0与工具坐标有关 (3)根据需要添加路径包含的点坐标并修改,完成全部路径点的设 置 3、调试 (1)从第一行“MoveJ”指令开始,利用示教器旋钮调节机器人至路 径点位,点击“修改位置”,程序与点位一一对应 (2)点位修改完成后,进行手动调试。点击“调试”选择“PP移动 至例行程序”,进入要调试的例行程序,光标选择调试的程序 行,再次点击“调试”,选择“PP移动至光标” (3)在右下角设置选项中选择机器人运行的速度

(4)左手按下示教器使能键,右手按下示教器上的“开始”按钮, 进行机器人路径运行操控 注意:机器人运行过程中不能松开示教器使能键 二、自动模式 1、完成手动调试模式调试后,点击“例行程序”菜单进入程序选择列表, 选择“Main”函数,进入函数编辑页面 2、光标选择,点击“添加指令”,在右侧弹出菜单中选择 “ProcCall”指令,将例行程序添加至主程序中 3、将机器人控制柜模式选择开关调到“自动模式” 4、点击示教器上的选项“确认” 5、按下控制柜上使能键,白色指示灯常亮 6、按下示教器上“开始”按钮,开始自动模式调试 7、自动模式下完成轨迹动作以后把控制柜上的“自动”模式旋转调回“手 动”模式

机器人路径规划方法的研究

第5期(总第156期) 2009年10月机械工程与自动化 M ECHAN I CAL EN G I N EER I N G & AU TOM A T I ON N o 15 O ct 1 文章编号:167226413(2009)0520194203 机器人路径规划方法的研究 李爱萍,李元宗 (太原理工大学机械工程学院,山西 太原 030024) 摘要:路径规划技术是机器人学研究领域中的一个重要部分。目前的研究主要分为全局规划方法和局部规划方法两大类。通过对机器人路径规划方法研究现状的分析,指出了各种方法的优点及不足,并对其发展方向进行了展望。 关键词:机器人;全局规划;局部规划中图分类号:T P 242 文献标识码:A 收稿日期:2009201207;修回日期:2009204218 作者简介:李爱萍(19792),女,山西晋中人,在读硕士研究生。 0 引言 路径规划技术是机器人学研究领域中的一个重要 部分。机器人的最优路径规划就是依据某个或某些优化准则(如工作代价最小、行走路线最短、行走时间最短等),在其工作空间中找到一条从起始状态到目标状态的最优路径。根据对环境信息的掌握程度不同,路径规划可分为:①全局路径规划:环境信息完全已知,根据环境地图按照一定的算法搜寻一条最优或者近似最优的无碰撞路径,规划路径的精确程度取决于获取环境信息的准确程度;②局部路径规划:环境信息完全未知或部分未知,根据传感器的信息来不断地更新其内部的环境信息,从而确定出机器人在地图中的当前位置及周围局部范围内的障碍物分布情况,并在此基础上,规划出一条从当前点到某一子目标点的最优路径。 1 全局规划方法111 栅格法 栅格法是目前研究最广泛的路径规划方法之一。该方法将机器人的工作空间分解为多个简单的区域(栅格),由这些栅格构成一个显式的连通图,或在搜索过程中形成隐式的连通图,然后在图上搜索一条从起始栅格到目标栅格的路径。一般路径只需用栅格的序号表示。但栅格的划分直接影响其规划结果,如果栅格划分过大,环境信息储藏量小,分辨率下降,规划能力就差;栅格划分过小,规划时间长,而且对信息存储能力的要求会急剧增加。112 可视图法 可视图法中的路径图由捕捉到的存在于机器人一 维网络曲线(称为路径图)自由空间中的节点组成。路径的初始状态和目标状态同路径图中的点相对应,这样路径规划问题就演变为在这些点间搜索路径的问题。要求机器人和障碍物各顶点之间、目标点和障碍物各顶点之间以及各障碍物顶点与顶点之间的连线均不能穿越障碍物,即直线是“可视的”。然后采用某种方法搜索从起始点到目标点的最优路径,搜索最优路径的问题就转化为从起始点到目标点经过这些可视直线的最短距离问题。该法能够求得最短路径,但需假设忽略机器人的尺寸大小,使得机器人通过障碍物顶点时离障碍物太近甚至接触,并且搜索时间长。113 拓扑法 拓扑法将规划空间分割成具有拓扑特征的子空间,根据彼此的连通性建立拓扑网络,在网络上寻找起始点到目标点的拓扑路径,最终由拓扑路径求出几何路径。拓扑法的基本思想是降维法,即将在高维几何空间中求路径的问题转化为低维拓扑空间中判别连通性的问题。其优点在于利用拓扑特征大大缩小了搜索空间,其算法的复杂性仅依赖于障碍物数目,在理论上是完备的;而且拓扑法通常不需要机器人的准确位置,对于位置误差也就有了更好的鲁棒性。缺点是建立拓扑网络的过程相当复杂,特别是在增加障碍物时如何有效地修正已经存在的拓扑网是有待解决的问题。 114 自由空间法 自由空间法采用预先定义的广义锥形或凸多边形等基本形状构造自由空间,并将自由空间表示为连通图,通过搜索连通图来进行路径规划。自由空间的构

基于Adams的并联打磨机器人复杂加工轨迹规划

收稿日期:2012-05-15;修回日期:2012-08-10 基金项目:横向项目(0719) 作者简介:解本铭(1956—),男,辽宁彰武人,教授,工学硕士,研究方向为机电液一体化. 基于Adams 的并联打磨机器人复杂加工轨迹规划 解本铭,张 新 (中国民航大学机场学院,天津300300) 摘要:研究了基于PMAC 的三自由度并联打磨机器人,根据加工对象提出一种新的轨迹规划方法,该方法通过软 件adams 的逆向仿真实现原动件的轨迹规划。最后通过对并联机器人的运动学仿真,并做出误差分析,根据仿真结果说明这种方法对于并联机器人的可行性。 关键词:PMAC ;轨迹规划;电力金具;打磨机器人中图分类号:X951 文献标志码:A 文章编号:1674-5590(2013)02-0067-04 Complex processing trajectory planning of barinder based on Adams XIE Ben-ming ZHANG Xin (Airport College ,CAUC ,Tianjin 300300,China ) Abstract :In this paper ,the three degree barinder based on PMAC is studied ,a new trajectory planning method is proposed according to the machining target ,the trajectory planning of the original moving parts is achieved through the reverse simulation.Finally ,a simple error analysis is created based on the kinematics simulation ,and the feasibility of this method is explained by the simulation result and the error analysis. Key words :PMAC ;trajectory plan ;electrical fittings ;barinder 三自由度并联打磨机器人是为打磨输配电用悬锤金具而设计的一种新型并联机床。其加工对象输配 电用悬锤金具是绝缘子上的重要联接件。悬锤金具采用铸造工艺加工,在后续加工工序中需去除毛刺和飞边,现阶段该工序采用手工打磨,加工效率低、工作环境粉尘多且需要经验丰富的工人。悬锤金具外形复杂,需打磨的轨迹也就相应的比较复杂,所以一个有效的轨迹规划方案对加工精度和加工效率都相当重要。本文针对悬锤金具的复杂加工外形提出了一种新的轨迹规划实现方案。 1并联打磨机器人运动学逆解 如图1所示,并联打磨机器人机械结构由动平台、三条并联支链和相应导轨构成。每条支链由连杆CD 和上下两个类似虎克铰的构件组成,三条并联支链完全相同。动平台没有转动自由度只有三个移动自由度,导轨上的移动副为机构的主动副,动平台上安装卡具,侧面固定砂轮,悬锤工件随平台上的卡具一 起运动[1]。 图1中,固定坐标系O-xyz 在位于中间丝杠的中 心,点P (x p ,y p ,z p )为动平台的几何中心,在点P 上固定着动坐标系P -x p y p z p 。并联打磨机器人的结构关系为:在支链1中,点A 1在定坐标系下的坐标值为(g ,y s 1 ,0), 图1并联机器人运动结构模型Fig.1Structure model of barinder 第31卷第2期2013年4月 中国民航大学学报 JOURNAL OF CIVIL AVIATION UNIVERSITY OF CHINA Vol.31No.2April 2013

机器人路径规划

1绪论 1.1机器人简介 1.1.1什么是机器人 机器人一词不仅会在科幻小说、动画片等上看到和听到,有时也会在电视上看到在工厂进行作业的机器人,在实际中也有机会看到机器人的展示。今天,说不定机器人就在我们的身过,但这里我们要讨论的是什么是机器人学研究的机器人。 机器人(robot)一词来源下1920年捷克作家卡雷尔. 查培克(Kapel Capek)所编写的戏剧中的人造劳动者,在那里机器人被描写成像奴隶那样进行劳动的机器。 后来作为一种虚构的机械出现在许多作品中,代替人们去完成某些工作。20世纪60年代出现了作为可实用机械的机器人。为了反这种机器人同虚构的机器人及玩具机器人加以区别,称其为工业机器人。 工业机器人的兴起促进了大学及研究所开展机器人的研究。随着计算机的普及,又积极地开展了带有智能的机器人的研究。到70年代,机器人作为工程对象已经被确认,机器人一词也受到公认。目前,机器人学的研究对象已不仅仅是工业机器人了。 即便是实际存在的机器人,也很难把它定义为机器人,而且其定义也随着时代在变化。这里简单地反具有下述性质的机械看作是机器人: 1.代替人进行工作:机器人能像人那样使用工具和机械,因此,数控机床和 汽车不是机器人。 2.有通有性:既可简单地变换所进行的作为,又能按照工作状况的变化相应 地进行工作。一般的玩具机器人不能说有通用性。 3.直接对个界作工作:不仅是像计算机那样进行计算,而且能依据计算结果 对外界结果对外界产生作用。 机器人学把这样定义的机器人作为研究对象。

1.1.2机器人的分类 机器人的分类方法很多,这里我们依据三个有代表性的分类方法列举机器人的种类。 首先,由天机器人要代替人进行作业,因此可根据代替人的哪一个器官来分类: 操作机器人(手):利用相当于手臂的机械手、相当于手指的手爪来使物体协作。 移动机器人(腿):虽然已开发出了2足步行和4足步行机器人,但实用的却是用车轮进行移动的机器人。(本文以轮式移动机器人作为研究对象)视觉机器人(眼):通过外观检查来除掉残次品,观看人的面孔认出是谁。虽然还有使用触觉的机器人,但由于它不是为了操作,所以不能说是触觉机器人。 也还有不仅代替单一器官的机器人,例如进行移动操作,或进行视觉和操作的机器人。 其次,按机器人的应用来分类: 工业机器人:可分为搬送、焊接、装配、喷漆、检查等机器人,主要用于工厂内。 极限作业器人:主要用在人们难以进入的核电站、海底、宇宙空间等进行作为的机器人。也包括建筑、农业机器人等。 娱乐机器人:有弹奏乐器的机器人、舞蹈机器人、宠物机器人等,具有某种程度的通用性。也有适应环境面改变行动的宠物机器人。 最后则是按照基于什么样的信息进行动作来分类: 表1基于动作信息的机器人分类

2自由度绳索牵引并联机器人的高速点到点轨迹规划方法

第52卷第3期2016年2月 机械工程学报 JOURNAL OF MECHANICAL ENGINEERING Vol.52 No.3 Feb. 2016 DOI:10.3901/JME.2016.03.001 2自由度绳索牵引并联机器人的高速点 到点轨迹规划方法* 张文佳 尚伟伟 (中国科学技术大学自动化系 合肥 230027) 摘要:合理的轨迹规划方法可以提高机器人运动控制的平稳性、快速性和工作效率。当前绳索牵引并联机器人的轨迹规划方法主要采用多项式函数和三角函数满足平稳性要求,但规划算法复杂、快速性较差。针对一种2自由度绳索牵引并联机器人,根据动力学模型推导绳索拉力的单向性约束条件,提出一种新的点到点轨迹规划方法——S型-梯形组合规划方法。考虑到具体的点到点轨迹包含若干个需要依次到达的目标点,构成起始段、中间段和终止段三种不同的运动段,故采用S型-梯形组合规划方法分别设计这三种运动段的速度曲线,使得机器人在起始点和终止点的加速度为零,而中间若干点的加速度不为零,实现动态轨迹规划。仿真试验表明所提出的规划方法不仅可以满足绳索拉力的单向性约束条件,且加速度为简单的一次曲线,可以实现高速的点到点运动。 关键词:绳索牵引;并联机器人;S型-梯形速度规划;动态工作空间;拉力约束 中图分类号:TP242 High-speed Point-to-point Trajectory Planning of a 2-DOF Cable Driven Parallel Manipulator ZHANG Wenjia SHANG Weiwei (Department of Automation, University of Science and Technology of China, Hefei 230027) Abstract:Suitable trajectory planning methods can improve the smoothness, rapidity and efficiency of motion control of robot. Polynomial and trigonometric formulation are often adopted to realize smooth trajectory planning for cable-driven parallel manipulator, while the two approaches are complex and have weak rapidity. A new combined planning method with S-trapezoid curve is proposed for the point-to-point motion of planar 2-DOF cable-driven parallel manipulator, and the unilateral constraints on cable tensions are computed according to the dynamic model. Considering the specific point-to-point trajectory includes a list of target points that must be reached in sequence, thus it can be divided into the initial segment, the middle segment and the final segment. And then the combined planning method with S-trapezoid curve is applied to plan the velocity curve of the three segments. The acceleration is zero at the initial and final point, while it’s nonzero at the middle points. The dynamic trajectory planning can be realized with this state. The proposed planning method is implemented on a 2-DOF cable-driven parallel manipulator, and the simulation results indicate that the unilateral constraints on cable tensions could be satisfied and the acceleration curve is simple first-order curve, thus high-speed point-to-point motion could be realized. Key words:cable-driven;parallel manipulator;velocity planning with S-trapezoid curve;dynamic workspace;tension constraint 0 前言 并联机器人具有高承载能力、高刚度、高速度等优点,已经得到了较为广泛的研究和应用。传统 ?国家自然科学基金(51275500)和机械系统与振动国家重点实验室开放基金课题(MSV201502)资助项目。20150223收到初稿,20151104收到修改稿的并联机器人机械机构复杂、工作空间非常有限,关节之间通过连杆连接,连杆的质量和惯性导致机器人负载/自重比较低、能耗较大。绳索牵引并联机器人用绳索代替刚性构件,使得并联机器人具有工作空间大、机械结构简单、易于模块化等优点,可以广泛应用于工业制造、医疗装备、航空航天等各个领域,已经引起了学术界的广泛关注。根据绳索数目m和自由度数目n之间的关系,绳索牵引并联

轨迹规划

轨迹规划分为在任务空间和关节空间两种。根据并联机器人完成工作任务所经过的空间轨迹,编制相应的轨迹规划软件,通过计算机来事先离线计算出各驱动关节在运动中的轨迹,亦即完成轨迹规划的任务。Paul[16]提出一种机器人手臂沿空间直线段运动的关节轨迹规划方法,Kim和shin[18]又提出一种时间最短轨迹规划方法,这种方法也是基于关节空间的。 运动轨迹是指在运动过程中的位移、速度和加速度。轨迹规划,是根据作业任务的要求,计算出预期的运动轨迹,然后,在机器人初始位置和目标位置之间用多项式函数来“内插"或者“逼近”给定的路径,并且求出一系列“控制设定点’’,并将其提供给控制单元处理。根据上述方法求出各轴的移动位移最后,即可规划运动曲线。在各轴位移求出的情况下,根据所规划速度曲线的形状,可求出各个时间点对应的速度值来确定速度曲线,从而完成运动规划 常规的PID控制对于大多数点位控制应用是相当有效的,而对于轨迹跟踪控制问题则效果不理想。由于并联机器人的绝大多数应用是要求轨迹控制的,因此很少使用常规的PID控制。 并联机器人轨迹规划 首先要根据系统运动要求由并联机器人机构的位置逆解方程求解出机器人的始末位姿;然后运用三次多项式插值的方法,分别对并联们器人的三条支路轨迹规划。Matlab仿真。

并联机器人控制系统模型的建立 机器人控制系统的结构如图。在输入期望轨迹以后,机器人控制系统首先通过轨迹规划,把期望的运动轨迹转换为驱动关节的广义位置坐标。在机器人控制系统的三个相对独立的回路中分别形成闭环控制回路,通过检测编码器的反馈信号,并与实际的给定位置相比较,根据两者间的误差不断产生控制作用,使机器人关节的实际位置运动到给定值。系统中轨迹规划和控制在上位机由软件实现,控制输出由运动控制卡和驱动器完成,最终由电机执行。 (哈尔滨工程大学. 6-PRRS并联机器人运动控制方法的研究,2006)建立了6-PRRS并联机器人的运动学模型,并对位置逆解的选取进行了简化,方便了计算。分别使用基于符号运算的微分构造法和矢量构造法求解6-PRRS并联机器人的雅可比矩阵,并验证了这两种方法的正确性。根据运动学分析结果,对并联机器人的轨迹规划问题进行了研究。并对并联机器人的六轴协调运动进行了分析,得出了在这

机器人路径动态规划

研究背景 近年来,机器人技术飞速发展,机器人的应用领域也在不断扩展。机器人的工作环境存在高度的多变性和复杂性,因此自主导航是实现真正智能化和完全自主移动的关键技术。机器人的导航问题可以归结为对“我在哪”、“我要去哪”以及“我如何到达那里”三个问题的回答。第三个问题就是路径规划,要求机器人在当前位置与目标位置之间寻找一条安全、合理、高效的路径,保证机器人能够安全地到达目标地点。机器人路径规划是机器人领域的一个研究热点。 一、课题应用 机器人的路径规划是机器人学的一个重要研究领域,是人工智能和机器人学的一个结合点。对于移动机器人而言,在其工作时要求按一定的规则,例如时间最优,在工作空间中寻找到一条最优的路径运动。机器人路径规划可以建模成在一定的约束条件下,机器人在工作过程中能够避开障碍物从初始位置行走到目标位置的路径优化过程。遗传算法是一种应用较多的路径规划方法,利用地图中的信息进行路径规划,实际应用中效率比较高。 智能移动机器人[1],是一个集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多功能于一体的综合系统。它集中了传感器技术、信息处理、电子工程、计算机工程、自动化控制工程以及人工智能等多学科的研究成果,代表机电一体化的最高成就,是目前科学技术发展最活跃的领域之一。随着机器人性能不断地完善,移动机器人的应用范围大为扩展,不仅在工业、农业、医疗、服务等行业中得到广泛的应用,而且在城市安全、国防和空间探测领域等有害与危险场合得到很好的应用。因此,移动机器人技术已经得到世界各国的普遍关注。 移动机器人的研究始于60 年代末期。斯坦福研究院(SRI)的Nils Nilssen 和Charles Rosen 等人,在1966年至1972 年中研发出了取名Shakey的自主移动机器人[1]。目的是研究应用人工智能技术,在复杂环境下机器人系统的自主推理、规划和控制。 根据移动方式来分,可分为:轮式移动机器人、步行移动机器人(单腿式、双腿式和多腿式)、履带式移动机器人、爬行机器人、蠕动式机器人和游动式机器人等类型;按工作环境来分,可分为:室内移动机器人和室外移动机器人;按控制体系结构来分,可分为:功能式(水平式)结构机器人、行为式(垂直式)结构机器人和混合式机器人;按功能和用途来分,可分为:医疗机器人、军用机器人、助残机器人、清洁机器人等; 一种由传感器、遥控操作器和自动控制的移动载体组成的机器人系统。移动机器人具有移动功能,在代替人从事危险、恶劣(如辐射、有毒等)环境下作业和人所不 及的(如宇宙空间、水下等)环境作业方面,比一般机器人有更大的机动性、灵活性。 移动机器人是一种在复杂环境下工作的,具有自行组织、自主运行、自主规划的智能机器人,融合了计算机技术、信息技术、通信技术、微电子技术和机器人技术等。 三、研究意义 路径规划技术是机器人研究领域中的一个重要分支,是机器人智能化的重要标志,是对

移动机器人路径规划技术综述

第25卷第7期V ol.25No.7 控制与决策 Control and Decision 2010年7月 Jul.2010移动机器人路径规划技术综述 文章编号:1001-0920(2010)07-0961-07 朱大奇,颜明重 (上海海事大学水下机器人与智能系统实验室,上海201306) 摘要:智能移动机器人路径规划问题一直是机器人研究的核心内容之一.将移动机器人路径规划方法概括为:基于模版匹配路径规划技术、基于人工势场路径规划技术、基于地图构建路径规划技术和基于人工智能的路径规划技术.分别对这几种方法进行总结与评价,最后展望了移动机器人路径规划的未来研究方向. 关键词:移动机器人;路径规划;人工势场;模板匹配;地图构建;神经网络;智能计算 中图分类号:TP18;TP273文献标识码:A Survey on technology of mobile robot path planning ZHU Da-qi,YAN Ming-zhong (Laboratory of Underwater Vehicles and Intelligent Systems,Shanghai Maritime University,Shanghai201306, China.Correspondent:ZHU Da-qi,E-mail:zdq367@https://www.360docs.net/doc/9010303629.html,) Abstract:The technology of intelligent mobile robot path planning is one of the most important robot research areas.In this paper the methods of path planning are classi?ed into four classes:Template based,arti?cial potential?eld based,map building based and arti?cial intelligent based approaches.First,the basic theories of the path planning methods are introduced brie?y.Then,the advantages and limitations of the methods are pointed out.Finally,the technology development trends of intelligent mobile robot path planning are given. Key words:Mobile robot;Path planning;Arti?cial potential?eld;Template approach;Map building;Neural network; Intelligent computation 1引言 所谓移动机器人路径规划技术,就是机器人根据自身传感器对环境的感知,自行规划出一条安全的运行路线,同时高效完成作业任务.移动机器人路径规划主要解决3个问题:1)使机器人能从初始点运动到目标点;2)用一定的算法使机器人能绕开障碍物,并且经过某些必须经过的点完成相应的作业任务;3)在完成以上任务的前提下,尽量优化机器人运行轨迹.机器人路径规划技术是智能移动机器人研究的核心内容之一,它起始于20世纪70年代,迄今为止,己有大量的研究成果报道.部分学者从机器人对环境感知的角度,将移动机器人路径规划方法分为3种类型[1]:基于环境模型的规划方法、基于事例学习的规划方法和基于行为的路径规划方法;从机器人路径规划的目标范围看,又可分为全局路径规划和局部路径规划;从规划环境是否随时间变化方面看,还可分为静态路径规划和动态路径规划. 本文从移动机器人路径规划的具体算法与策略上,将移动机器人路径规划技术概括为以下4类:模版匹配路径规划技术、人工势场路径规划技术、地图构建路径规划技术和人工智能路径规划技术.分别对这几种方法进行总结与评价,展望了移动机器人路径规划的未来发展方向. 2模版匹配路径规划技术 模版匹配方法是将机器人当前状态与过去经历相比较,找到最接近的状态,修改这一状态下的路径,便可得到一条新的路径[2,3].即首先利用路径规划所用到的或已产生的信息建立一个模版库,库中的任一模版包含每一次规划的环境信息和路径信息,这些模版可通过特定的索引取得;随后将当前规划任务和环境信息与模版库中的模版进行匹配,以寻找出一 收稿日期:2009-08-30;修回日期:2009-11-18. 基金项目:国家自然科学基金项目(50775136);高校博士点基金项目(20093121110001);上海市教委科研创新项目(10ZZ97). 作者简介:朱大奇(1964?),男,安徽安庆人,教授,博士生导师,从事水下机器人可靠性与路径规划等研究;颜明重(1977?),男,福建泉州人,博士生,从事水下机器人路径规划的研究.

多机器人路径规划研究方法(一)

多机器人路径规划研究方法(一) 张亚鸣雷小宇杨胜跃樊晓平瞿志华贾占朝摘要:在查阅大量文献的基础上对多机器人路径规划的主要研究内容和研究现状进行了分析和总结,讨论了多机器人路径规划方法的评判标准,并阐述了研究遇到的瓶颈问题,展望了多机器人路径规划方法的发展趋势。 关键词:多机器人;路径规划;强化学习;评判准则 e,itexpoundedthebottleneckofthepathplanningresearchfor , ; 近年来,分布式人工智能(DAI)成为人工智能研究的一个重要分支。DAI 研究大致可以分为DPS (distributedproblemsolving )和MAS ()两个方面。一些从事机器人学的研究人员受多智能体系统研究的启发,将智能体概念应用于多机器人系统的研究中,将单个机器人视做一个能独立执行特定任务的智能体,并把这种多机器人系统称为多智能体机器人系统(MARS)。因此,本文中多机器人系统等同于多智能体机器人系统。目前,多机器人系统已经成为学术界研究的热点,而路径规划研究又是其核心部分。

机器人路径规划问题可以建模为一个带约束的优化问题,其包括地理环境信息建模、路径规划、定位和避障等任务,它是移动机器人导航与控制的基础。单个移动机器人路径规划研究一直是机器人研究的重点,且已经有许多成果 1~3],例如在静态环境中常见的有连接图法、可视图法、切线图法、Voronoi 图法、自由空间法、栅格法、拓扑法、链接图法、证据理论建图等;动态环境中常见的有粒子群算法、免疫算法、遗传算法、神经网络、蚁群算法、模拟退火算法、人工势场法等。然而,多机器人路径规划研究比单个机器人路径规划要复杂得多,必须考虑多机器人系统中机器人之间的避碰机制、机器人之间的相互协作机制、通信机制等问题。 1 多机器人路径规划方法单个机器人的路径规划是找出从起始点至终点的一条最短无碰路径。多个机器人的路径规划侧重考虑整个系统的最优路径,如系统的总耗时间最少路径或是系统总路径最短等。从目前国内外的研究来看,在规划多机器人路径时,更多考虑的是多机器人之间的协调和合作式的路径规划。 目前国内外多机器人路径规划研究方法分为传统方法、智能优化方法和其他方法三大类。其中传统方法主要有基于图论的方法(如可视图法、自由空间法、栅格法、Voronoi 图法以及人工势场方法等);智能优化方法主要有遗传算法、蚁群算法、免疫算法、神经网络、强化学 习等;其他方法主要有动态规划、最优控制算法、模糊控制等。它们中的大部分都是从单个机器人路径规划方法扩展而来的。 1)传统方法多机器人路径规划传统方法的特点主要体现在基于图论的基础

多机器人路径规划研究方法

多机器人路径规划研究方法 张亚鸣雷小宇杨胜跃樊晓平瞿志华贾占朝 摘要:在查阅大量文献的基础上对多机器人路径规划的主要研究内容和研究现状进行了分析和总结,讨论了多机器人路径规划方法的评判标准,并阐述了研究遇到的瓶颈问题,展望了多机器人路径规划方法的发展趋势。 关键词:多机器人;路径规划;强化学习;评判准则 Abstract:This paper analyzed and concluded the main method and current research of the path planning research for multi robot.Then discussed the criterion of path planning research for multi robot based large of literature.Meanwhile,it expounded the bottleneck of the path planning research for multi robot,forecasted the future development of multi robot path planning. Key words:multi robot;path planning;reinforcement learning;evaluating criteria 近年来,分布式人工智能(DAI)成为人工智能研究的一个重要分支。DAI研究大致可以分为DPS(distributed problem solving)和MAS(multi agent system)两个方面。一些从事机器人学的研究人员受多智能体系统研究的启发,将智能体概念应用于多机器人系统的研究中,将单个机器人视做一个能独立执行特定任务的智能体,并把这种多机器人系统称为多智能体机器人系统(MARS)。因此,本文中多机器人系统等同于多智能体机器人系统。目前,多机器人系统已经成为学术界研究的热点,而路径规划研究又是其核心部分。 机器人路径规划问题可以建模为一个带约束的优化问题,其包括地理环境信息建模、路径规划、定位和避障等任务,它是移动机器人导航与控制的基础。单个移动机器人路径规划研究一直是机器人研究的重点,且已经有许多成果[1~3],例如在静态环境中常见的有连接图法、可视图法、切线图法、Voronoi图法、自由空间法、栅格法、拓扑法、链接图法、Dempster Shafer 证据理论建图等;动态环境中常见的有粒子群算法、免疫算法、遗传算法、神经网络、蚁群算法、模拟退火算法、人工势场法等。然而,多机器人路径规划

多机器人路径规划研究方法(一)

多机器人路径规划研究方法(一) 张亚鸣雷小宇杨胜跃樊晓平瞿志华贾占朝 摘要:在查阅大量文献的基础上对多机器人路径规划的主要研究内容和研究现状进行了分析和总结,讨论了多机器人路径规划方法的评判标准,并阐述了研究遇到的瓶颈问题,展望了多机器人路径规划方法的发展趋势。 关键词:多机器人;路径规划;强化学习;评判准则 e,itexpoundedthebottleneckofthepathplanningresearchfor, ; 近年来,分布式人工智能(DAI)成为人工智能研究的一个重要分支。DAI 研究大致可以分为DPS(distributedproblemsolving)和MAS ()两个方面。一些从事机器人学的研究人员受多智能体系统研究的启发,将智能体概念应用于多机器人系统的研究中,将单个机器人视做一个能独立执行特定任务的智能体,并把这种多机器人系统称为多智能体机器人系统(MARS)。因此,本文中多机器人系统等同于多智能体机器人系统。目前,多机器人系统已经成为学术

界研究的热点,而路径规划研究又是其核心部分。 机器人路径规划问题可以建模为一个带约束的优化问题,其包括地理环境信息建模、路径规划、定位和避障等任务,它是移动机器人导航与控制的基础。单个移动机器人路径规划研究一直是机器人研究的重点,且已经有许多成果1~3],例如在静态环境中常见的有连接图法、可视图法、切线图法、Voronoi图法、自由空间法、栅格法、拓扑法、链接图法、证据理论建图等;动态环境中常见的有粒子群算法、免疫算法、遗传算法、神经网络、蚁群算法、模拟退火算法、人工势场法等。然而,多机器人路径规划研究比单个机器人路径规划要复杂得多,必须考虑多机器人系统中机器人之间的避碰机制、机器人之间的相互协作机制、通信机制等问题。 1多机器人路径规划方法 单个机器人的路径规划是找出从起始点至终点的一条最短无碰路径。多个机器人的路径规划侧重考虑整个系统的最优路径,如系统的总耗时间最少路径或是系统总路径最短等。从目前国内外的研究来看,在规划多机器人路径时,更多考虑的是多机器人之间的协调和合作式的路径规划。 目前国内外多机器人路径规划研究方法分为传统方法、智能优化方法和其他方法三大类。其中传统方法主要有基于图论的方法(如可视图法、自由空间法、栅格法、Voronoi图法以及人工势场方法等);智能优化方法主要有遗传算法、蚁群算法、免疫算法、神经网络、强化学

真空并联机器人轨迹规划仿真

真空并联机器人轨迹规划仿真 黄玉钏;曲道奎;徐方 【期刊名称】《计算机仿真》 【年(卷),期】2012(029)012 【摘要】To well fulfill the trajectory planning passing through several interpolation points for FROG - LEG vacuum - parallel robots, the key point on using NURBS for trajectory planning was researched. The solution of kinematics and inverse kinematics and trajectory planning scheme using NURBS was theoretically obtained by establishing an equivalent serial model of the parallel robots. Then the simulation trajectory planning based on NURBS was carried out utilizing robot tool of Matlab. Simulation results show that this method can be used to achieve the goal of the vacuum - parallel robots passing accurately inserted orientation and position. Our results theoretically solve the critical problem on vacuum - parallel robots passing accurately inserted orientation and position, and show great potentials of accomplishing FROG - LEG vacuum - parallel robots trajectory planning based on NURBS.%为了实现FROG-LEG型真空并联机器人准确经过多个中间位姿点的路径规划,研究了类机器人NURBS曲线路径规划的关键问题.通过建立FROG-LEG型并联机器人等效的串联运动学模型,获得了机器人运动学的正反解,在运动学基础上设计了该类机器人基于NURBS曲线的路径规划方案.通过Matlab的robot tool工具箱,进行了FROG-LEG型真空并联机器人运动学和路径规划的

机器人路径规划

机器人路径规划 冯赟:机器人路径规划方法研究 1绪论 1.1机器人简介 1.1.1什么是机器人 机器人一词不仅会在科幻小说、动画片等上看到和听到,有时也会在电视上看到在工厂进行作业的机器人,在实际中也有机会看到机器人的展示。今天,说不定机器人就在我们的身过,但这里我们要讨论的是什么是机器人学研究的机器人。 robot)一词来源下1920年捷克作家卡雷尔 . 查培克(Kapel Capek)机器人( 所编写的戏剧中的人造劳动者,在那里机器人被描写成像奴隶那样进行劳动的机器。 后来作为一种虚构的机械出现在许多作品中,代替人们去完成某些工作。20世纪60年代出现了作为可实用机械的机器人。为了反这种机器人同虚构的机器人及玩具机器人加以区别,称其为工业机器人。 工业机器人的兴起促进了大学及研究所开展机器人的研究。随着计算机的普及,又积极地开展了带有智能的机器人的研究。到70年代,机器人作为工程对象已经被确认,机器人一词也受到公认。目前,机器人学的研究对象已不仅仅是工业机器人了。 即便是实际存在的机器人,也很难把它定义为机器人,而且其定义也随着时代在变化。这里简单地反具有下述性质的机械看作是机器人: 1. 代替人进行工作:机器人能像人那样使用工具和机械,因此,数控机床和 汽车不是机器人。 2. 有通有性:既可简单地变换所进行的作为,又能按照工作状况的变化相应

地进行工作。一般的玩具机器人不能说有通用性。 3. 直接对个界作工作:不仅是像计算机那样进行计算,而且能依据计算结果 对外界结果对外界产生作用。 机器人学把这样定义的机器人作为研究对象。 - 1 - 郑州大学电气工程学院毕业设计(论文) 1.1.2机器人的分类 机器人的分类方法很多,这里我们依据三个有代表性的分类方法列举机器人的 种类。 首先,由天机器人要代替人进行作业,因此可根据代替人的哪一个器官来分类: 操作机器人(手):利用相当于手臂的机械手、相当于手指的手爪来使物体协 作。 移动机器人(腿):虽然已开发出了2足步行和4足步行机器人,但实用的却是 用车轮进行移动的机器人。(本文以轮式移动机器人作为研究对象) 视觉机器人(眼):通过外观检查来除掉残次品,观看人的面孔认出是谁。虽然 还有使用触觉的机器人,但由于它不是为了操作,所以不能说是触觉机器人。 也还有不仅代替单一器官的机器人,例如进行移动操作,或进行视觉和操作的 机器人。 其次,按机器人的应用来分类: 工业机器人:可分为搬送、焊接、装配、喷漆、检查等机器人,主要用于工厂 内。 极限作业器人:主要用在人们难以进入的核电站、海底、宇宙空间等进行作为 的机器人。也包括建筑、农业机器人等。

机器人路径规划概述

移动机器人是装备了机械腿、轮子、关节、抓握器等执行器以及控制器来完成特定任务的一种实体智能体。近年来,随着科学技术的飞快发展,移动机器人在工业、农业、医疗、服务、航空和军事等领域得到了广泛的应用,已成为学术研究的重点。在移动机器人的研究中,导航研究是核心,而路径规划是机器人导航研究的重要环节之一。在机器人执行任务时,要求机器人在工作环境中(有障碍物或无障碍物)能根据一定的评价标准搜索一条从起始地点到目标地点的最优或次优路径[1]。移动机器人的路径规划根据环境是否已知可分为基于地图的全局路径规划和基于传感器的局部路径规划。 1全局路径规划 1.1栅格分解法 栅格分解法是目前广泛研究的路径规划方法之一。该方法把移动机器人的运动环境分解为多个简单的栅格并根据它们是否被障碍物占据来进行状态描述,障碍物栅格和非障碍物栅格具有不同的标识值,它能快速直观地融合传感器信息。但是为了得到比较精确的规划结果,必须将环境划分为较小的栅格,这就导致存储空间增大,在大规模环境下路径规划的计算复杂程度将加大。为了克服栅格表示的存储空间问题,邰宜斌提了一种四叉树分割方法[2],该算法递归地把环境分解为大小不一的矩形区域,这些矩形区域或者完全被障碍物占据,或者是完全自由可行的。每次递归都将一个较大的栅格划分为4个较小的栅格,取得了较好的计算效果。另外栅格分解法随着机器人自由度的增加会出现“维数灾难”问题,不适用于解决多自由度机器人在复杂环境中的路径规划。Frank在2004年提出了概率栅格分解算法,在该算法中引入随机采样,可使多自由度机器人在复杂环境中快速找到一条可行路径。2006年吕太之等在概率栅格分解算法的基础上引入了Anytime算法,将随机采样应用到栅格分解算法中,使算法效率得到了提高,但是受环境信息和随机采样的影响比较大[3]。 1.2拓扑法 拓扑法主要包括三部分:划分状态空间、构建特征网、在特征网上搜索路径。拓扑法的基本要素是节点和边,用节点表示某个特定的位置,用边表示这些位置之间的联系,可以用G=(V,E)描述空间的特征,其中V表示顶点集合,E表示连接顶点的边集合[4]。利用该方法可缩小搜索空间,使得存储需求小,适合于大规模环境的路径规划,但是构建特征网的过程比较复杂,而且当障碍物增加时如何将增加的节点与已有节点进行节点匹配是一个难点。2005年,王力虎等提出了一种适用于清扫机器人的区域充满拓扑算法,用传感器感知环境信息以建立环境的拓扑地图,机器人可以利用搜索图的方法搜索环境,可达到环境的有效覆盖,但在搜索时没有 移动机器人路径规划研究现状及展望 张海英,范进桢 (宁波职业技术学院,浙江宁波315800) 摘要:移动机器人路径规划技术是机器人研究领域中的核心技术之一。通过对全局路径规划和局部路径规划中各种方法的分析,指出了各种方法的优点和不足以及改进的办法,并对移动机器人路径规划技术的发展趋势进行了展望。 关键词:移动机器人;路径规划;遗传算法 中图分类号:TP242文献标识码:A文章编号:1674-7720(2011)02-0005-04 Research progress and future development of mobile robot path planning Zhang Haiying,Fan Jinzhen (Ningbo Polytechnic Institute,Ningbo315800,China) Abstract:Mobile robot path planning technology is one of core-technology in robot research domain.By analyzing algorithms of global path planning and local path planning,this paper points out the advantages and disadvantages of the present algorithms, and improved methods.In addition,describes the trend of mobile robot path planning. Key words:mobile robot;path planning;genetic algorithm 综述与评论Review and Comment 5 《微型机与应用》2011年第30卷第2期欢迎网上投稿https://www.360docs.net/doc/9010303629.html,

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