[发明专利]一种机械臂运动路径的确定方法及确定系统有效
申请号: | 201811154733.5 | 申请日: | 2018-09-30 |
公开(公告)号: | CN109202904B | 公开(公告)日: | 2020-10-20 |
发明(设计)人: | 邹娟;樊婵;吴省红;邓彬;王求真;郑金华 | 申请(专利权)人: | 湘潭大学 |
主分类号: | B25J9/16 | 分类号: | B25J9/16 |
代理公司: | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人: | 程华 |
地址: | 411100 湖*** | 国省代码: | 湖南;43 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 机械 运动 路径 确定 方法 系统 | ||
本发明公开一种机械臂运动路径的确定方法及确定系统。本发明建立机械臂运动学模型后,根据运动学模型、机械臂末端理论坐标和支臂长构造多目标优化函数。然后判断进化种群中使优化函数中的横向误差优化函数和纵向误差优化函数的单调性均为递增或递减的个体数量是否达到阈值,若是,采用单目标进化算法确定最优解;否则,采用多目标进化算法确定最优解。本发明能够根据种群中使优化函数中的横向误差优化函数和纵向误差优化函数的单调性均为递增或递减的个体数量自适应选择采用多目标进化算法还是单目标进化算法求解优化函数,因此,本发明结合了单目标进化算法耗时短,多目标进化算法精确度高的优点,能够快速精确地规划机械臂的运动路径。
技术领域
本发明涉及机器人控制领域,特别是涉及一种机械臂运动路径的确定系统。
背景技术
随着工业领域的急速发展,机械臂的应用出现在了各领域中,机械臂是在智能生产过程中能够自主移动的自动化装置,人工智能的发展让更多自动化装置的生产成了各领域的热门研制技术,这使得机械臂的应用领域进一步宽泛,实现自动化和机械化的良好结合。
机械臂的路径规划问题在模型建立后可转化为多个目标函数最优解的求取,现有的多目标进化算法在获取目标函数最优解的过程中精度较高,但耗时较长,在一定程度上造成了资源浪费;而单目标进化算法局部收敛性强,操作步骤简单,耗时短,但是误差相对较大。
发明内容
本发明的目的是提供一种机械臂运动路径的确定方法及确定系统,能够快速精确地规划机械臂的运动路径。
为实现上述目的,本发明提供了如下方案:
一种机械臂运动路径的确定方法,所述确定方法包括:
获取机械臂的末端理论坐标、机械臂的支臂长及机械臂的底座关节转角;
根据所述底座关节转角建立所述机械臂的运动学模型;
根据所述运动学模型、所述末端理论坐标和所述支臂长构造优化函数,所述优化函数包括以所述机械臂的横向投影长度误差最小为优化目标的横向误差优化函数和以所述机械臂的竖向投影长度误差最小为优化目标的纵向误差优化函数;
获取第t代进化种群Pt,所述种群中包括多个个体,每个个体为所述机械臂的一组支臂关节转角,0<t≤T,T表示进化代数阈值;
判断所述种群中使所述优化函数的单调性为递增或递减的个体数量是否大于或者等于预设的单调性阈值,获得第一判断结果;
当所述第一判断结果表示所述种群中使所述优化函数的单调性为递增或递减的个体数量大于或者等于单调性阈值时,采用单目标进化算法确定所述优化函数的最优解;
当所述第一判断结果表示所述种群中使所述优化函数的单调性为递增或递减的个体数量小于单调性阈值时,采用多目标进化算法确定所述优化函数的最优解;
根据所述最优解确定所述机械臂的运动路径。
可选的,所述优化函数为:
其中,坐标点(x0,y0,z0)表示机械臂的末端理论坐标,l1为水平底座关节O与竖直关节A之间的支臂长度,l2为竖直关节A与竖直关节B之间的支臂长度,l3为竖直关节B与末端执行器之间的支臂长度,θ2为竖直关节轴A的转角值,θ3为竖直关节轴B的转角值。
可选的,所述判断所述种群中使所述优化函数的单调性为递增或递减的个体数量是否大于或者等于预设的单调性阈值,具体包括:
根据方向导数计算公式确定所述优化函数的单调性表达式;
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