[发明专利]一种机械臂高质量运动路径生成方法

说明书

本发明一种机械臂高质量运动路径生成方法属于现代智能制造技术领域，涉及工业机器人领域一种机械臂高质量运动路径生成方法。该方法先基于5次B样条插值关节空间路径时插值点个数与误差之间的负指数关系，随机两次选取插值点，计算对应的插值结果与理想路径之间的误差。再以得到的插值结果误差为依据，计算路径上误差的中位数，并将路径上误差大于中位数的区域作为插值点加密区域。最终，对分区加密插值点后的关节空间离散的角度值重新使用5次B样条插值，得到了全路径上误差均小于预期误差的机械臂高质量运动路径。本发明有效降低了插值得到的关节空间路径与理想路径之间的误差，使得到的高质量运动路径在全路径上的误差均小于期望误差。

技术领域

本发明属于现代智能制造技术领域，涉及工业机器人领域一种机械臂高质量运动路径生成方法。

背景技术

目前，工业机械臂的一个重要发展方向是使用任务层次编程来代替人工示教的方式生成机械臂工作空间路径并进行后续的速度规划。在任务层次编程中，机械臂运动路径通常以离散的位姿点(工作空间路径)以及离散的角度值(关节空间路径)的形式存在。使用CAM软件生成机械臂工作空间路径过程中，理想的工作空间路径是处处可被计算但没有具体的数学表达式。然而，由于机械臂的诸多算法，如正逆运动学算法、路径规划算法等，难以处理此类理想路径。在理想路径被机械臂执行之前，需在其上采集离散的位姿点组成工作空间路径，并通过逆运动学算法转换为关节空间路径，再利用插值将离散的角度值转化为连续的关节空间路径，以便于机械臂各控制器按照控制周期在连续路径上选取要执行的角度值。而插值时离散角度值的个数以及插值方法等因素的影响，使得插值得到的连续关节空间路径与理想路径之间存在误差，难以满足实际工作精度需求。

张治政的文献“面向多点高速装配的六轴工业机器人轨迹控制方法研究”，浙江大学，2013，使用人工示教的方式，示教了9个插值点并使用NURBS插值后，计算的插值结果与理想轨迹之间的位置误差，大小在0.01mm级别。然而，0.01mm级别误差尚难以满足实际工作精度需求。余晓菁的文献“工业机器人运动规划与样条插补方法研究”，华中科技大学，2018，首先将多关节速度规划转换为任意时刻的单关节S型速度规划，并保证满足每一轴的速度约束；然后定义了速度转换点包括轴切换点和曲率临界点，用于在预处理阶段将样条进行分段并进行初始阶段的速度平滑；进而为了满足多关节机器人每一轴的加速度，加加速约束，对于每一轴超出临界值的样条段依次根据速度积分关系进行S型速度规划；最后通过循环进行迭代优化，直到所有轴满足运动约束为止，实现了时间最优和平滑的bang-bang控制。但该方法中只确定了7个插值点，插值后的工作路径仍然与理想路径之间存在较大误差，无法满足机械臂实际工作中的需求。

发明内容

本发明目的在于克服现有技术的不足，发明一种机械臂高质量运动路径生成方法，用于获取与理想运动路径误差小于期望值的机械臂高质量运动路径。该方法首先基于5次B样条插值关节空间路径时插值点个数与误差之间的负指数关系，随机两次选取插值点，计算对应的插值结果与理想路径之间的误差，从而确定插值点个数与全路径误差中位数之间负指数关系中的参数值，进而预测期望误差对应的插值点个数；其次，以得到的插值结果误差为依据，计算路径上误差的中位数，并将路径上误差大于中位数的区域作为插值点加密区域，在这些区域中对插值点进行加倍处理；最终，对分区加密插值点后的关节空间离散的角度值重新使用5次B样条插值，得到了全路径上误差均小于预期误差的机械臂高质量运动路径。本方法总结了5次B样条插值关节空间路径时插值点个数与全路径误差中位数之间具有负指数关系，以此预测期望误差对应的插值点个数，并对路径上误差较大区域进行局部加密插值点个数，有效降低了插值后的关节空间路径与理想路径之间的误差，能够满足实际工作需求，为后续路径的速度规划提供了便利。并且本发明中总结的插值点个数与全路径误差中位数之间的关系可作为解决同类问题的指导依据。本方法行之有效，过程简单明了。