[发明专利]一种面向修锭过程的机器人轨迹规划方法及系统

权利要求书

1.一种机器人轨迹规划方法，其特征在于，包括：

获取给定路径，引入路径参数，并将给定路径的笛卡尔坐标进行参数化表示；

将路径的参数化笛卡尔坐标映射为机器人的关节位置、速度和加速度；选取一种路径加速度轨迹，获得路径参数及其导数的表达式；利用参数化的关节变量、速度和加速度将机器人运动学与动力学方程参数化，并获得性能指标函数；路径加速度轨迹为改进的三段式路径加速度轨迹，所述三段式路径加速度轨迹曲线分为三段，依次包括匀加速段、匀速段和匀减速段，所述改进的三段式路径加速度轨迹具有过渡环节，过渡环节以斜坡函数、抛物线函数或三角函数对轨迹的不光滑处进行平滑过渡；所述过渡环节位于匀加速段转换为匀速段区域以及匀速段转换为匀减速段区域；

根据性能指标函数，在约束条件下，利用最大值原理、遗传算法和粒子群优化算法最优化算法进行寻优，得到其改进的三段式路径加速度轨迹的最优参数，获取最优参数下沿给定路径的机器人轨迹。

2.如权利要求1所述的机器人轨迹规划方法，其特征在于，所述将路径参数映射为机器人的关节位置、速度和加速度包括，利用机器人逆运动学将笛卡尔空间参数化路径映射为关节空间的参数化关节位置、速度和加速度。

3.如权利要求1所述的机器人轨迹规划方法，其特征在于，所述机器人运动学与动力学方程由机器人的运动学与动力学模型获得，使用D-H方法对机器人进行正运动学建模，使用基于能量分析的Euler-Lagrange方程对机器人进行动力学建模。

4.如权利要求1所述的机器人轨迹规划方法，其特征在于，利用参数化的关节变量、速度和加速度将机器人动力学方程参数化，并获得性能指标函数包括，将动力学方程、最优性能指标及其约束条件进行参数化降维，利用参数化的关节变量、速度和加速度将机器人动力学方程参数化，同时导出转矩约束条件的参数化表示，由参数动力学方程导出性能指标函数；在约束条件下，利用最大值原理、遗传算法和粒子群优化算法最优化算法进行寻优，得到改进的三段式路径加速度轨迹的最优参数，从而得到机器人最优轨迹。

5.一种机器人轨迹规划系统，其特征在于，包括：

数据采集模块，被配置为获取给定路径，引入路径参数，并将给定路径的笛卡尔坐标进行参数化表示；

数据处理模块，被配置为将路径的参数化笛卡尔坐标映射为机器人的关节位置、速度和加速度；选取一种路径加速度轨迹，获得路径参数及其导数的表达式；利用参数化的关节变量、速度和加速度将机器人运动学与动力学方程参数化，并获得性能指标函数；路径加速度轨迹为改进的三段式路径加速度轨迹，所述三段式路径加速度轨迹曲线分为三段，依次包括匀加速段、匀速段和匀减速段，所述改进的三段式路径加速度轨迹具有过渡环节，过渡环节以斜坡函数、抛物线函数或三角函数对轨迹的不光滑处进行平滑过渡；所述过渡环节位于匀加速段转换为匀速段区域以及匀速段转换为匀减速段区域；

最优参数确定模块，被配置为根据性能指标函数，在约束条件下，利用最大值原理、遗传算法和粒子群优化算法最优化算法进行寻优，得到改进的三段式路径加速度轨迹的最优参数，获取最优参数下沿给定路径的机器人轨迹。

6.一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，其特征在于，所述计算机指令被处理器执行时，完成如权利要求1-4任一所述的机器人轨迹规划方法。

7.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成如权利要求1-4任一所述的机器人轨迹规划方法。