[发明专利]一种结合多级优化模型的机器人高性能轨迹自动生成方法

说明书

本发明涉及一种结合多级优化模型的机器人高性能轨迹自动生成方法，该方法包括：S1、确定轨迹关键点坐标、以及相邻两个轨迹关键点之间的轨迹曲线模型；S2、搭建性能指标库，构建多级优化模型；S3、获取性能指标的权重因子，确定优化目标函数；S4、基于优化目标函数，采用改进的遗传粒子群混合优化算法对各段轨迹的运动时间进行优化；S5、基于轨迹曲线模型和各段轨迹的运动时间确定轨迹曲线模型参数，获取各段轨迹曲线。与现有技术相比，本发明轨迹生成方法可满足用户自定义性能需求，保证轨迹的绝对平滑连续。

技术领域

本发明涉一种机器人轨迹规划方法，尤其是涉及一种结合多级优化模型的机器人高性能轨迹自动生成方法。

背景技术

轨迹规划作为机器人运动控制的重要一环，它决定着机器人在实际生产应用时性能的优劣，尤其对于工业机器人，一个高性能轨迹不仅能够保证机器人运动时的平稳高效，而且对于满足用户需求、提高产品质量也有重要意义。另外，目前随着机器人应用领域的不断推广，根据不同场景的用户性能需求，给出高性能轨迹的自动生成方法更是极具意义。

目前一般的机器人轨迹规划方法有两种，一种是常规轨迹规划，它主要根据预设的轨迹曲线模型，在给定系列运动参数情况下，通过联合约束方程求解出模型参数，进而生成相应的运动轨迹。该方法因为直观简单，目前被广泛的使用，但其存在几个关键不足：一是在实际生产使用时，对于多点规划，会带来参数设置繁琐，用户交互性差，无法考虑全局性能等问题，造成效率的低下；另一个是人为设置运动参数，不能充分发挥机器人的运动性能，更无法保证轨迹的综合性能需求，这与现今不同任务可能需要的不同轨迹性能显然是不匹配的。另一种方法是结合优化迭代算法，从性能指标优化的角度进行轨迹的自动生成，该方法相比常规规划，虽然实时性较低，但可以有效避免参数设置繁琐及性能量化问题，在现今智能化时代更具价值，但目前该方法的研究应用也存在两个问题：一个是当前大部分方法都只是针对特定的优化目标，无法供用户根据自身任务需求进行自定义设置，缺乏一定的调节适应性；另一个是算法的通用性和效率不足，在收敛速度和迭代时间上有待进一步提高改善。

因此，针对这些现有技术不足，设计一种可满足用户自定义性能需求的轨迹生成方法，无论对于提高用户交互体验，保证轨迹生成的稳定高效，还是提高机器人轨迹的性能适应性，都具有重要意义。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种结合多级优化模型的机器人高性能轨迹自动生成方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种结合多级优化模型的机器人高性能轨迹自动生成方法，该方法包括：

S1、确定轨迹关键点坐标、以及相邻两个轨迹关键点之间的轨迹曲线模型；

S2、搭建性能指标库，构建多级优化模型；

S3、获取性能指标的权重因子，确定优化目标函数；

S4、基于优化目标函数，采用改进的遗传粒子群混合优化算法对各段轨迹的运动时间进行优化；

S5、基于轨迹曲线模型和各段轨迹的运动时间确定轨迹曲线模型参数，获取各段轨迹曲线。

优选地，所述的轨迹曲线模型包括五次样条曲线，表示为：

p(t)＝a₀+a₁t+a₂t²+a₃t³+a₄t⁴+a₅t⁵

其中，t表示运动时刻，p(t)表示t时刻的轨迹位置，a₀、a₁、a₂、a₃、a₄、a₅为待确定的轨迹曲线模型参数。