[发明专利]一种基于时间与急动度最优的速度曲线模型方法

说明书

本发明公开了一种基于时间与急动度最优的速度曲线模型方法，包括：构建改进调和急动模型，基于改进调和急动模型进行仿真模拟，获得时间间隔参数和急动度曲线；基于粒子群优化算法对时间间隔参数进行迭代优化；基于谐振系数对急动度曲线进行优化；分别对时间间隔参数和急动度曲线完成优化后，获得最终的改进调和急动模型。本发明按照运动学限制设计，在符合约束的条件下，产生了更为平滑连续的速度、加速度和急动度曲线，能更好地提高定位与跟踪的精度。设计了谐振系数，用来评价不同的速度曲线模型，并调节模型中的急动度与加速度。采用了适应于采茶环境的粒子群优化算法求解时间间隔参数。

技术领域

本发明属于轨迹规划领域，特别是涉及一种基于时间与急动度最优的速度曲线模型方法。

背景技术

在我国，茶叶是一种经典的高经济附加值的农作物，但茶叶的采摘与其他高附加值农作物的收获有较大区别。首先，茶叶的采摘有着严格的时间限制，需要尽早较快地采摘完整的叶芽。其次，采摘过程直接影响了茶叶的产量与质量以及茶树的后续生长。茶叶的采摘难度不小，采摘工作主要依赖熟练工人的手工操作，因此采茶可以说是高度依赖劳动力的。目前名优茶的采摘存季节采摘、工人缺口大、工作时间长、工作强度高等弊端。如今，农村人口涌入城市，熟练工人越发减少，年轻人不愿学习采茶技术，导致名优茶采摘的人工成本大幅上升，“采茶荒”、“成本贵”已逐渐成为制约我国名优茶产业进一步发展的共性技术瓶颈，名优茶产业机械化采摘势在必行。因而，Yang等研究了名优茶嫩芽的视觉识别与定位方法，取得了较好的研究成果。

轨迹规划在机器人的研究领域中有着重要的地位，从1980年开始，科研人员逐步研究机器人的轨迹规划问题。轨迹优化的结果可以帮助提高执行器精度，降低误差。轨迹规划方案有着常见的三种方式：最小执行时间、最小能量(或执行机构的能耗)以及最小急动度(即位置曲线随时间的三阶导数)。

随着近些年轨迹规划问题的研究，科研人员逐渐意识到急动度对机器人运行有着重大的影响。急动度变化的不规律会导致运行轨迹的低连续性和运行状态的不稳定性。急动度的最大值应保持在一个数值区域内，否则急动度的增高会严重激发结构的共振频率，使结构产生振动，降低执行器的定位精度，影响轨迹的平滑性与稳定性。现有的研究中，有的方法可以降低运行轨迹中的急动度的最大绝对值，但缺少动力学约束的考虑。有的方法对急动度约束和时间优化，在轨迹运行中采用了分段式的五次多项式，但计算的过程略显复杂。有的方法研究了最小化并联机构的关节最大急动度，通过各项约束得以实现，但考虑的因素多，过程不够简洁。故亟需一种足以解决现有技术中存在的问题的方法。而通过对速度曲线模型的改进，急动度能够得到有效的限制。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于时间与急动度最优的速度曲线模型方法，以解决上述现有技术存在的问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于时间与急动度最优的速度曲线模型方法，包括：

构建改进调和急动模型，基于所述改进调和急动模型进行仿真模拟，获得时间间隔参数和急动度曲线；

基于粒子群优化算法对所述时间间隔参数进行迭代优化；

基于谐振系数对所述急动度曲线进行优化；

分别对所述时间间隔参数和所述急动度曲线完成优化后，获得最终的改进调和急动模型。

可选的，所述改进调和急动模型包括15段时间间隔，在基于所述改进调和急动模型进行仿真模拟之前，所述方法还包括：

将15段所述时间间隔划分为四个时间间隔参数，包括第一时间间隔参数、第二时间间隔参数、第三时间间隔参数和第四时间间隔参数；

基于所述时间间隔和所述第一时间间隔参数构建急动度函数。

可选的，基于所述改进调和急动模型进行仿真模拟，获得的参数还包括：速度、加速度、急动度、速度极限值、加速度极限值和急动度极限值；