【摘 要】
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在工业生产快速发展的大背景下,机械臂成为了不可或缺的生产工具,对其应用环境和要求也越来越严格。其中如何实现快速规划安全避障路径,是机械臂运动控制领域的一个技术性难题。现阶段,大部分工业生产中机械臂还是通过人工示教法来实现路径规划,该方法不仅操作复杂,效率低下,而且无法保证机械臂的位姿精度,存在极大的安全隐患。常见的方法还有人工势场法、快速随机搜索树算法（RRT）、概率路线图法（PRM）等等,这些算
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在工业生产快速发展的大背景下,机械臂成为了不可或缺的生产工具,对其应用环境和要求也越来越严格。其中如何实现快速规划安全避障路径,是机械臂运动控制领域的一个技术性难题。现阶段,大部分工业生产中机械臂还是通过人工示教法来实现路径规划,该方法不仅操作复杂,效率低下,而且无法保证机械臂的位姿精度,存在极大的安全隐患。常见的方法还有人工势场法、快速随机搜索树算法（RRT）、概率路线图法（PRM）等等,这些算法虽然能够帮助机械臂计算出一条最优或者次优的轨迹,但是计算量较大,对动态变化反应迟钝,同时还无法将轨迹优化和运动学优化结合,不能够满足现代工业生产的需求。因此需要提出一种方便、快捷、高度成熟的新型路径规划方法。针对这些问题本文提出一种NMPC算法下路径规划方法,该方法是在模型预测控制算法基础上进行改进,采用双层模型预测控制算法优化,使得六自由度工业机械臂能够自动规划出安全轨迹,避开障碍物,到达目标点,同时保证其运行过程的稳定性和准确性。以PUMA560为研究对象,首先建立机械臂D-H模型,并且求出正、逆运动学方程,这是机械臂空间坐标转换的基础。其次采用圆柱包络法进行碰撞检测,为机械臂避障提供条件依据。在机械臂动力学模型中加入控制约束和轨迹约束,通过双层迭代优化,保证了运动精度与系统稳定性。为了提高系统的时效性,对复杂的六自由度机械臂系统进行线性化处理,并且通过剪切搜索空间的方法来寻找最优解。最后,与深度强化学习算法相融合,提高其避障效率。通过MATLAB对该算法进行仿真实验验证,结果表明,该方法能够有效地规划出满足机械臂性能要求的无障碍运动轨迹,实现机械臂在动态环境下的防撞控制,保证机械臂的运行安全。其次,对NMPC算法进行深层优化,与DQN算法结合,在Coppelia Sim平台搭建机械臂虚拟仿真环境,并进行验证。结果表明,改进后的DQN算法在训练时间上减少了25.2%,学习效率提升将近1.5倍,效果明显优于原始的DQN算法。
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