【摘 要】
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随着智能技术的发展,工业机器人在现代制造业中的应用范围越来越广泛,已成为不可或缺的制造装备之一。然而在实际操作过程中,机械臂会受到一些客观条件的约束,如避开障碍物、高效平稳运行等,因此需要对机械臂的运动轨迹进行规划。机械臂轨迹规划作为机器人控制系统研究的关键环节,轨迹规划的结果将直接影响机械臂运动质量的好坏。本文以XB7h六自由度机械臂为研究对象,通过将理论研究与实验验证相结合的方式,提出一种基于
【基金项目】
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2019年12月—2023年12月:自主型分布式网络化协同控制,国家科技创新2030重大项目,项目编号: 2018AAA0101803；
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随着智能技术的发展,工业机器人在现代制造业中的应用范围越来越广泛,已成为不可或缺的制造装备之一。然而在实际操作过程中,机械臂会受到一些客观条件的约束,如避开障碍物、高效平稳运行等,因此需要对机械臂的运动轨迹进行规划。机械臂轨迹规划作为机器人控制系统研究的关键环节,轨迹规划的结果将直接影响机械臂运动质量的好坏。本文以XB7h六自由度机械臂为研究对象,通过将理论研究与实验验证相结合的方式,提出一种基于RBF神经网络的六自由度机械臂轨迹规划方法。通过MATLAB仿真软件进行仿真验证,并在XB7h六自由度机械臂平台上进行实验验证,结果表明在保证机械臂运动轨迹精度的前提下,提升轨迹规划的效率。本文主要的研究内容和方法包括以下几个方面:（1）以XB7h六自由度机械臂为原型,通过研究机械臂位姿描述和齐次变换方式,建立六自由度机械臂连杆坐标系;运用D-H参数法建立机械臂的数学模型。通过齐次变换推导出机械臂的正运动学方程,用代数法求出机械臂运动学的逆解。在MATLAB仿真平台建立机械臂模型并进行正逆运动学仿真验证,实现了机械臂的坐标在笛卡尔空间和关节空间转换。（2）探讨RBF神经网络如何在轨迹规划中的实现。本文利用MATLAB软件中的newrb（）函数设计并训练RBF神经网络。选取五次多项式插补算法,基于MATLAB软件编写RBF神经网络自适应控制算法程序,对各关节的角位移、角速度以及角加速度进行仿真分析。（3）实验验证本次轨迹规划是否切实可行。将编写好的六自由度机械臂轨迹插补程序和控制程序嵌入到在XB7h六自由度机械臂控制系统中,验证前文所提出的轨迹规划方法的正确性。
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