【摘 要】
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针对工业机器人时间最优、能耗最优、脉动最优等多目标的轨迹优化问题,基于非均匀有理B样条(NURBS)曲线矩阵表示法,提出一种最优轨迹规划方法。建立五次NURBS曲线数学模型,构
【基金项目】
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国家科技重大专项资助(2015ZX04002101)
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针对工业机器人时间最优、能耗最优、脉动最优等多目标的轨迹优化问题,基于非均匀有理B样条(NURBS)曲线矩阵表示法,提出一种最优轨迹规划方法。建立五次NURBS曲线数学模型,构造端点运动参数均可指定的高阶连续的关节运动轨迹,确保机器人的运动性能;在考虑机器人运动学约束的条件下,采用多目标粒子群优化算法(MOPSO)以工业机器人运行时间、能量消耗和轨迹脉动为目标对其运动轨迹进行优化,获得Pareto最优解集。对六自由度STANFORD机器人的仿真结果表明,提出的轨迹规划方法可以很好地构造平滑轨迹,MOPSO算法能够实现满足约束条件的运动轨迹多目标优化,得到理想的Pareto分布。最后,为方便期望解的选择,构造归一化权重目标函数,获得高阶连续的优化轨迹。
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