第5期 2017年5月
组合机床与自动化加工技术
Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing Technique
文章编号：10012265(2017)05002903
D0I:10.13462/j. cnki. mmtamt.2017.05.008
基于遗传算法的码垛机器人关节路径规划*
董航"，杜广胜"，刘冬"，丛明1,2
No.5 May2017
（1.大连理工大学机械工程学院，辽宁大连116024;2.大连理工大学（鞍山）研究院，辽宁鞍山 114051)
摘要：针对码垛机器人高速工作时末端易产生抖动现象的问题，文章提出了一种机器人轨递规划的数学方法。文章分析了机器人就逆对抖动现象的影响，应用最优化方法建立了机器人关节轨迹同题的数学模型，确定了机器人优化目标，使用遗传算法求解了该优化问题，运用Matlab进行了实验计算，求得了机器人各个关节的近似全局最优轨迹。文中提出的研究方法可以用于确定控制码操机器人平稳运行的上层算法。
关键词：码垛机器人；遗传算法；轨速规划
中图分类号：TH166;TG659
文献标识码：A
Joint-space Trajectory Planning for Palletizer Robot Based on the Genetic Algorithm
DONG Hang', DU Guang-sheng', LIU Dong', CONG Ming'-2
(1. School of Mechanical Engineering, Dalian University of Technology, Dalian Liaoning 116024, China ;2. An Shan Institute of Dalian University of Technology ,Anshan Liaoning 114051, China)
Abstract : To resolve the problem of terminal's shaking when the palletizer robot works at high speed, this paper put forward a mathematic method of trajectory planning for robot. Firstly, we analyze how trajectory effects the terminal's shaking problem. Then, a mathematic model of robot's join-space trajectory is estab-lished by optimization methods, and defines the optimizing target of the robot model. After that, we solve the optimizing problem with genetic algorithm ( GA), and use the Matlab to calculate and test the result, based on the result, the approximate global optimal trajectories of all joints is obtained. Our result can be
used to figure out the upper control algorithm of the palletizer robot and ensures the smoothness. Key words: palletizer robot; genetic algorithm; trajectory planning
0引言
目前，码垛机器人已经广泛应用于各类装卸工作中，不仅可以节省人力，还可以提高装卸效率，降低成本。然而，机器人在工作中必须保证运动尽量平滑、平稳，避免产生位置、速度和加速度的突变，如果运动发生波动，就会加剧机械部件的磨损，并导致机器人系统的振动和冲击。同时，产生的突变需要无穷大的动力实现，电动机受物理的限制也无法提供足够的动力，因此，我们必须对机器人的运动轨迹进行规划，以保证机器人系统长期、高效、平稳运行1]
时间最优轨迹规划是最早研究的机器人轨迹规划间题。为了避免机械手的振动，提高工作精度，最小冲击连续的轨迹规划受到关注(2)。孙亮(3)采用基本样条播值方法对机械管轨迹进行规划，未采用算法对轨述进行优化。王学林4]等研究了机械臂在多个路径点的约束下连续轨迹的插补算法。朱世强、居鹤华(1,3]等
收稿日期：20160830；修回日期：20161013
采用3-5-3样条函数对机器人轨迹进行规划，以机器人运行时间最优为目标，生成的轨迹加速度不连续，易导致机械手振动。Lin[6]采用粒子群算法以最小冲击为目标进行轨迹优化。Guo[7]采用粒子群算法对空间机器人进行动力学约束下的时间最优轨迹规划。 Alessandro采用三次样条规划，以最小冲击为目标，用遗传算法搜索，但他们没有考虑到实际情况，机械臂之间会发生碰撞的问题。王鲁平[等利用Matlab对码垛机器人进行了运动学逆解并对其轨迹进行规划。苗建伟比较了蚁群算法、模拟退火算法和禁忌算法，分析了三种算法的特点和优劣性。乐英"等人采用了非均匀B样条对六自由度机器人运动轨迹进行了规划，得到了较好的效果。遗传算法可以解决领域的任何复杂系统优化问题，有较强的鲁棒性。遗传算法的本质特征在于群体搜索策略和简单遗传算法，使得其可以突破领域搜索的限制，可以实现整个解空间
*基金项目：大连市科技计划项目(2014A11GX028
作者简介：董航（1989—），男，蒙古族，辽宁大连人，大连理工大学博土研究生，研究方向为工业机器人，（Email)donghang1989@mail.dlut.edu.cn 万方数据