摘要
随着机械臂的广泛应用，机械臂的轨迹规划成为研究机械臂运动控制技术的重点。本文以SR1-540工业机械臂为研究对象，以减少机械臂运行时间、降低能量损耗和冲击为轨迹规划的目标，对避障路径进行轨迹规划。在运动学和动力学约束下，提出了结合遗传算法的自然选择机制和动态步长位置更新的多目标粒子群优化（NSDS-MOPSO）算法，对机械臂进行轨迹规划求解最优轨迹。本文主要的研究内容如下: 1）通过对机械臂的结构进行分析，采用MDH法建立机械臂数学模型，分析逆运动学，并在MATLAB中进行正、逆运动学的仿真测试;采用Newton-Euler法进行机械臂动力学建模，利用Adams建立机械臂动力学仿真模型，对动力学模型进行仿真验证。 2）为了改善传统方法求逆运动学的限制问题，采用混合Tent和Sine混沌初始化的差分进化（TSDE）算法对机械臂的逆运动学进行求解。TSDE算法具有更快的收敛速度、更好的全局和局部探索能力的平衡性，降低了陷入局部最优解的能力，且求解的收敛精度更高，迭代次数更少。为了解决SR1-540机械臂的避障路径规划问题，采用多球包络法建立机械臂避障模型;采用改进的RRT算法对路径规划问题进行求解，对结果采用路径节点优化策略和平滑处理策略。该算法得到的路径曲线更加平滑、有效路径点数更少和路径代价更少，具有更好的性能。 3）基于五次非均匀有理B样条曲线（NURBS）对关节运行轨迹进行插值处理，提出NSDS-MOPSO算法;在多约束条件下，实现机器人运行轨迹多目标综合优化，优化结果的时间性能指标达到了44.90％、能量消耗性能指标达到了1.90％、冲击性能指标达到了68.57％,实现了机械臂的轨迹在时间、能量和冲击的相对最优，最优解具有较好的多样性和分布均匀性。 4）搭建了SR1-540机械臂实验平台和仿真平台，执行多目标优化轨迹。通过输入时间-位置-速度序列，仿真测试与实验平台输出得到关节电机实时转速与转矩曲线。分析其特性得到，各关节的速度和加速度曲线平滑且符合约束范围，实验数据有效验证了该算法所得最优轨迹的可行性。
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