摘要
双机械臂作为一种重要的工业机器人，其自主性和智能化水平对于提高生产效率和质量至关重要，双机械臂协同分拣作业的形式也能满足复杂、智能和柔顺的现代工业系统。目前，双机械臂的适应性和应变能力需根据不同的生产环境和任务需求，进行灵活调整和优化，但对双机械臂协同作业的效率性、实时性和安全性等方面要求较高。为解决这些问题，探究具有普适性的双机械臂分拣异形件的协同策略具有重要价值。基于RRT-connect算法，结合双树搜索的特点，以偏向目标角度和随机值作为步长搜索策略，自适应调节所处环境的搜索步长，引入人工势场法，结合双向目标偏差搜索特点和贪婪路径优化理念，提出一种基于角度选择的双向势场概率步长RRT算法。为提高机械臂分拣过程中的路径效率，采用分段分阶多项式插值轨迹的方法，依据粒子群算法具有较强的全局搜索能力，提出了基于混合非线性递减参数PSO的时间最优轨迹规划算法;依据上述的运动轨迹，为提高双臂在分拣过程中的跟踪轨迹的精准度，结合径向基函数神经网络、滑模控制以及模糊控制器，结合双曲正切函数与指数函数，构建复合函数，协助补偿RBFNN的逼近误差，提出一种复合函数的RBFNN模糊滑模双机械臂轨迹跟踪方法。 本文的主要研究工作及成果如下。 (1)针对双臂分拣异形件的路径规划策略研究。提出一种基于角度选择的双向势场概率步长的快速扩展随机树算法，用于双机械臂路径规划。引入高目标概率偏差策略能够提升快速扩展随机树算法的搜索效率;基于动态步长思想，创新性地采用随机值作为步长参量;引入人工势场法，以应对多障碍物环境;采用贪婪算法对路径优化，寻得最短路径。 (2)针对双臂分拣异形件的轨迹规划策略研究。采用5-3-5多项式插值轨迹的方法，利用粒子群算法具有较强的全局搜索能力，提出了基于混合非线性递减参数PSO的时间最优轨迹规划算法。采用非线性函数，动态调整惯性权重和学习因子。以PUMA560机械臂为研究对象，给定位置以及关节角度等信息，通过分段分阶多项式拟合运动轨迹，依据约束条件，验证了其收敛速度以及寻优性能。 (3)针对双臂分拣异形件的轨迹跟踪控制策略研究。结合双曲正切函数与指数函数，构建复合函数，提出了一种复合函数的径向基函数神经网络模糊滑模控制方法。采用模糊控制器调节指数函数，增强输入数据的表达能力，缩小实际与理论的差异。在稳定性分析方面,利用李雅普诺夫函数对闭环系统进行分析。本文验证了该方法的收敛精度以及跟踪速度性能，同时降低了滑模系统的抖振。
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