Delta機器人時間最優(yōu)軌跡規(guī)劃方法
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種視覺引導(dǎo)的基于Delta機器人關(guān)節(jié)空間的軌跡規(guī)劃方法，用于Delta機器人的最優(yōu)時間運動。求解Delta機器人的運動學(xué)關(guān)系，構(gòu)建末端執(zhí)行器到各關(guān)節(jié)的逆運動學(xué)方程，工業(yè)智能相機用于采集目標位置，編碼器用于實時更新目標位置；將Delta機器人的工作區(qū)域劃分為9*13個子區(qū)域，利用B樣條曲線離線對不同區(qū)域各關(guān)節(jié)的運動路徑規(guī)劃，保證速度、加速度和加加速度的平滑與連續(xù)，減小伺服電機對機械結(jié)構(gòu)的沖擊；對經(jīng)典的粒子群算法進行改進，采用分數(shù)階粒子群算法加快最優(yōu)解的搜尋時間節(jié)點的速度，避免陷入局部最優(yōu)解；最后采用二維模糊方法在線選擇機器人工作區(qū)域?qū)?yīng)的時間最優(yōu)節(jié)點，完成控制。
【專利說明】Del ta機器人時間最優(yōu)軌跡規(guī)劃方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及Delta機器人關(guān)節(jié)空間軌跡規(guī)劃領(lǐng)域，具體是指一種基于分數(shù)階粒子 群的時間節(jié)點離線尋優(yōu)方案，實現(xiàn)對Delta機器人關(guān)節(jié)空間的軌跡規(guī)劃，并提出一種二維 模糊的方法，在線選擇時間節(jié)點，以改善機器人動作時間，屬于機器人軌跡規(guī)劃領(lǐng)域。

【背景技術(shù)】
[0002] 在工業(yè)現(xiàn)場中，只需要給定機器人運動起點與終點，機器人就可以完成相應(yīng)動作。 為保證起止點間機器人動作的柔順性，減少機械結(jié)構(gòu)的磨損，并且在滿足電機各項指標的 前提下快速動作，就需要對機器人各關(guān)節(jié)的動作過程進行軌跡規(guī)劃。
[0003] 目前，軌跡規(guī)劃的方案根據(jù)優(yōu)化目標的不同可以分為能量最優(yōu)、時間最優(yōu)、最小震 動等類型，通過關(guān)節(jié)空間規(guī)劃機器人運動路徑以提高效率、保護機械結(jié)構(gòu)。其中，時間最優(yōu) 的軌跡規(guī)劃方案由于其滿足工業(yè)現(xiàn)場對生產(chǎn)效率的需求，應(yīng)用較為廣泛。時間最優(yōu)軌跡規(guī) 劃主要將求取時間節(jié)點轉(zhuǎn)化為非線性規(guī)劃問題，當前，針對非線性規(guī)劃問題國內(nèi)外提出了 很多解決算法，如遺傳算法及其改進算法（GA、EA、DE)、信賴域算法、二次規(guī)劃等。
[0004] 在采用上述的優(yōu)化算法時，由于現(xiàn)階段硬件計算速度的約束，實時性成為在工業(yè) 現(xiàn)場阻礙其應(yīng)用的障礙之一。為滿足工業(yè)現(xiàn)場的實時性需求，大多方案在規(guī)劃的數(shù)學(xué)模型 上進行簡化，采用多項式插值的方案以減少計算量?？墒?，在工業(yè)現(xiàn)場路徑存在大量不確定 因素，特別高階多項式插值會出現(xiàn)龍格現(xiàn)象，使得運動難以達到最優(yōu)的要求。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的是以時間最優(yōu)為指標要求，提出一種關(guān)節(jié)空間軌跡規(guī)劃方法，采用 基于分數(shù)階粒子群算法對時間節(jié)點尋優(yōu)，對于機器人各關(guān)節(jié)的運動軌跡進行規(guī)劃，以減小 震動和動作時間為目標，實現(xiàn)機器人運動的優(yōu)化。
[0006] 為達到此目的，本發(fā)明的技術(shù)方案如下：建立Delta機器人的運動學(xué)模型，根據(jù)各 軸角度和末端執(zhí)行器的位置建立運動學(xué)方程；采用5次非均勻B樣條函數(shù)擬合機器人的各 關(guān)節(jié)運動方程，控制各關(guān)節(jié)的運動方式；采用多區(qū)域劃分的方式將Delta機器人工作區(qū)域 劃分為9*13個矩形區(qū)域，根據(jù)在傳送帶上的位置不同，每個區(qū)域采取不同的動作方式；采 用基于分數(shù)階粒子群算法，考慮機器人運動時各關(guān)節(jié)的速度、加速度和加加速度的物理極 限，對B樣條的時間節(jié)點進行離線尋優(yōu)。采用二維模糊控制方式給出目標權(quán)重的計算模型， 構(gòu)建模糊區(qū)域，使得機器人在工業(yè)現(xiàn)場在線實時得到軌跡曲線時間節(jié)點。
[0007] 第一步，系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)由Delta機器人、立體鋼結(jié)構(gòu)支架、工業(yè)智能相機、傳送 帶和編碼器組成。在立體鋼結(jié)構(gòu)支架內(nèi)安裝Delta機器人，所述的Delta機器人能夠在立 體支架內(nèi)運動。在鋼結(jié)構(gòu)立體支架前端安裝工業(yè)智能相機，Delta機器人下部安裝垂直于 機器人本體的傳送帶。
[0008] 第二步，當傳送帶上有物件傳送時，工業(yè)智能相機識別物件中心的像素坐標，并將 其轉(zhuǎn)化到相機坐標系。由相機坐標系通過外參數(shù)矩陣轉(zhuǎn)化到Delta機器人基坐標，得到物 件中心基于機器人基坐標的位置。在運動過程中，通過編碼器將傳送帶上的物件位置實時 更新，在物件到達機器人工作區(qū)域時，機器人完成將傳送帶的物件抓取到另一固定位置。
[0009] 第三步，建立Delta機器人的運動學(xué)模型，確定各運動軸位置（θρ θ2，θ3)與 Delta機器人末端位置坐標（x，y)的對應(yīng)關(guān)系。通過已知Delta機器人末端的位置，求解 主動臂的轉(zhuǎn)角。
[0010] 第四步，構(gòu)建基于分數(shù)階的粒子群算法對時間節(jié)點進行離線尋優(yōu)，并采用多區(qū)域 劃分方式將Delta機器人的工作區(qū)域劃分為9*13個部分，由Delta機器人運動學(xué)模型求解 各區(qū)域笛卡爾空間軌跡對應(yīng)機器人各關(guān)節(jié)的角度，由這些角度擬合B樣條曲線，得到時間 最優(yōu)的軌跡。
[0011] 第五步，對Delta機器人操作區(qū)域建立模糊規(guī)則，通過二維的模糊規(guī)則在線對 Delta機器人動作時間節(jié)點進行選擇，選取最優(yōu)的動作時間策略完成Delta機器人的動作。
[0012] 本發(fā)明的有益效果：提供了一種基于分數(shù)階的粒子群尋優(yōu)算法快速尋找時間節(jié)點 的最優(yōu)分布，用于提高Delta機器人的控制效率和穩(wěn)定性。首先從Delta機器人的結(jié)構(gòu)入 手，求解機器人的運動學(xué)關(guān)系，構(gòu)建Delta機器人末端到各關(guān)節(jié)的逆運動學(xué)方程；采用多區(qū) 域劃分方式將Delta機器人的工作區(qū)域劃分為9*13個部分，利用B樣條曲線離線擬合各關(guān) 節(jié)的運動路徑，使得運動保證速度、加速度和加加速度的平滑與連續(xù)，減小伺服電機對機械 結(jié)構(gòu)的沖擊；對經(jīng)典的粒子群算法進行改進，采用分數(shù)階的粒子群算法加快最優(yōu)解的搜尋 速度，并避免陷入局部最優(yōu)解；構(gòu)建在線尋優(yōu)策略，采用二維模糊方法選擇機器人工作區(qū)域 對應(yīng)的時間最優(yōu)節(jié)點。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0013] 圖1是本發(fā)明的整體算法流程
[0014] 圖2是本發(fā)明整體結(jié)構(gòu)框架

【具體實施方式】
[0015] 為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚明白，下面結(jié)合具體實施例，并參照 附圖，對本發(fā)明作進一步詳細說明。
[0016] 本發(fā)明的基本目的是以Delta機器人為運行平臺，對于抓取傳送帶上物件的動 作進行關(guān)節(jié)空間的軌跡規(guī)劃，在機器人機械結(jié)構(gòu)可以承受的范圍內(nèi)以時間最優(yōu)為目標，對 Delta機器人各關(guān)節(jié)進行控制。主要流程分為目標采集、基于分數(shù)階粒子群算法的B樣條軌 跡規(guī)劃、二維模糊算法離線尋找對應(yīng)最優(yōu)時間節(jié)點，如圖1所示。
[0017] 進一步的，具體步驟為：
[0018] (1)在立體鋼結(jié)構(gòu)支架內(nèi)安裝Delta機器人，如圖2所示，建立相機坐標系與機器 人基坐標系關(guān)系，將工業(yè)智能相機識別到的物件坐標轉(zhuǎn)換到機器人的基坐標。
[0019] (1. 1)在立體鋼結(jié)構(gòu)支架130內(nèi)安裝Delta機器人110,所述Delta機器人110能 在立體鋼結(jié)構(gòu)支架130內(nèi)運動；在立體鋼結(jié)構(gòu)支架130的前端采用全局方式安裝工業(yè)智能 相機100,立體鋼結(jié)構(gòu)支架130內(nèi)設(shè)置傳送帶120,傳送帶120的運動方向垂直于四自由度 Delta機器人110的運動平面。
[0020] (1. 2)在智能工業(yè)相機100所在的位置建立相機坐標系，坐標原點為光軸中心位 置，在Delta機器人110的頂部中心建立機器人基坐標系，坐標原點為機器人頂部中心位 置。
[0021] (1.3)通過上述設(shè)置后，完成視覺引導(dǎo)Delta機器人系統(tǒng)環(huán)境的搭建。工業(yè)智能 相機坐標系的原點與Delta機器人基坐標系的原點有一段平移距離與旋轉(zhuǎn)角度；工業(yè)智能 相機100獲取傳送帶120上的軌跡點超前于Delta機器人110的運動，從而工業(yè)智能相機 100獲取的軌跡點時，機器人110能夠完成與工業(yè)智能相機100的通信，將視覺捕獲物件形 心的像素坐標發(fā)送到機器人。
[0022] (1. 4)對于智能工業(yè)攝像機模型：
[0023]

【權(quán)利要求】
1. 提出了一種視覺引導(dǎo)的基于Delta機器人的軌跡規(guī)劃方法，其特征是從Delta機器 人特殊系統(tǒng)結(jié)構(gòu)入手，構(gòu)建工業(yè)智能相機和Delta機器人的坐標裝換關(guān)系，利用B樣條差值 對Delta機器人各關(guān)節(jié)的軌跡進行規(guī)劃，并以時間最優(yōu)的為目標；采用基于分數(shù)階粒子群 算法尋找最優(yōu)時間節(jié)點；采用二維模糊的方法對Delta機器人工作區(qū)域進行模糊劃分，由 模糊控制器自動識別所屬區(qū)域；包含以下幾個步驟： (1) 在Delta機器人系統(tǒng)中采用編碼器實時更新目標位置； (2) 將Delta機器人的工作區(qū)域進行劃分，并對不同的運動軌跡進行5次B樣條曲線的 平滑軌跡規(guī)劃； (3) 采用基于分數(shù)階的粒子群算法搜尋最優(yōu)時間節(jié)點； (4) 對機器人工作區(qū)域進行模糊劃分，選擇合適的時間節(jié)點。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的視覺引導(dǎo)的基于Delta機器人的軌跡規(guī)劃方法，其特征是： 所述步驟（1)中在Delta機器人系統(tǒng)中采用編碼器實時更新目標位置，包含以下步驟： 第一步、在所述的Delta機器人系統(tǒng)中，安裝在立體鋼結(jié)構(gòu)支架上的工業(yè)智能相機實 時獲取目標位置，目標位置默認選用傳送帶上物件的中心坐標； 第二步、在獲取目標位置后，由于傳送帶在不斷運動，通過安裝在傳送帶末端的編碼器 實時更新目標位置；編碼器將傳送帶走過的距離實時反饋給機器人，物件獲取的初始位置 加上當前做過的距離即為更新后的目標位置。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的視覺引導(dǎo)的基于Delta機器人的軌跡規(guī)劃方法，所述步驟 (2) 中將Delta機器人的工作區(qū)域進行劃，分并對不同的運動軌跡進行5次B樣條曲線的平 滑軌跡規(guī)劃，包含以下步驟： 第一步、將Delta機器人40cm*60cm的工作區(qū)域劃分為9*13個子區(qū)域，不同的區(qū)域內(nèi) 近似具有相同的運動路徑； 第二步、初始化時間節(jié)點，針對每一組區(qū)域生成一組任意的時間節(jié)點，每個時間點的范 圍在Is以內(nèi)的隨機數(shù)； 第二步、對于求取到的最優(yōu)時間節(jié)點通過5階B樣條插值確定運動路徑，路徑求取公式 為：
第三步、求取已知路徑的速度、加速度、加加速度，通過對上式求導(dǎo)得到，如果三個變量 有任意一個超過了設(shè)置的條件限制，將回到第一步重新搜索，直到符合限制條件算法停止。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的視覺引導(dǎo)的基于Delta機器人的軌跡規(guī)劃方法，所述步驟 (3) 中機器人運動軌跡進行軌跡規(guī)劃，包含以下步驟： 第一步、對于符合速度、加速度、加加速度限制條件的初始時間節(jié)點，作為算法輸入?yún)?量； 第二步、利用基于分數(shù)階粒子群算法尋找最優(yōu)時間節(jié)點，通過迭代更新初始值，搜尋全 局最優(yōu)的時間節(jié)點值，目標函數(shù)為總時間最短，并且滿足機械結(jié)構(gòu)對速度、加速度、加加速 度的要求。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的視覺引導(dǎo)的基于Delta機器人的軌跡規(guī)劃方法，所述的步驟 (4) 中對機器人工作區(qū)域進行模糊劃分，包含以下步驟： 第一步、以Delta機器人坐標系原點為中心，將機器人在傳送帶上的工作區(qū)域進行模 糊區(qū)域的劃分，即通過模糊方式選擇已劃分好的對應(yīng)區(qū)域；采用二維模糊控制規(guī)則，將目標 在傳送帶上的水平位置和垂直位置作為輸入； 第二步、設(shè)輸入的數(shù)字量為當前傳送帶上物件坐標（x，y)，經(jīng)模糊化后分別得到系統(tǒng)的 模糊化變量（X，Y)，然后將輸入數(shù)據(jù)信息送入到模糊推理機，當前位置進行檢測，結(jié)合推理 機中存儲的模糊規(guī)則進行推理，選取相應(yīng)的時間節(jié)點，生成軌跡。
【文檔編號】G05B13/04GK104062902SQ201410209604
【公開日】2014年9月24日 申請日期:2014年5月15日 優(yōu)先權(quán)日:2014年5月15日
【發(fā)明者】白瑞林, 殷國亮, 李新, 吉峰 申請人:江南大學(xué), 無錫信捷電氣股份有限公司