【摘 要】
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机器人路径规划问题一直是机器人研究领域的热点和难点。工业机器人路径规划的目的是在有障碍的复杂环境中,找到一条可以使机器人从初始位置运动到目标位置的无碰撞路径。面
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机器人路径规划问题一直是机器人研究领域的热点和难点。工业机器人路径规划的目的是在有障碍的复杂环境中,找到一条可以使机器人从初始位置运动到目标位置的无碰撞路径。面临着智能化时代的来临,研究工业机器人的路径规划问题对推进智能机器人发展具有积极意义。针对六轴工业机器人的路径规划问题,本文对快速扩展随机树(Rapid-exploration Random Tree,RRT)算法进行改进,提出两种改进方法。对规划算法得到路径进行平滑处理和速度规划,以保证机器人运动过程平稳,减少对电机的冲击伤害。(1)使用D-H参数法对六轴工业机器人进行建模,推导其正运动学方程和逆运动学方程。使用Matlab Robotics工具箱对机器人进行了建模和分析,验证了所推导的正、逆运动学方程的正确性。分析了机器人的奇异性和工作空间。(2)基于分段重规划的策略提出了一种寻找更优路径的算法SR-RRT(Segmentation Re-planning Rapidly-Exploring Random Tree),该算法通过多次规划取优的方式使路径收敛至更优。通过路径评价函数来舍弃劣质路径并记忆劣质节点,引导算法搜索出更优的全局路径。使用分治的策略,在重规划阶段将路径分为两段,分别进行局部规划后进行路径合并。使用Matlab以及Open RAVE(Open Robotics Automation Virtual Environment)进行仿真实验,结果表明相比于其他RRT*系列算法,SR-RRT可以在更短的时间内获得更优路径。(3)针对RRT系列算法所得到路径节点数量较多的问题,本文基于RRT-Connect算法提出了改进的双向RRT算法,BI-RRT(Bidirectional Rapidly-Exploring Random Tree)。通过引入“基节点”,改造随机树的组织方式,能够有效降低路径中的节点数量。这样能使算法在路径修剪过程中更省时,并且得到的路径更有利于机器人的运动控制。使用Matlab以及Open RAVE进行仿真实验,结果表明BI-RRT更适合解决工业机器人的路径规划问题。(4)针对RRT系列算法规划的路径无法直接用于机器人运动控制的问题,本文使用改进的三次B样条曲线拟合算法在机器人关节空间对路径进行平滑处理,并对得到的三次B样条曲线进行关节空间速度规划。提出了基于均匀时间间隔、粒子群优化算法和非均匀时间间隔的时间规划方法,其中基于非均匀时间间隔的时间规划方法在保证速度规划所得到轨迹满足运动学约束条件的前提下,计算简单,并且规划得到的轨迹时长较短。
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