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  • 本文提出面向制造环境的工业机器人节能轨迹规划(图)

    在制造环境中,工业机器人节能轨迹规划的实际应用存在两个问题:机器人动力学参数未知;现有的节能轨迹规划方法无法保证结果的稳定性。为此机器人动力学参数辨识,本文提出了制造环境下工业机器人的节能轨迹规划,包括基于并行BP(反向传播)神经网络的近似动态识别和基于凸优化(CO)的节能轨迹求解方法。

    以UR3机器人为实验平台,近似动态模型的均方根误差(RMSE)可以收敛到2.05×10-3N·m;凸优化轨迹规划的解稳定性优于现有参数轨迹规划。

    实验结果表明,本文提出的节能轨迹规划方案能够应对机器人在制造环境中的未知动态参数,同时保证轨迹规划结果的稳定性,因此更适用于工业机器人。制造环境。

    根据国家制定的《智能制造发展规划》,发展智能制造将成为我国的一项长期战略任务;《中国制造2025》行动纲领21明确,绿色制造是我国制造业未来发展政策之一。

    可见,我国制造业将继续朝着智能化、节能化方向发展。工业机器人作为未来制造业的生产主力军,可以基于轨迹规划实现工业机器人的节能降耗。在制造环境中,工业机器人轨迹规划技术的应用存在两个问题:(1)机器人动力学参数未知;(2)现有的节能轨迹规划无法保证解的稳定性) .

    工业机器人的轨迹规划需要使用动态模型来计算运动能耗。为了解决机器人在制造环境中的动态参数未知的问题,研究人员提出了动态识别。传统动态辨识中用于动态参数估计的方法有:最小二乘法、卡尔曼滤波法、工具变量法16.近年来,也出现了基于智能算法的动态辨识方法,如粒子群算法、 Hopfiled 神经网络、循环神经网络等。

    然而,无论是参数估计法还是智能识别法,都只能得到线性形式的动态模型或特定的神经网络结构。然而,现有的轨迹规划求解方法都是基于拉格朗日形式的动态模型来构建轨迹规划问题模型。

    总之,有必要改进动态识别方法,使识别结果可以应用于节能轨迹规划。

    节能轨迹规划求解方法包括:参数化轨迹、动态规划和凸优化。其中,参数化轨迹法可以保证机器人轨迹的高阶连续性,动态规划法可以任意指定目标函数和约束条件。

    参数化轨迹和动态规划的实现步骤简单灵活,但只能得到近似最优解的结果,难以获得稳定的机器人轨迹。相比之下,凸优化方法将轨迹规划问题转化为凸优化问题,然后用最优指标求解轨迹。

    过去,凸优化方法主要用于解决时间优化的轨迹规划问题。在制造环境中,通过离线规划获得运动轨迹后,工业机器人会根据相应的控制程序长时间运行,在生产结束前不会轻易调整运动轨迹。

    显然,考虑到工业机器人在实际制造环境中的轨迹节能效果和规划算法求解结果的稳定性,是生产线管理者选择规划算法的主要影响因素。可见机器人动力学参数辨识,基于凸优化的节能轨迹规划更符合制造环境的要求。

    但由于采用凸优化方法求解节能轨迹需要在问题构建、转化和求解过程中保持轨迹规划问题的凸性,实现步骤严格且繁琐,因此目前大多数轨迹规划研究采用参数化轨迹方法。基于凸优化的节能轨迹正则化很少。

    为解决实际制造环境中机器人动力学参数未知的问题,同时保证轨迹规划求解的稳定性,本文提出了一种制造环境下工业机器人节能轨迹规划方案,涉及动态基于并行BP神经网络的识别,以及凸优化的时间-能量最优轨迹规划。

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