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基于動為學的機械臂最優軌跡規劃5(總結與展望)
2018-8-7  來源:浙江大學 控制科學   作者: 胡友忠 劉勇 熊蓉

       5.1總結

       本文主要研究的是基于動為學模型的機械臂最優軌跡規劃方法。主要工作如下:

       1.本文首先針對機械臂的動為學樸型參數辨識常用方法,總結了一個動為學模型參數辨識框架,并且重點改進了參數估計方法,采用帶權重的最小二乘法進行參數估計,使得在參數估計的過程中可以對精確的測量數據和不精確的測量數據區別對待。最后在實物二自由度彈性機械腿上進行動力學樸型參數辨識,驗證了此框架的有效性。

       2.介紹了基于凸優化的時間最優軌跡規劃方法,通過在此凸問題的目標亟數中添加代表力矩變化率的代價和代表能量消耗的代價,使得規劃出的軌跡在兼顧時間較優的情況下更加便于機械臂實現,并針對六自由度王業機械臂IRB120,驗證了此算法的有效性。

       3.根據得到的時間最優軌跡,采用動患規劃算法求解給定運動時間的能量最優軌跡,在實驗過程中借助了ABB么司推出的工業機械臂仿真軟件,通過對比針對同一條路徑在仿真軟件中的軌跡規劃結果、時間最優軌跡規劃結果和給定運動時間的能量最優軌跡規劃結果,這王者的耗能情況,驗化了本文給出的采用動態規劃算法的給定運動時間能量最優軌跡規劃的有效性。

       5.2展望

       從現在的研究情況來看,未來還有很多事要做。本小節對未來的工作提出W下幾點展望;

       1.在第吉章中介紹的代表時間最優軌跡規劃的凸問題中,本文在目標函數中添加代表為矩變化率的代價和代表能量消耗的代價,并且在代價之前分別乘W了權重Ai和義2。當權重Ai較大時表示規劃近似時間最優執跡更偏向于減小為矩變化率,而當權重乂2較大時表示規劃近似時間最優軌跡夏偏向于減小能量消耗。那么權重Ai和A2分別取什么樣的值是才能得到更好的軌跡這個問題是值得進行進一步研究的。

       2.至今為止本文使用機械臂動為學橫型都是用來做軌跡規劃的,而使用動力學棋型做軌跡跟蹤也是一個很重要的方向,這方面的研究可W提高機械臂實際使用中的運動精度。

       3.在實際工業生產過程中,通常都是實行流水線作業的,而每個機械臂都會承擔特定生產任務,然后便是不斷的重復執行。那么對于一個機械臂臣給定一條指定路徑,通過時間最優軌跡規劃方法可以得到此機械臂執行此任務的最短時間,就可W將這個最短時間反饋給上層工廠作業調度系統,那么作業調度系統就可W獲得所有機械臂完成其任務的最短時間,經過統籌規劃再給每個機械臂設定其真正完成任務的時間,這時候就可W使用給定運動時間的能量最優軌跡規劃方法規劃運動軌跡。那么如何設計這個作業調度系統將是個有趣的問題。
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