[发明专利]一种柔性多体机器人近似时间最优轨迹规划方法

说明书

本发明公开了一种柔性多体机器人近似时间最优轨迹规划方法，通过1)分别构建柔性多体机器人的各刚性构件和各柔性构件的数学模型、2)建立约束条件下柔性多体机器人的逆动力学方程、3)采用一维路径坐标描述柔性多体机器人的运动轨迹并建立规划轨迹的目标函数、4)建立柔性多体机器人的瞬态刚性逆动力学模型和瞬态刚性逆运动学模型以利用利用路径坐标s得到轨迹规划可行域，进而利用样条函数在可行域内规划出柔性多体机器人驱动关节的角位移曲线、角速度曲线、角加速度曲线和驱动力曲线这四个步骤完成；该方法避免了时间最优方法中存在的至少一个驱动装置处于饱和状态的现象发生，保证驱动装置有能力对系统外界扰动进行补偿和抑制，提高了规划的效率。

技术领域

本发明涉及柔性多体机器人轨迹规划领域，特别涉及一种柔性多体机器人近似时间最优轨迹规划方法。

背景技术

随着工业对生产效率和降低能耗要求的不断提升，促使工业机器人不断向轻型化和小型化发展。运动轨迹规划是保证工业机器人精确、高效、稳定和健康工作的关键环节。从规划方式上讲，可分为离线轨迹规划和在线轨迹规划，两种方式均需要提前设计运动几何路径，然后利用优化算法对运动轨迹进行优化，同时遵循机构的运动学和动力学约束条件。目前常用的规划方法包含时间最优法、Jerk最优法和时间-能量最优法，其中时间最优算法研究较多。由于约束条件下柔性多体机器人的动力学模型求解十分复杂，因此合理构建轨迹规划策略对于柔性多体机器人工作性能和效率的优化都显得十分重要。

常用的时间最优轨迹规划算法有降阶优化法和智能数值优化算法，前者通过引入路径参数将多维时间优化问题转变为低维度优化问题，后者通过引入智能化的搜索算法或者算子进行求解。然而时间最优法的缺点在于机器人在规划的运动过程中至少有一个驱动装置处于饱和状态，所以无法对系统扰动进行有效的补偿和抑制。

发明内容

本发明的目的是提供一种解决现有约束条件下柔性多体机器人的运动轨迹规划复杂问题的柔性多体机器人近似时间最优轨迹规划方法。

为此，本发明技术方案如下：

一种柔性多体机器人近似时间最优轨迹规划方法，步骤如下：

S1、利用自然坐标法或相对坐标法构建柔性多体机器人的各刚性构件的数学模型；利用绝对节点坐标法或浮动坐标系法或几何精确单元法构建柔性多体机器人的各柔性构件的数学模型；获取各刚性构件和柔性构件的几何参数和材料物理性能参数并确定该柔性多体机器人中的驱动构件；

S2、基于拉格朗日方程，利用步骤S1所建立的各刚性构件的数学模型和各柔性构件的数学模型建立各刚性构件和各柔性构件的广义坐标向量、质量矩阵、以及作用在各刚性构件和各柔性构件上的有势广义力向量和非有势广义力向量；进而得到约束条件下柔性多体机器人的逆动力学方程；

S3、采用一维路径坐标描述柔性多体机器人的运动轨迹，并建立规划轨迹的目标函数；

S4、建立柔性多体机器人的瞬态刚性逆动力学模型和瞬态刚性逆运动学模型，并利用路径坐标s及其导数项描述动力学约束条件和运动学约束条件，进而根据约束条件计算约束曲线，以得到轨迹规划可行域；进一步利用样条函数在可行域内规划出柔性多体机器人驱动关节的角位移曲线、角速度曲线、角加速度曲线和驱动力曲线。

进一步地，在步骤S2中，约束条件下柔性多体机器人的逆动力学方程为：

其中，