[发明专利]一种起重机运动轨迹识别方法

摘要

本发明公开了一种起重机运动轨迹识别方法，包含建立运动结构模型、规划运动空间轨迹、补充运动学参数以及控制变量，本发明的起重机运动轨迹识别方法创新性地提出通过对起重机的机械臂进行分析，对结构模型进行构建，在此基础上构建空间运动轨迹，并进行补充，考虑全面，并应用了复杂的数学方法以保证过程的严谨性。

主权项

1.一种起重机运动轨迹识别方法，包含建立运动结构模型、规划运动空间轨迹、补充运动学参数以及控制变量；其特征在于，所述建立运动结构模型，首先对起重机的机械臂进行运动学分析，求解所述起重机的机械臂中在不同的关节连接形式下，其相邻关节的齐次变换矩阵，并且计算所述起重机的机械臂的正运动学方程，再采用解析法和数值法完成所述起重机的机械臂的逆运动学求解，综合两者建立了起重机的运动结构模型；所述规划运动空间轨迹，在所述起重机的运动结构模型的基础上，对所述起重机的机械臂的空间直线、圆弧等基本元素的参数进行记录，对所述起重机的机械臂在笛卡尔空间的运动轨迹进行规划，在获取任务空间的运动轨迹之后，将其转换至所述起重机的机械臂的关节空间，并通过逆运动学计算获取所述起重机的机械臂的关节空间中各关节位置相对应的时间序列值，采用五次多项式插值实现所述起重机的机械臂的关节空间中各关节的轨迹插值，在此基础上完成多关节轨迹规划；所述补充运动学参数以及控制变量，首先采用遗传算法估算所述起重机的机械臂中各连杆的真实参数与其预先设计的理论参数的差值，使所述起重机的机械臂的绝对定位精度提升至其重复定位精度的程度，并对其进行补偿，将所述起重机的机械臂在固结的平面上形成可移动的封闭运动链，采用递归神经网络实现所述起重机的机械臂的运动学参数的标定，通过配对交叉实数编码遗传算法，优化所述起重机的机械臂的控制变量，对所述起重机的机械臂末端执行器的位姿误差进行补偿，减小由所述起重机的机械臂中连杆参数几何误差造成的积累误差。