一种断路器柔性装配机器人的轨迹优化方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113885511A(43)申请公布日2022.01.04(21)申请号202111233563.1(22)申请日2021.10.22(71)申请人温州大学乐清工业研究院地址325600浙江省温州市乐清经济开发区纬十七路261号科技孵化中心(72)发明人舒亮陈璇张琦冷玉祥林义刚(74)专利代理机构北京高沃律师事务所11569代理人韩雪梅(51)Int.Cl.G05D1/02(2020.01)权利要求书3页说明书14页附图15页(54)发明名称一种断路器柔性装配机器人的轨迹优化方法(57)摘要本发明涉及一种断路器柔性装配机器人的轨迹优化方法，包括：采用五次多项式对断路器柔性装配机器人的运动轨迹进行插值，获得断路器柔性装配机器人的运动轨迹；五次多项式为断路器柔性装配机器人各关节的位置、运动速度、加速度和加加速度关于时间的函数；基于五次多项式构建出目标函数；采用改进的粒子群算法对目标函数进行优化，对不符合第一约束条件的初始化粒子优化，在计算粒子群的适应度值和确定当前的个体极值及群体极值后，基于开关型的适应度函数对不符合第二约束条件的粒子优化，并重新计算粒子群的适应度值确定当前的个体极值及群体极值，直至符合第二约束条件，获得各关节优化后的总运动时间。本发明提高了轨迹优化速率和优化精度。CN113885511ACN113885511A权利要求书1/3页1.一种断路器柔性装配机器人的轨迹优化方法，其特征在于，包括：获得断路器柔性装配机器人各关节构成的连杆结构的D‑H参数；根据所述D‑H参数构建所述断路器柔性装配机器人的数学模型；基于所述数学模型，采用五次多项式对所述断路器柔性装配机器人的运动轨迹进行插值，获得所述断路器柔性装配机器人的运动轨迹；所述五次多项式为所述断路器柔性装配机器人各关节的位置、运动速度、加速度和加加速度关于时间的函数；基于所述五次多项式，以运动速度为约束条件，以每个关节总运动时间为优化目标，构建出目标函数；采用改进的粒子群算法对所述目标函数进行优化，对初始化粒子的插值时间进行基于第一约束条件的判断，对不符合所述第一约束条件的初始化粒子进行优化，在计算粒子群的适应度值和确定当前的个体极值及群体极值后，基于开关型的适应度函数，对不符合第二约束条件的粒子进行优化，并重新计算粒子群的适应度值确定当前的个体极值及群体极值，直至符合所述第二约束条件，获得各关节优化后的总运动时间；根据各关节优化后的总运动时间和所述五次多项式确定所述断路器柔性装配机器人的运动轨迹。2.根据权利要求1所述的断路器柔性装配机器人的轨迹优化方法，其特征在于，所述开关型的适应度函数表示为：f1(t)＝min(t1+t2+t3)；其中，ffitness(t)为开关型的适应度函数，t1为所述断路器柔性装配机器人的第一段插值时间、t2为所述断路器柔性装配机器人的第二段插值时间、t3为所述断路器柔性装配机器人的第三段插值时间，e1为第一段插值时间不符合第二约束条件时的插值时间，e2为第二段插值时间不符合第二约束条件时的插值时间，e3为第三段插值时间不符合第二约束条件时的插值时间，Vj1(t)为第j个关节的第一段插值时间内速度、Vj2(t)为第j个关节的第二段插值时间内速度，Vj3(t)为第j个关节的第三段插值时间内速度，Vmax为最大约束速度。3.根据权利要求1所述的断路器柔性装配机器人的轨迹优化方法，其特征在于，所述改进的粒子群算法中粒子群速度更新公式为：2CN113885511A权利要求书2/3页其中，表示更新后的粒子群速度，表示更新前的粒子群速度，k表示当前迭代次数，表示第k次迭代后的个体极值，第k次迭代后的群体极值，表示第k次迭代后的粒子位置，为自适应压缩因子，iterofcur为当前迭代次数，NGer为总的迭代次数，μ为正整数，e为正整数，ω为权重，c1为第一权重因子，c2为第二权重因子，r1为第一随机数和r2为第二随机数，r1和r2的取值范围均为[0,1]。4.根据权利要求3所述的断路器柔性装配机器人的轨迹优化方法，其特征在于，NGer为100，μ为8，e为10，ω为0.5，c1为2，c2为2。5.根据权利要求1所述的断路器柔性装配机器人的轨迹优化方法，其特征在于，所述五次多项式表示为：其中，hj1(t)表示第j个关节的第1段插值函数，hj2(t)表示第j个关节的第2段插值函数，hj3(t)表示第j个关节的第3段插值函数，j为关节编号，j∈{1,2，…,6}，aj1i表示第j个关节轨迹第1段插值函数的第i个系数，aj2i表示第j个关节轨迹第2段插值函数的第i个系数，aj3i表示第j个关节轨迹第3段插值函数的第i个系数，t1表示第1段插值函数的插值时间，t2表示第2段插值函数的插