CN106647282B - 一种考虑末端运动误差的六自由度机器人轨迹规划方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种考虑末端运动误差的六自由度机器人轨迹规划方法,更具体是提出了一种结合旋量理论、三次样条插值算法及粒子群优化算法对机器人末端连续轨迹进行精确规划的方法。该方法首先基于旋量理论建立机器人正逆运动学模型,简化计算过程;在关节空间内采用三次样条插值,从而保证运动平滑;最后以关键点个数为变量将末端跟踪误差控制在要求范围以内,再以各段时间间隔为设计变量,各关节最大角速度、角加速度及角加加速度为约束条件,以追踪误差最小为优化目标对轨迹进行优化,从而获得规划效率高、跟踪误差小且运动平滑的规划轨迹。
Description
技术领域
本发明涉及到一种考虑运动误差的六自由度机器人轨迹规划方法,属于机器人运动控制研究领域,具体涉及通过结合旋量理论、三次样条插值算法以及粒子群优化算法对机器人末端连续轨迹进行规划,进而达到满足追踪精度要求、提高规划效率同时获得光滑运动轨迹的研究目的。
背景技术
轨迹规划作为机器人控制研究的基础,对机器人的综合运动性能具有重要影响。按规划空间进行划分,规划方法一般包括关节空间规划和操作空间规划。关节空间规划方法是指直接对关节变量进行插值规划,最终建立关节变量随时间的变化曲线,但由于无法预知运动过程中末端的轨迹变化情况,只适用于末端点到点的简单操作任务。对于末端具有连续轨迹的操作任务,则需采用操作空间规划方法,该方法得到的运动轨迹虽然具有较高的追踪精度,但无法保证运动平稳性。为了能够在追踪末端轨迹的基础上保证运动的柔顺性,一些学者首先将在操作空间内选取能够保证末端轨迹的关键路径点,然后基于运动学逆解模型计算各关节空间内的轨迹节点,再在关节空间内进行轨迹规划,从而同时保证了基本末端轨迹和运动平稳性。在该类方法中规划轨迹仅能够保证关键路径点处的位置精度,由于关节插值带来的连续轨迹的追踪误差依然无法控制。
在轨迹规划中,末端关键路径点个数越多越能够保证追踪精度,但路径点越多关节角位置间距越小,过小的间距难以体现插值算法在平滑轨迹方面起到的真实作用,且逆解次数越多,轨迹规划计算越复杂,从而降低规划效率。其次插值算法不仅影响着轨迹曲线,其算法关键参数(如时间间隔)也对追踪精度也有一定影响。为了提升规划效率,本专利基于旋量理论建立了正逆运动学模型,与传统的D-H模型相比,具有几何意义清晰、表达无奇异及运算量很少等优点。为获得平滑的运动,关节空间轨迹规划采用三次样条插值算法,该方法规划得到的关节角速度,角加速度连续。为使追踪误差在满足要求的条件下尽量小,本专利采用粒子群优化算法对轨迹进行优化,能够通过获取合理的关键路径点个数N和合适的时间间隔组合达到减小追踪误差的目的。
发明内容
本发明旨在提供一种考虑运动误差的六自由度机器人轨迹规划方法。该方法通过在末端连续轨迹上等距离取关键路径点,对采用旋量运动学模型逆解得到的各关节角位置进行插值规划,首先以关键点个数为变量将末端跟踪误差控制在要求范围以内,再以各段时间间隔为设计变量,各关节最大角速度、角加速度及角加加速度为约束条件,以追踪误差最小为优化目标对轨迹进行优化,从而获得规划效率高、跟踪误差小且运动平滑的规划轨迹。
本发明是采用以下技术手段实现的:
S1、基于旋量理论,对机器人模型建立正逆运动学模型。
S2、在末端的连续轨迹上等距取N+1个关键路径点,得到N个轨迹段,N表示轨迹段的数量;并通过运动学逆解模型得到各关节的轨迹节点,采用三次修正样条曲线进行插值规划,从而得到各关节角位移、速度、加速度及加加速度随时间的变化曲线。
S3、在角位移曲线上每隔20ms取点,并通过正运动学模型计算末端位置,建立跟踪误差模型,计算各位置点的追踪误差,并提取最大轨迹跟踪误差max(Em)。Em为轨迹跟踪误差。
S4、Tn表示第n轨迹段的时间间隔,取Tn=t,1≤n≤N,按照以上步骤进行规划轨迹,计算最大跟踪误差max(Em),如果不满足精度要求max(Em)<Emax Emax为根据操作任务限定的最大跟踪误差,取N+1,再计算误差,依次循环计算,直到跟踪误差满足条件。时间间隔t与运动精度限制Emax根据具体任务要求确定。
S5、当N确定之后,以各段时间间隔为设计变量,以各关节角速度、加速度及加加速度为约束条件,以跟踪误差最小为优化目标得到优化轨迹。
本发明的特点是通过在末端连续轨迹上等距离取关键路径点,对采用旋量运动学模型逆解得到的各关节角位置进行插值规划,首先以关键点个数为变量将末端跟踪误差控制在要求范围以内,再以各段时间间隔为设计变量、各关节最大角速度、角加速度及角加加速度为约束条件,以追踪误差最小为优化目标对轨迹进行优化,从而获得规划效率高、跟踪误差小且运动平滑的规划轨迹。
附图说明
图1机器人末端轨迹规划流程图;
图2某六轴工业机器人参数坐标系;
图3各关节角速度、角加速度及角加速度曲线图;
图4末端追踪误差曲线;
具体实施方式
步骤(1)基于旋量理论建立机器人正逆运动学模型
正运动学模型
如图2所示,已知该机器人在初始状态第i个关节所在位置矢量ri及旋转矢量ωi如下:
根据旋量理论,关节间的转换矩阵表示为指数积形式,
则机器人正运动学模型gst(θ)表示如下:
逆运动学模型
本方法将各关节角的求解转化为三个Paden-Kahan子问题,由于该机器人末端的位置决定于关节1,2和3,而其位姿决定于关节4,5和6。首先将前三个关节的逆向运动描述为:末端位置向量re绕关节1旋转-θ1至re1,再绕关节2旋转-θ2至re2,然后绕关节3旋转-θ3至r5,则θ1,θ2和θ3分别通过以下三个表达式求出,其中式(5)属于子问题1,而式(6) 和(7)属于子问题3。
其次θ4,θ5和θ6分别通过以下两个表达式求出,其中式(8)属于子问题2,式(9)属于子问题1,
步骤(2)求取各关节轨迹节点并进行插值规划
将末端连续轨迹曲线定义如下,其姿态保持Ω=[0 0 1],且操作任务总时间T不大于1min。
其中0≤α≤360°,为等距离取N+1个关键路径点,取α=(360n/N)°,n=0,1,2,…N。
将得到的末端位姿代入逆运动学模型可求得各关节轨迹节点N+1个。本专利采用三次样条曲线对关节轨迹节点进行插值运算,对某一关节而言,关节轨迹被分为N个子段,第 n段(t∈[tn-1,tn])轨迹角位移Sn(t)、角速度S′n(t)、角加速度S″n(t)可表示如下:
步骤(3)建立末端追踪误差模型
将规划得到的各关节角位移曲线上每隔20ms取值,得到M=T/0.02个关节点组,并通过正运动学模型计算各关节点组对应的末端位姿如下,
其中θ1m…θ6m为第m个关节点组;提取gm中对应的位置矢量Pm。
建立末端误差模型Em如下,
Em=||Pm-O||-R (15)
其中O为轨迹圆心的位置矢量,R为连续轨迹上各点曲率半径,R=150mm。
步骤(4)确定末端关键路径点个数n
取Tn=2,对末端轨迹按照步骤2对各关节进行轨迹规划,再按照步骤3求出末端最大误差值max(Em),该任务要求末端误差满足以下条件,max(Em)≤Emax=1mm,若计算结果不满足任务要求,则增大路径点个数N,继续规划并计算末端误差,依次循环计算直到满足末端精度要求,从而确定N=24。
步骤(5)以末端误差最小为目标函数优化轨迹
根据步骤(2)求得各关节角速度,角加速度和角加加速度最大值如下,
S′max=max(|{S′n(t),1≤n≤24}|) (19)
S″max=max(|{S″n(t),1≤n≤24}|) (20)
S″′max=max(|{S″′n(t),1≤n≤24}|) (21)
则优化约束条件可表示如下,
以Tn,1≤n≤24为设计变量,优化目标函数表示为,
f=min(Emax) (23)
本专利采用PSO优化算法对以上问题进行优化求解,优化结果如下:
末端最大误差为0.60044mm,与初始时间间隔下的误差0.8019mm相比分别减小了25.12%,总时间由48s减小至47.1487s,且各关节角速度、角加速度及角加加速度均远小于限定值。
Claims (1)
1.一种考虑末端运动误差的六自由度机器人轨迹规划方法,其特征在于:步骤(1)基于旋量理论建立机器人正逆运动学模型
正运动学模型
已知该机器人在初始状态第i个关节所在位置矢量ri及旋转矢量ωi如下:
根据旋量理论,关节间的转换矩阵表示为指数积形式,
则机器人正运动学模型gst(θ)表示如下:
逆运动学模型
将各关节角的求解转化为三个Paden-Kahan子问题,由于该机器人末端的位置决定于关节1,2和3,而其位姿决定于关节4,5和6;首先将前三个关节的逆向运动描述为:末端位置向量re绕关节1旋转-θ1至re1,再绕关节2旋转-θ2至re2,然后绕关节3旋转-θ3至r5,则θ1,θ2和θ3分别通过以下三个表达式求出,其中式(5)属于子问题1,而式(6)和(7)属于子问题3;
其次θ4,θ5和θ6分别通过以下两个表达式求出,其中式(8)属于子问题2,式(9)属于子问题1,
步骤(2)求取各关节轨迹节点并进行插值规划
将末端连续轨迹曲线定义如下,其姿态保持Ω=[0 0 1],且操作任务总时间T不大于1min;
其中0≤α≤360°,为等距离取N+1个关键路径点,取α=(360n/N)°,n=0,1,2,…N;
将得到的末端位姿代入逆运动学模型可求得各关节轨迹节点N+1个;采用三次样条曲线对关节轨迹节点进行插值运算,对某一关节而言,关节轨迹被分为N个子段,第n段轨迹角位移Sn(t)、角速度S′n(t)、角加速度S″n(t)表示如下:
其中,Tn为第n段时间间隔;θn,分别为时间tn所对应的关节角位移,角速度和角加速度,且通过边界条件Sn(tn-1)=θn-1,Sn(tn)=θn及计算得到,t∈[tn-1,tn];步骤(3)建立末端追踪误差模型
将规划得到的各关节角位移曲线上每隔20ms取值,得到M=T/0.02个关节点组,并通过正运动学模型计算各关节点组对应的末端位姿如下,
其中θ1m…θ6m为第m个关节点组;提取gm中对应的位置矢量Pm;
建立末端误差模型Em如下,
Em=||Pm-O||-R (15)
其中O为轨迹圆心的位置矢量,R为连续轨迹上各点曲率半径,R=150mm;
步骤(4)确定末端关键路径点个数n
取Tn=2,对末端轨迹按照步骤(2)对各关节进行轨迹规划,再按照步骤(3)求出末端最大误差值max(Em),该任务要求末端误差满足以下条件,max(Em)≤Emax=1mm,若计算结果不满足任务要求,则增大路径点个数N,继续规划并计算末端误差,依次循环计算直到满足末端精度要求,从而确定N=24;
步骤(5)以末端误差最小为目标函数优化轨迹
根据步骤(2)求得各关节角速度,角加速度和角加加速度最大值如下,
S′max=max(|{S′n(t),1≤n≤24}|) (19)
S″max=max(|{S″n(t),1≤n≤24}|) (20)
S″′max=max(|{S″′n(t),1≤n≤24}|) (21)
则优化约束条件可表示如下,
优化目标函数表示为,
f=min(Emax) (23)。
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CN106647282B (zh) * | 2017-01-19 | 2020-01-03 | 北京工业大学 | 一种考虑末端运动误差的六自由度机器人轨迹规划方法 |
DE102017102749A1 (de) * | 2017-02-13 | 2018-08-16 | Festo Ag | Automatische Trajektorienerzeugung zur Ansteuerung eines Antriebssystems |
CN107457783B (zh) * | 2017-07-25 | 2020-03-24 | 电子科技大学 | 基于pd控制器的六自由度机械臂自适应智能检测方法 |
CN107398903B (zh) * | 2017-09-04 | 2020-06-30 | 杭州电子科技大学 | 工业机械手臂执行端的轨迹控制方法 |
CN107756400B (zh) * | 2017-10-13 | 2020-12-04 | 北京工业大学 | 一种基于旋量理论的6r机器人逆运动学几何求解方法 |
US10919149B2 (en) * | 2017-11-24 | 2021-02-16 | Denso Wave Incorporated | Controller for robot and inverse transforming method for robot |
CN109934881B (zh) | 2017-12-19 | 2022-02-18 | 华为技术有限公司 | 图像编码方法、动作识别的方法及计算机设备 |
CN108227493B (zh) * | 2018-01-04 | 2021-10-01 | 上海电气集团股份有限公司 | 一种机器人轨迹跟踪方法 |
EP3569367B1 (de) | 2018-05-17 | 2022-08-03 | Siemens Aktiengesellschaft | Rechnergestütztes ermitteln einer bewegung einer vorrichtung |
DE102018114644B3 (de) * | 2018-06-19 | 2019-09-19 | Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. | Manueller Anlernvorgang an einem Robotermanipulator mit Kraft-/Momentenvorgabe |
CN108920793A (zh) * | 2018-06-21 | 2018-11-30 | 北京工业大学 | 一种基于快速非支配排序算法的机器人关节空间轨迹多目标优化方法 |
SG11202011865WA (en) * | 2018-06-26 | 2021-01-28 | Teradyne Inc | System and method for robotic bin picking |
CN108789413A (zh) * | 2018-07-04 | 2018-11-13 | 杭州电子科技大学 | 基于三段三次多项式的机械臂自由边界运动规划方法 |
CN108994418B (zh) * | 2018-07-26 | 2021-03-23 | 上海工程技术大学 | 一种管-管相贯线机器人运动轨迹规划方法 |
CN109033637B (zh) * | 2018-07-27 | 2022-06-14 | 福州大学 | 一种满足轨迹要求的平面七杆机构输入运动设计方法 |
CN109483529B (zh) * | 2018-10-12 | 2021-02-26 | 华南智能机器人创新研究院 | 一种基于螺旋理论的机械臂伺服控制方法、系统及装置 |
CN109188915B (zh) * | 2018-11-05 | 2021-10-29 | 南开大学 | 内嵌运动性能调节机制的速度规划方法 |
CN109782815B (zh) * | 2018-12-27 | 2020-06-19 | 西安交通大学 | 基于多轴联动系统的复杂型面自适应测量路径规划方法 |
CN109676609A (zh) * | 2019-01-24 | 2019-04-26 | 深圳市工匠社科技有限公司 | 机器人控制系统及相关产品 |
CN109968358B (zh) * | 2019-03-28 | 2021-04-09 | 北京工业大学 | 一种考虑运动平稳性的冗余机器人全关节避障轨迹优化方法 |
US20200338731A1 (en) * | 2019-04-25 | 2020-10-29 | Michael L. Lynders | Mobile robotic camera platform |
CN110385718B (zh) * | 2019-06-24 | 2022-05-17 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种六自由度治疗床的运动控制方法 |
CN112140100B (zh) * | 2019-06-28 | 2022-02-18 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 机器人动作处理方法、装置、机器人和存储介质 |
CN110315543B (zh) * | 2019-07-29 | 2021-02-26 | 北京理工大学 | 一种双足机器人步态生成与优化方法 |
CN110695991B (zh) * | 2019-09-26 | 2022-03-22 | 南京理工大学 | 基于变异粒子群优化的自动手眼标定方法 |
CN110653137B (zh) * | 2019-10-17 | 2022-02-18 | 安阳工学院 | 一种保持喷头垂直于喷涂面的喷涂方法 |
CN110625616A (zh) * | 2019-10-17 | 2019-12-31 | 徐龙 | 一种考虑机械臂参数不确定和干扰的固定时间控制方法 |
CN110812111A (zh) * | 2019-11-20 | 2020-02-21 | 上海交通大学 | 一种基于旋量理论控制的上肢多关节等速训练方法 |
CN110948488B (zh) * | 2019-11-26 | 2023-04-11 | 江苏集萃智能制造技术研究所有限公司 | 一种基于时间最优的机器人自适应轨迹规划算法 |
CN112945232B (zh) * | 2019-12-11 | 2022-11-01 | 中国科学院沈阳自动化研究所 | 一种水下机器人近底地形跟踪的目标值规划方法 |
CN113093716B (zh) * | 2019-12-19 | 2024-04-30 | 广州极飞科技股份有限公司 | 一种运动轨迹规划方法、装置、设备及存储介质 |
CN111152224B (zh) * | 2020-01-10 | 2022-05-10 | 温州大学 | 一种双重寻优的机器人运动轨迹优化方法 |
CN111251297B (zh) * | 2020-02-20 | 2023-02-07 | 西北工业大学 | 一种基于随机采样的双臂空间机器人协调路径规划方法 |
CN111203887B (zh) * | 2020-02-23 | 2022-08-23 | 陕西理工大学 | 一种基于nsga-ii模糊逻辑推理的机器人控制系统优化方法 |
CN111347678B (zh) * | 2020-03-09 | 2021-01-12 | 西南交通大学 | 一种多关节工业机器人3d打印路径优化方法 |
CN111452041B (zh) * | 2020-03-17 | 2022-10-21 | 湖南工业大学 | 一种非球腕6r机器人逆运动学求取方法 |
CN111399514B (zh) * | 2020-03-30 | 2023-05-30 | 浙江钱江机器人有限公司 | 一种机器人时间最优轨迹规划方法 |
CN112264989B (zh) * | 2020-06-17 | 2023-06-06 | 华中科技大学 | 一种基于邻域遍历的双机械臂协同避障方法 |
US11858141B2 (en) * | 2020-07-08 | 2024-01-02 | Ubtech Robotics Corp Ltd | Impedance control method, and controller and robot using the same |
CN111950383B (zh) * | 2020-07-21 | 2023-12-15 | 燕山大学 | 一种基于关节角度的节律运动协同分析方法 |
CN111931131B (zh) * | 2020-08-12 | 2022-07-15 | 北京航空航天大学 | 一种行星探测器动力着陆段在线轨迹规划方法及系统 |
CN111906789A (zh) * | 2020-09-02 | 2020-11-10 | 上海电机学院 | 一种机器人关节空间轨迹规划方法 |
CN112222703B (zh) * | 2020-09-30 | 2022-11-04 | 上海船舶工艺研究所(中国船舶集团有限公司第十一研究所) | 一种焊接机器人能耗最优轨迹规划方法 |
CN112180835B (zh) * | 2020-10-14 | 2023-02-24 | 宏晶微电子科技股份有限公司 | 轨迹信息确定方法及装置 |
CN112549019B (zh) * | 2020-11-06 | 2022-04-22 | 北京工业大学 | 一种基于连续动态时间规整的工业机器人轨迹准确度分析方法 |
CN112428267B (zh) * | 2020-11-09 | 2022-07-22 | 西安工程大学 | 一种快速求解冗余自由度机器人逆解的方法 |
CN112486070B (zh) * | 2020-12-02 | 2022-02-11 | 南京工程学院 | 一种位置同步控制模式下的机器人随动控制系统和方法 |
CN113146610B (zh) * | 2020-12-08 | 2022-04-19 | 安徽工业大学 | 基于零空间避障的机械臂末端轨迹跟踪算法 |
CN112706163B (zh) * | 2020-12-10 | 2022-03-04 | 中山大学 | 一种机械臂运动控制方法、装置、设备及介质 |
CN112743574B (zh) * | 2020-12-28 | 2022-07-19 | 深圳市优必选科技股份有限公司 | 机械臂设计的优化方法、装置和设备 |
CN112720492B (zh) * | 2020-12-29 | 2022-05-10 | 上海节卡机器人科技有限公司 | 多轴机器人的复杂轨迹光顺方法、装置、介质及电子设备 |
CN112767493B (zh) * | 2020-12-30 | 2023-06-13 | 浙江大学 | Stewart平台运动学参数的机器视觉标定方法 |
JP7276359B2 (ja) * | 2021-01-07 | 2023-05-18 | 株式会社安川電機 | 動作指令生成装置、機構制御システム、コンピュータプログラム、動作指令生成方法及び機構制御方法 |
CN112873208A (zh) * | 2021-01-29 | 2021-06-01 | 佛山树客智能机器人科技有限公司 | 一种抗噪与动力学约束的机器人实时运动规划方法及装置 |
CN112987568B (zh) * | 2021-02-09 | 2022-04-19 | 清华大学 | 并联加工机器人进给速度规划方法以及装置 |
CN113031436B (zh) * | 2021-02-25 | 2024-02-02 | 西安建筑科技大学 | 一种基于事件触发的移动机器人模型预测轨迹跟踪控制系统及方法 |
CN113146616B (zh) * | 2021-02-25 | 2023-08-04 | 北京空间飞行器总体设计部 | 一种四自由度机械臂视觉伺服控制方法 |
CN112862812B (zh) * | 2021-03-10 | 2023-04-07 | 中山大学 | 一种柔性机器人的操作空间轨迹优化方法、系统及装置 |
CN113134831B (zh) * | 2021-03-16 | 2024-02-09 | 无锡信捷电气股份有限公司 | 一种scara动态贴盒功能实现方法 |
CN113180828B (zh) * | 2021-03-25 | 2023-05-12 | 北京航空航天大学 | 基于旋量理论的手术机器人约束运动控制方法 |
CN113084799B (zh) * | 2021-03-28 | 2022-07-26 | 西北工业大学 | 一种基于六次多项式的六足机器人足端轨迹规划方法 |
CN113276112B (zh) * | 2021-04-30 | 2022-12-13 | 北京卫星制造厂有限公司 | 一种基于移动式双机器人的弱刚性构件加工工艺规划方法 |
CN113334382B (zh) * | 2021-06-01 | 2022-06-28 | 上海应用技术大学 | 机械臂最优时间轨迹规划方法 |
CN113341731B (zh) * | 2021-06-29 | 2023-03-24 | 西北工业大学 | 一种基于序列凸优化的空间机器人轨迹规划方法 |
CN113547196A (zh) * | 2021-07-27 | 2021-10-26 | 天津大学 | 一种双侧搅拌摩擦焊接装备的主从镜像同步运动控制方法 |
CN113520275A (zh) * | 2021-08-13 | 2021-10-22 | 元化智能科技(深圳)有限公司 | 无线胶囊内窥镜的轨迹追踪系统、设备及介质 |
CN113580142B (zh) * | 2021-08-20 | 2023-10-13 | 天津大学 | 基于旋量理论的机器人无冗余几何误差模型解析建模方法 |
US20230080768A1 (en) * | 2021-09-10 | 2023-03-16 | Honda Motor Co., Ltd. | Object manipulation |
CN113733099A (zh) * | 2021-09-28 | 2021-12-03 | 广州大学 | 一种机器人平滑轨迹规划方法、计算机及存储介质 |
CN113985809A (zh) * | 2021-10-17 | 2022-01-28 | 哈尔滨理工大学 | 一种干纤维压力容器机器人缠绕工作站控制系统 |
CN113843803A (zh) * | 2021-10-20 | 2021-12-28 | 上海景吾智能科技有限公司 | 可翻转物体翻转实时跟随轨迹规划方法及系统 |
CN114019796B (zh) * | 2021-10-27 | 2023-03-10 | 黄山学院 | 一种考虑输入约束的移动机器人固定时间跟踪控制方法 |
CN113894795B (zh) * | 2021-11-17 | 2023-11-28 | 青岛九维华盾科技研究院有限公司 | 一种工业机器人外部轴位置优化方法 |
CN114227672B (zh) * | 2021-11-26 | 2022-07-26 | 北京工业大学 | 机械臂安全碰撞轨迹规划方法、装置、存储介质及设备 |
CN114035588B (zh) * | 2021-11-30 | 2023-03-07 | 黄山学院 | 一种移动机器人轨迹跟踪事件触发控制方法 |
CN114193449B (zh) * | 2021-12-09 | 2023-08-11 | 中国煤炭科工集团太原研究院有限公司 | 一种锚杆支护机器人工作臂轨迹规划方法 |
CN114227687B (zh) * | 2021-12-28 | 2023-08-15 | 深圳市优必选科技股份有限公司 | 一种机器人控制方法、装置、终端设备及存储介质 |
CN114211500B (zh) * | 2021-12-31 | 2023-05-30 | 华南理工大学 | 一种自适应模糊神经网络的规划方法 |
CN114310899A (zh) * | 2022-01-04 | 2022-04-12 | 桂林电子科技大学 | 一种基于nsga-iii优化算法的机械臂多目标轨迹规划方法 |
CN114310897B (zh) * | 2022-01-05 | 2024-01-05 | 华中科技大学 | 机器人测量的位姿优化及运动光顺计算方法、系统及应用 |
CN114227695B (zh) * | 2022-01-11 | 2023-09-08 | 中国煤炭科工集团太原研究院有限公司 | 一种锚杆支护机器人工作臂轨迹规划方法及系统 |
CN114347030A (zh) * | 2022-01-13 | 2022-04-15 | 中通服创立信息科技有限责任公司 | 机器人视觉跟随方法及视觉跟随机器人 |
CN114290335B (zh) * | 2022-01-17 | 2023-08-08 | 河南科技大学 | 一种机器人轨迹规划方法 |
CN114413906B (zh) * | 2022-01-18 | 2022-12-13 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于改进粒子群优化算法的三维轨迹规划方法 |
CN114488810B (zh) * | 2022-01-25 | 2023-12-12 | 上海交通大学 | 机器人末端姿态跟踪预测控制方法及系统和机器人 |
CN114536337B (zh) * | 2022-02-24 | 2023-06-23 | 上海交通大学 | 机械臂线性运动轨迹平滑方法及系统和存储介质 |
CN114571451B (zh) * | 2022-02-25 | 2023-08-22 | 山东新一代信息产业技术研究院有限公司 | 一种可调漏斗边界的自适应滑模控制方法及设备 |
CN114509936B (zh) * | 2022-04-19 | 2022-09-02 | 之江实验室 | 一种运动能力可在线学习的运动规划方法、装置和介质 |
CN114800523B (zh) * | 2022-05-26 | 2023-12-01 | 江西省智能产业技术创新研究院 | 机械臂轨迹修正方法、系统、计算机及可读存储介质 |
CN114888810B (zh) * | 2022-06-06 | 2024-02-06 | 佗道医疗科技有限公司 | 一种末端仪器的防碰撞方法 |
CN114888815A (zh) * | 2022-07-04 | 2022-08-12 | 北京航空航天大学 | 一种连续体机器人逆运动学求解方法 |
CN115202293B (zh) * | 2022-07-15 | 2023-04-28 | 武汉瀚迈科技有限公司 | 一种工业机器人两段式速度规划方法 |
CN115256395B (zh) * | 2022-08-17 | 2024-06-18 | 北京理工大学 | 基于控制障碍函数的模型不确定机器人安全控制方法 |
CN115157270A (zh) * | 2022-08-26 | 2022-10-11 | 北京东土科技股份有限公司 | 一种机械人末端轨迹的规划方法及装置 |
CN115870974B (zh) * | 2022-11-15 | 2024-05-17 | 华南理工大学 | 基于余弦相似度比较的多轴运动系统时间最优轨迹规划方法 |
CN115723129B (zh) * | 2022-11-17 | 2024-06-21 | 北京工业大学 | 一种机械臂连续操作运动规划方法 |
CN116061178A (zh) * | 2022-12-28 | 2023-05-05 | 墨影科技(南京)有限公司 | 一种基于路径规划的上下料机器人控制方法 |
CN117031937A (zh) * | 2023-07-11 | 2023-11-10 | 淮阴工学院 | 一种基于预定性能误差的自平衡机器人的强化学习控制方法 |
CN117245653B (zh) * | 2023-09-15 | 2024-06-14 | 哈尔滨工业大学 | 一种空间机械臂抓捕非合作喷管的运动规划方法 |
CN117315198B (zh) * | 2023-10-09 | 2024-04-16 | 中微智创(北京)软件技术有限公司 | 一种动目标轨迹拐角平缓微调的平滑优化方法和系统 |
CN117226858B (zh) * | 2023-11-16 | 2024-03-05 | 浩科机器人(苏州)有限公司 | 一种工业多轴机器人的协调控制方法及系统 |
CN117681213B (zh) * | 2024-02-04 | 2024-05-31 | 之江实验室 | 一种工业机器人运动轨迹规划及评价方法和装置 |
CN117942098B (zh) * | 2024-03-26 | 2024-06-21 | 赛诺威盛科技(北京)股份有限公司 | Ct扫描系统准直器校正方法、装置、设备和介质 |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102637158A (zh) * | 2012-04-28 | 2012-08-15 | 谷菲 | 一种六自由度串联机器人运动学逆解的求解方法 |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5120082B2 (ja) * | 2008-06-12 | 2013-01-16 | 富士電機株式会社 | ロボット暴走判定方法およびロボット制御装置 |
CN102554938B (zh) * | 2010-12-31 | 2014-12-03 | 北京中科广视科技有限公司 | 机器人的机械手末端轨迹跟踪方法 |
CN103235513B (zh) * | 2013-04-24 | 2016-12-28 | 武汉科技大学 | 一种基于遗传算法的移动机械臂轨迹规划优化方法 |
CN103909522B (zh) * | 2014-03-19 | 2016-08-17 | 华南理工大学 | 一种六自由度工业机器人通过奇异域的方法 |
CN105159096B (zh) * | 2015-10-10 | 2017-08-29 | 北京邮电大学 | 一种基于粒子群算法的冗余度空间机械臂关节力矩优化方法 |
CN106647282B (zh) * | 2017-01-19 | 2020-01-03 | 北京工业大学 | 一种考虑末端运动误差的六自由度机器人轨迹规划方法 |
-
2017
- 2017-01-19 CN CN201710047955.6A patent/CN106647282B/zh active Active
- 2017-09-25 US US16/311,189 patent/US20190184560A1/en not_active Abandoned
- 2017-09-25 WO PCT/CN2017/103078 patent/WO2018133439A1/zh active Application Filing
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102637158A (zh) * | 2012-04-28 | 2012-08-15 | 谷菲 | 一种六自由度串联机器人运动学逆解的求解方法 |
Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
A new formulation method for solving kinematic problems of multiarm robot systems using quaternion algebra in the screw theory framework;Emre SARIYILDIZ,et al.;《Turkish Journal of Electrical Engineering & Computer Science》;20121231;第20卷(第4期);全文 * |
Extension of the Second Paden-Kahan Sub-problem and its" Application in the Inverse Kinematics of a Manipulator;Tan Yue sheng,et al.;《2008 IEEE conference on robotics,automation and mechatronics》;20080924;全文 * |
基于新旋量子问题改进一类6R串联机器人逆解算法;孙恒辉等;《机械工程学报》;20160131;第52卷(第1期);全文 * |
基于旋量理论和Paden-Kahan子问题的6自由度机器人逆解算法;钱东海等;《机械工程学报》;20090930;第45卷(第9期);全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20190184560A1 (en) | 2019-06-20 |
WO2018133439A1 (zh) | 2018-07-26 |
CN106647282A (zh) | 2017-05-10 |
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