基于动力学的机械臂最优轨迹规划

发布时间：2017-08-18 04:26

  本文关键词：基于动力学的机械臂最优轨迹规划

  更多相关文章： 轨迹规划 动力学模型 时间最优 能量最优

【摘要】：机械臂轨迹规划是机器人运动规划领域中至关重要的经典研究方向之一。随着机器人时代的到来,机械臂在工业制造中得到了广泛的应用,如何更好的利用机械臂的运动性能,获得运行时间较短或者消耗能量更少的运动轨迹成为人们关注的重点。本文在总结归纳机械臂运动学轨迹规划、动力学轨迹规划和动力学模型参数辨识等方向上研究成果的基础上,开展了以下几部分工作：1.本文介绍了一种离线动力学参数辨识框架,并且重点改进了参数估计方法,采用带权重的最小二乘法进行参数估计,使得在参数估计的过程中可以对精确的测量数据和不精确的测量数据区别对待。最后在弹性机械腿上验证此辨识流程的有效性。2.本文将基于动力学模型的时间最优轨迹规划问题变换为凸问题进行求解,通过改进此凸问题的目标函数,即添加额外的表示能量和力矩变化率的代价函数,使得规划轨迹在兼顾时间较优的情况下更加便于机械臂执行。3.本文基于时间最优轨迹规划的结果,给出一种给定运动时间的能量最优轨迹规划方法,通过采用动态规划算法,在时间轴上进行搜索得到给定运动时间的能量最优轨迹。
【关键词】：轨迹规划 动力学模型 时间最优 能量最优
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP241
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第一章 绪论11-21
• 1.1 研究背景及意义11-12
• 1.2 相关研究12-18
• 1.2.1 基于运动学的机器人轨迹规划13-15
• 1.2.2 基于动力学的机器人轨迹规划15-16
• 1.2.3 动力学模型参数辨识16-18
• 1.3 本文研究内容18-19
• 1.4 本文结构19-21
• 第二章 机械臂动力学模型参数辨识21-37
• 2.1 引言21-22
• 2.2 模型建立22-24
• 2.2.1 刚体动力学23
• 2.2.2 重力补偿、动力学耦合和摩擦力23-24
• 2.3 辨识实验设计24-25
• 2.3.1 激励轨迹参数的选择24-25
• 2.3.2 激励轨迹最优化25
• 2.4 数据获取和信号处理25-28
• 2.4.1 数据平均和噪声方差估计26
• 2.4.2 关节速度和关节加速度的计算26-28
• 2.5 参数估计和模型验证28-30
• 2.5.1 参数估计28-29
• 2.5.2 模型验证29-30
• 2.6 实验与分析30-35
• 2.6.1 模型建立与激励轨迹设计31
• 2.6.2 数据处理与参数估计31-34
• 2.6.3 模型验证34-35
• 2.7 本章小结35-37
• 第三章 基于凸优化的时间最优轨迹规划37-51
• 3.1 引言37
• 3.2 基本问题描述37-39
• 3.3 基本时间最优问题到凸优化控制问题的变换39-40
• 3.4 扩展的凸优化控制问题40-43
• 3.4.1 其他不等式约束41-42
• 3.4.2 目标函数优化42
• 3.4.3 广义的时间最优问题42-43
• 3.5 数值计算43-46
• 3.6 实验与分析46-49
• 3.6.1 实验任务说明46-47
• 3.6.2 实验结果47-49
• 3.7 本章小结49-51
• 第四章 给定运动时间的能量最优轨迹规划51-65
• 4.1 引言51
• 4.2 问题模型建立51-54
• 4.2.1 基本问题描述52
• 4.2.2 建模52-54
• 4.3 基于动态规划的给定运动时间能量最优轨迹规划54-59
• 4.3.1 动态规划算法概述54-56
• 4.3.2 动态规划算法应用于轨迹规划56-59
• 4.4 实验与分析59-63
• 4.4.1 实验平台介绍59-60
• 4.4.2 实验结果60-63
• 4.5 本章小结63-65
• 第五章 总结与展望65-67
• 5.1 总结65
• 5.2 展望65-67
• 参考文献67-73
• 作者简历73-75
• 攻读学位期间取得的研究成果75

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