Advertisement

机器人关节空间B样条轨迹的优化设计_王幼民

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文探讨了在机器人运动控制中，通过优化B样条曲线参数来改善关节空间轨迹规划的方法，旨在提高机器人的运行效率和精度。作者提出了一种新的算法，该算法能够有效减少轨迹跟踪误差并降低能耗，为复杂环境下的机器人操作提供了一个可靠的解决方案。 在关节空间内对机器人B样条轨迹进行了时间短优化计算。该优化问题模型包括了关节角速度、角加速度、角加加速度及力矩四种约束条件，并提出了相应的优化算法。文中还提供了PUMA560机器人的前三铰B样条轨迹优化的具体算例。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 机器人关节空间B样条轨迹的优化设计_王幼民
    优质
    本文探讨了在机器人运动控制中，通过优化B样条曲线参数来改善关节空间轨迹规划的方法，旨在提高机器人的运行效率和精度。作者提出了一种新的算法，该算法能够有效减少轨迹跟踪误差并降低能耗，为复杂环境下的机器人操作提供了一个可靠的解决方案。 在关节空间内对机器人B样条轨迹进行了时间短优化计算。该优化问题模型包括了关节角速度、角加速度、角加加速度及力矩四种约束条件，并提出了相应的优化算法。文中还提供了PUMA560机器人的前三铰B样条轨迹优化的具体算例。
     
  • 移动机器人的B样条曲线规划与轨迹优化
    优质
    本研究探讨了基于B样条曲线的移动机器人路径规划方法，并针对轨迹平滑性和实时性进行了优化，以提高移动机器人的运动性能。 包含n个控制点的B样条曲线移动机器人轨迹规划程序应确保生成的路径严格经过起点、第三个控制点以及可调的终点。
     
  • 工业六轴机器人关节轨迹的优化
    优质
    本文探讨了针对工业六轴机器人的关节运动路径优化方法，旨在提高其操作效率和精度。通过分析现有技术瓶颈，提出创新算法以实现更流畅、高效的作业流程。 工业六轴机器人关节轨迹优化（时间和能耗双目标），包含MATLAB源码及5个文件，下载完整包后方可运行。
     
  • Matlab-B样条轨迹规划-1：七次非均匀B样条的时能冲击优化，自定义关节参数与时间设置
    优质
    本教程介绍如何使用MATLAB进行基于七次非均匀B样条的路径规划，重点在于时能冲击优化及个性化关节参数和时间设置。 七次非均匀B样条轨迹规划， 基于NSGAII的时间-能量-冲击最优。 换上自己的关节值和时间就能用，简单好用。
     
  • 机器人轨迹规划（包括关节空间与笛卡尔空间）
    优质
    本课程聚焦于机器人技术中的轨迹规划问题，深入探讨了关节空间及笛卡尔空间内的路径优化策略，涵盖理论基础和实际应用案例。 使用Robotics Toolbox for MATLAB完成了一个Motoman机器人的关节空间轨迹规划和笛卡尔空间轨迹规划的代码编写工作。
     
  • 三次B样条轨迹规划_B样条_三次B样_三次样条_三维B样条曲线_样条轨迹
    优质
    本研究专注于三次B样条在轨迹规划中的应用，特别针对三维空间中平滑路径的设计与优化。通过数学建模和算法实现，探索其在机器人导航、飞行器航线设计等领域的高效解决方案。 根据三次B样条公式计算出样条曲线，并进行取样。将三维坐标数据保存到txt文件中，然后使用matlab绘制三维三次B样条曲线。
     
  • 无人机多项式与B样条插值轨迹优化对比分析
    优质
    本研究深入探讨了无人机在飞行路径规划中应用多项式与B样条插值方法进行轨迹优化的效果差异，旨在为无人机的高效、稳定运行提供理论支持和技术指导。 本程序用于个人学习使用。
     
  • 基于三次B样条插值的机器人轨迹仿真
    优质
    本研究采用三次B样条插值技术，优化了机器人的运动轨迹设计与仿真过程，实现了路径平滑、精确控制及高效计算。 三次B样条插值在机器人轨迹规划中可用于实现速度、加速度以及加加速度的控制。
     
  • 基于B样条算法的机械臂关节空间轨迹规划研究：从三次到七次非均匀B样条的实际应用和探索
    优质
    本研究探讨了非均匀B样条算法在机械臂关节空间轨迹规划中的应用，着重分析了从三次至七次多项式的实际效果与优化路径。通过实验验证不同次数的B样条对机械臂运动平滑性和效率的影响，为复杂任务提供精确、高效的解决方案。 本段落探讨了基于B样条算法的机械臂关节空间轨迹规划的研究成果，重点介绍了三次至七次非均匀B样条在该领域的应用与实践。研究内容涵盖了机械臂关节空间轨迹规划中的Matlab实现、不同次数（包括三次、五次和七次）非均匀B样条轨迹规划方法的应用及其效果分析。
     
  • MATLAB中的B样条轨迹规划，采用7次非均匀B样条及NSGAII遗传算法优化时间、能量与冲击，自定义关节参数和时间设置
    优质
    本研究利用MATLAB开发了基于7次非均匀B样条的路径规划方法，并结合NSGAII遗传算法优化轨迹的时间、能耗及动态冲击，支持用户自定义关节参数与时序配置。 在机器人路径规划领域，B样条（B-Spline）技术因其灵活的曲线形状控制以及良好的局部修改特性而被广泛应用。本项目专注于使用7次非均匀有理B样条(NURBS)进行轨迹规划，并结合NSGA-II(非支配排序遗传算法第二代)优化方法来实现时间、能量和冲击的最佳平衡，这对于确保机器人动作高效且平滑至关重要。 深入探讨7次非均匀B样条：这种曲线通过一系列控制点定义而成，能够生成连续光滑的路径。非均匀意味着这些控制点之间的间隔可以不相等，允许在需要精确度的地方增加细节，在其他地方则保持简洁性。这意味着该方法支持高阶导数（最多6次），从而提供了极大的灵活性和对速度及加速度的高度可控性。 NSGA-II是一种多目标优化算法，能够同时处理多个相互冲突的目标函数。在这个项目中，时间、能量消耗以及运动中的冲击是主要的考虑因素：时间最短化意味着路径尽可能简捷；减少能耗则关注于降低机器人的动力需求；而最小化瞬间变化力或速度峰值则是为了保护机械结构不受损害。 该项目提供了一套基于MATLAB和Python实现复杂优化过程的代码，其中包含详细的中文注释来帮助初学者理解算法原理以及如何调整参数以适应特定关节值与时间要求。用户只需输入自身的关节值及期望的时间即可获得定制化的最优轨迹方案。 通过这个项目，无论是学术研究还是工业应用都能从中受益，它不仅利用了先进的数学模型和优化技术，还充分考虑到了实际工程需求。学习并使用这些代码将有助于开发者深入了解B样条曲线的构造以及NSGA-II算法的工作机制，在机器人路径规划领域提升自身技能水平。