机器人时间最优轨迹规划：基于B样条和改进遗传算法

"基于B样条和改进遗传算法的机器人时间最优轨迹规划" 本文主要探讨了一种用于工业机器人时间最优轨迹规划的方法，该方法结合了B样条曲线和改进的遗传算法，旨在提高机器人运行效率和平稳性。作者李国洪和王远亮通过实例分析，以安川六自由度工业机器人为研究对象，阐述了如何实现这一目标。 首先，文章介绍了采用全局7次B样条曲线来连接各个相邻路径点的技术。这种B样条曲线能确保机器人关节运动轨迹、速度、加速度以及加加速度曲线的连续性和平滑性，从而提高轨迹跟踪精度，减少机械损耗。通过这种方式，可以精确控制起始和结束运动参数，进一步优化机器人的运动性能。 接下来，针对机器人关节的运动学约束，文中提出了外罚函数处理方案。这个方法允许在优化过程中考虑关节的物理限制，避免因违反这些约束而产生的不理想运动状态。同时，为了改善遗传算法的适应度函数，作者进行了重新标定，确保算法在搜索解空间时能更准确地评估个体的适应度。 文章还引入了聚类方法来综合调控遗传算法中的算子，特别是针对遗传算法后期寻优效率低下的问题，设计了新的变异操作策略。通过这种方式，算法在后期能够更有效地搜索到全局最优解，特别是在相邻路径点间保证6个关节的运行时间同步，这对于实现时间最优轨迹规划至关重要。 仿真结果显示，采用本文方法规划的各轴轨迹曲线以及其一阶、二阶、三阶导数曲线均表现出连续平滑的特性，同时，所有运动学参数均满足预设的约束条件。更为重要的是，这种方法有效地缩短了轨迹运行时间，提高了机器人工作的效率。 关键词包括安川六自由度工业机器人、轨迹规划、7次B样条曲线和遗传算法，这些关键词揭示了研究的核心内容和技术手段。本文的研究对于理解如何利用数学工具和优化算法进行机器人轨迹规划具有重要指导意义，对于提升工业机器人的工作性能和效率有显著作用。 中图分类号：TP242，文献标志码：A，DOI：10.3969/j.issn.1000-386x.2020.11.036，这些标识符提供了论文的分类和在线可访问性信息，便于科研人员检索和引用。