考虑速度与加速度限制的工业机器人轨迹规划与实时补偿算法

工业机器人的轨迹规划和控制是自动化生产线中关键的技术环节，它涉及到机器人末端执行器在三维空间中的高效、精确运动。本文讨论的主题由S.R. Munasinghe和Masatoshi Nakamura提出，着重于解决工业机器人在实际应用中的问题，特别是如何在满足速度限制、节点加速度限制以及容错性的前提下，设计出适应性强且易于集成的轨迹规划算法。 首先，对于抓取和放置任务，机器人通常只需要在两个特定位置间移动，对路径本身的精度要求不高，但如焊接、切割或喷涂等路径追踪任务，就需要末端执行器沿预设轨迹以恒定速度运行，这就需要复杂的轨迹规划来避免超调、偏离和速度波动。传统的轨迹规划方法，如笛卡尔轨迹规划和时间最优轨迹规划，虽然理论上有优势，但在实际工业环境中面临挑战。这些问题包括：需要频繁调整硬件配置，中断生产流程，而且许多方法仅考虑单一约束，忽视了工业应用中的实际需求和限制。 针对这些问题，本文作者提出了一个全新的算法，该算法充分考虑了工业操作中的实际约束，如速度限制、节点加速度限制以及容错性。这种设计注重实用性，旨在减少对现有硬件的改动，避免生产停滞，同时也能有效处理动力学延迟带来的拐角跟踪问题。通过前向补偿策略，算法能够调整路径以补偿动力学影响，确保在存在延迟的情况下，末端执行器仍能准确跟踪预设轨迹。这种前向阻塞的控制方式使得新算法能够无缝融入现有的工业操作臂系统，无需额外的时间和成本投入。 轨迹规划的核心任务是为每个关节生成节点的位置、速度和加速度计划，通常这些数据在工业生产中作为预设输入。保罗的方法提供了将关节运动转换为笛卡尔坐标系的工具，而Shinet al.的研究与此类似，但在实际工业控制系统中实施较为困难，因为需要详细了解操作臂的结构信息。 总结来说，这篇文章的主要贡献在于提出了一种实用的工业机器人轨迹规划算法，旨在提高生产效率、降低维护成本，并能适应现有硬件环境，为工业机器人的精准操作和高效生产提供了重要的理论支持。