检索结果-南通市图书馆

作者：毛俊鑫哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着机器人技术的不断发展,人们要求机器人能在更复杂且无法精确建模的环境中工作,机器人不再只是执行简单的机械动作,而需要更强的环境适应性与更和谐的人机交互。传统的人工智能已经无法满足这些要求,而作为人类智能重要组成部分的情... 详细信息

随着机器人技术的不断发展,人们要求机器人能在更复杂且无法精确建模的环境中工作,机器人不再只是执行简单的机械动作,而需要更强的环境适应性与更和谐的人机交互。传统的人工智能已经无法满足这些要求,而作为人类智能重要组成部分的情感智能开始受到研究者的关注,人工情感的研究为提高机器人智能性与拟人性提供了潜在可能。为探索人工情感在机器人中所能起到的作用,该文结合传统人工智能和最新发展的人工情感,提出了基于人工情感的机器人行为决策方法。不同于现有的大多数方法算法复杂、学习速度慢、实时性差的缺点,该文提出的方法算法简单、学习速度快、实时性好。首先,分析了人工情感与机器人行为决策的研究现状,指出发展基于人工情感的机器人行为决策方法的现实背景与重要意义。其次,在分析了自然情感特征的基础上,建立起基于模糊集合论的人工情感模型,提出基于人工情感与计算智能的机器人行为决策方法,并设计了一个虚拟机器人实验,验证该方法的有效性。接着,在分析了害怕情感机理的基础上,建立起害怕的人工情感模型,提出基于害怕情感模型与强化学习的机器人行为决策方法,并设计了在多障碍物环境下的目标导航任务的仿真实验,验证该方法的有效性。最后,鉴于和谐人机交互的重要性,提出基于人工情感与多种机器学习方法的体系结构,将该结构应用于情感虚拟智能体中,并在Matlab/GUI下建立交互界面,验证该结构的合理性与有效性。总之,该文提出了多种基于人工情感的行为决策方法,并均用仿真实验验证方法的有效性,对将人工情感这个新的研究领域与机器人行为决策这个传统研究领域进行有机结合进行了理论尝试,这对提高机器人在复杂环境下的自主性以及和谐人机交互具有重要的理论意义与实际应用价值。

关键词：人工情感行为决策计算智能强化学习虚拟智能体

基于激光传感器的板式家具特征提取和三维重构算法研究

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基于激光传感器的板式家具特征提取和三维重构算法研究

作者：徐胜润哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

家具的喷涂作业作为整个家具制造行业中的重要环节,现阶段的主要生产方式依然采用大量人工进行,不仅效率低下且对工人损害较大。工业喷涂机器人的引入一定程度上解放了人工。但是现阶段喷涂机器人的作业能力依赖于人工示教水平,且主要... 详细信息

家具的喷涂作业作为整个家具制造行业中的重要环节,现阶段的主要生产方式依然采用大量人工进行,不仅效率低下且对工人损害较大。工业喷涂机器人的引入一定程度上解放了人工。但是现阶段喷涂机器人的作业能力依赖于人工示教水平,且主要应用于单品种的大批量喷涂,生产的柔性化水平不高。对于多品种家具的并行喷涂作业较难满足生产需求。本文主要针对小型板式家具柔性自动喷涂过程,对家具点云模型的获取以及预处理,多视角点云数据配准,家具表面特征提取和快速三维重建等展开研究。首先,结合实际生产需求,确定家具表面点云的测量采集方式。根据实际测量平台对测量原理进行分析并建立相对应的坐标系,推导确定坐标系间的相互关系,测量获取了板式家具的表面点云数据。对测量的数据,基于其中不同类型噪声点数据特点,运用统计学方法对离群杂乱噪声进行剔除。采用加权协方差矩阵求解家具表面点云法线信息,并结合邻域高斯均值对法线进行滚动修正。在修正后的法线基础上,结合邻域距离对表面小噪声点进行平滑处理,从而实现对原始测量数据的滤波预处理。其次,对点云配准进行研究,解决实际种多视角采集的家具数据的配准融合问题。采用粗配准与精配准递进的方式,利用关键点和局部FPFH特征进行初始粗配准,使用RANSAC方法对配准过程的特征匹配进行优化。在粗配准结果基础上,通过组合采样,并对传统ICP的匹配迭代过程进行优化,提高整个过程的效率。通过实际采集数据和标准数据进行了算法的有效性验证。再次,结合板式家具表面特点和后续的喷涂轨迹规划需求,对家具表面的不同待喷涂区域特征进行提取。采用结合法线的RANSAC对表面的主要待喷涂平面特征进行提取,对共面多平面和平面提取后的不同花纹特征分别进行聚类,获得独立的区域。采用切片投影的方法获取不同花纹区域的截面特征。对平面和花纹区域的边缘特征运用角度阈值进行提取,并结合边缘凹凸性进行区分。最后,对多视角配准后的家具表面点云重建进行研究。采用局部最小二乘对配准后家具点云进行平滑处理。通过降采样精简,筛减重建点数,提高重建效率。采用局部投影的方法,结合区域贪婪生长,对家具表面点云进行快速三角化重建,同时设置约束条件对生长点进行筛选以保证重建后表面三角网格质量。最后通过实验确定合适采样比例,并验证重建效果。

关键词：板式家具点云滤波点云配准特征提取表面重建

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机动车驾驶员疲劳状态识别系统研究

机动车驾驶员疲劳状态识别系统研究

作者：刘海平哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

由于疲劳驾驶导致的交通事故频发，给人民的生命和财产带来了巨大危害。因此，疲劳驾驶预警系统的研发具有重要意义和实际应用价值。目前，对疲劳驾驶监测技术的研究较多，但是能够实现车载、不影响驾驶员驾驶舒适度、实时对驾驶员的疲... 详细信息

由于疲劳驾驶导致的交通事故频发，给人民的生命和财产带来了巨大危害。因此，疲劳驾驶预警系统的研发具有重要意义和实际应用价值。目前，对疲劳驾驶监测技术的研究较多，但是能够实现车载、不影响驾驶员驾驶舒适度、实时对驾驶员的疲劳状态进行监测的产品较少，已有的产品存在受环境影响大，稳定性差，价格昂贵等各种问题。本文利用汽车模拟器在实验室模拟真实的机动车行驶状况，设计了用于驾驶员疲劳状态实时监测的系统。采用模糊聚类技术对能够反应驾驶员疲劳状况的多路特征信号进行实时处理。实验验证了该系统辨识能力强，具有较好的容错能力。为疲劳驾驶监测技术的研究奠定了技术和实验基础。首先，分析了国内外疲劳驾驶监测技术的研究现状，对比各种监测方法的优缺点，提出利用适合车载、不具有强迫性，信号处理简单的驾驶员的呼吸、脉搏、体温以及对方向盘的操作信号作为疲劳判定的依据。设计了系统硬件，开发了实验样机。利用模块化设计方法，将系统分为信号采集模块、微处理器模块、电源模块和报警模块。设计了能够采集人体呼吸信号、手握方向盘压力信号和方向盘转角信号的传感器。为疲劳驾驶监测技术的研究提供了新的思路。实验样机实现了车载，且具有实时处理能力。其次，提出一种疲劳等级量化方法，通过大量实验，获得了和驾驶员驾驶相关的各种数据，通过分析驾驶员在两种不同状态的数据特征，提取呼吸信号标准差、单位时间打哈欠个数、脉搏频率、手握方向盘压力、转角不稳定系数、以及体表温度共六个参数作为疲劳判定的特征参数。最后，针对与驾驶员疲劳状态相关的信息具有多样性且需要实时处理等特点，利用模糊聚类方法作为数据处理的核心算法。建立了基于C均值的模糊聚类疲劳驾驶模型。对单一特征参数和多特征参数分别进行模糊聚类分析。结果显示前者辨识准确率高，后者容错能力强。因此对两种方法加权平均，优化了疲劳识别算法。设计了系统验证实验，验证了系统能够实现车载，实时监测功能，并且能够有效的辨识出驾驶员的状态，且具有一定的容错能力。

关键词：疲劳驾驶疲劳等级量化特征参数模糊聚类

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谐振式微小型机器人动力学模型及参数研究

谐振式微小型机器人动力学模型及参数研究

作者：蒋振宇哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

微小型机器人具有小体积、高柔性、低成本等优点,在表面检测、微机电系统组装、微外科手术、生物工程、光学工程等领域有着广阔的应用前景。微小型机器人的特点及精密作业任务的需求通常要求其移动机构必须具备结构简单、运动分辨力高... 详细信息

微小型机器人具有小体积、高柔性、低成本等优点,在表面检测、微机电系统组装、微外科手术、生物工程、光学工程等领域有着广阔的应用前景。微小型机器人的特点及精密作业任务的需求通常要求其移动机构必须具备结构简单、运动分辨力高、运动速度快等特点,而现有的微小型机器人移动机构大都难以同时兼顾以上三个方面的要求。针对微小型机器人移动机构存在的以上问题,哈尔滨工业大学提出一种由双压电膜驱动的移动机构。该机构可以采用粘滑驱动原理较高的运动分辨力;也可以采用谐振驱动原理实现较高运动速度。但由于谐振足配置方式不当导致机构尺寸过大,难以实现小型化。本文提出的机器人采用新的谐振足配置方式可以有效地减小机构尺寸。本文的移动机构利用谐振足的弹性振动和与行走表面的碰撞实现运动。首先,本文基于模态分析结果,对高阶振动模态进行截断,针对低阶模态的振型与频率构造了谐振足的多刚体有限自由度简化动力学模型,基于Hertz接触理论与Coulomb摩擦理论建立了谐振足与行走表面的接触模型,由此建立了谐振足系统的完整模型。搭建实验系统测量谐振足的振动和机器人的速度曲线,验证建模方法和模型的正确性。研究谐振足在正弦信号激励和地面非线性约束下的运动状态,建立系统的庞加莱映射,发现系统随频率变化由周期运动过渡到混沌的过程。通过系统的能量分布分析了解影响系统运动的主导因素。其次依据能量分析的结果,设计了几种不同结构的机器人样机,仿真研究了模态、刚度以及耦合角对机器人运动的影响,发现机器人在两种模态下的不同运动情况。仿真研究了系统在不同幅值的外界输入下的速度曲线,并细致研究了谐振足在高频信号激励下随着输入增大而发生的分岔和混沌现象,探讨了系统混沌运动的深层机理。面向应用场合的要求和能量分析的结果,仿真研究了系统的在不同负载下的运动情况。最后研制几种不同刚度和耦合角的机器人样机,测量了空载下的速度曲线,并与仿真结果对照。测试了其中两种机器人在不同幅值的外界激励下的运动速度曲线。测试机器人在负载下的运动速度曲线。

关键词：微小型机器人谐振驱动原理非线性动力学

面向标定的工业机器人建模及参数辨识方法研究

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面向标定的工业机器人建模及参数辨识方法研究

作者：张虎哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着国内工业机器人应用范围的不断扩大和完成复杂任务的需要,机器人的精度要求越来越高。机器人标定能够用最小的代价弥补机器人本体的各种因素导致的变形,改善机器人的绝对定位精度,而不需要改变机器人结构提高传动机构的性能。本课... 详细信息

随着国内工业机器人应用范围的不断扩大和完成复杂任务的需要,机器人的精度要求越来越高。机器人标定能够用最小的代价弥补机器人本体的各种因素导致的变形,改善机器人的绝对定位精度,而不需要改变机器人结构提高传动机构的性能。本课题旨在对机器人标定技术的建模方法和参数辨识方法进行深入研究,以能够高效率完成工业机器人的标定和提高机器人绝对定位精度任务。根据研究文献表明,机器人的定位误差95%都由于所建运动学模型不准确所造成的。目前机器人标定模型大部分都是基于4自由度参数的DH模型,但是它的缺陷是运动学参数奇异性和突变问题。针对这一状况,本文首先建立了5自由度的MDH模型,然后建立了6自由度的CPC模型和MCPC模型,这两个模型具备参数完备性和连续性能够完成姿态误差的标定补偿。并运用Robotics工具箱和MATLAB的GUI界面,使用数值和图形相结合验证了所建四种运动学模型的正确性。结合运动学模型和微分变换法,推导了机器人的雅可比矩阵,建立了机器人标定的位置误差模型、相对距离误差模型和最小约束误差模型,并微分推导距离误差模型,建立了机器人相对距离平方差误差模型。针对OTC弧焊机器人,分析了机器人误差的来源,并在四个运动学模型的基础上,分析了各个运动学模型参数对机器人末端位置精度的敏感性和影响规律,为工业机器人的零件加工、精度分配和标定的参数补偿提供了理论依据。标定使用的误差模型由于存在冗余性参数,会严重影响运动学参数辨识的准确性和鲁棒性。针对这一状况,首先在理论上对运动学模型进行冗余性参数分析的必要性进行了探讨。然后在DH模型和MCPC模型的标定模型基础上,通过雅可比矩阵的推导,分析了相邻关节系数矩阵的相关性,据此在理论上得出了不同辨识条件和构型的串联机器人广义的两种运动学模型标定的位置误差误差模型、距离误差模型和距离平方差误差模型的冗余性参数。并以OTC六自由度弧焊机器人为对象进行了冗余性参数仿真实验验证。运用最小二乘法、优化算法、遗传算法和模拟退火算法四种参数辨识算法,设计了标定的GUI人机交互界面,搭建标定实验平台,进行了数据的采集,结合OTC六自由度弧焊机器人的标定结果,得出一般性的理论规律。

关键词：工业机器人标定运动学模型辨识方法

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智能助行机器人样机设计

智能助行机器人样机设计

作者：李莹柯哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

我国早就进入了老龄化社会。这是一个很大的弱势群体，会产生许多社会问题，因此需要我们重视、关心老年人的问题。随着老年人年龄的增长，最突出的问题就是老年人的身体机能衰弱。因此老人对助行器的需求是很大的。但是目前传统的助行... 详细信息

我国早就进入了老龄化社会。这是一个很大的弱势群体，会产生许多社会问题，因此需要我们重视、关心老年人的问题。随着老年人年龄的增长，最突出的问题就是老年人的身体机能衰弱。因此老人对助行器的需求是很大的。但是目前传统的助行器不能满足老人对安全性和舒适性的要求，而且，行走的时候并不能省力。考虑把机器人技术与传统的助行器结合，设计出满足老人需要的且成本较低，能够被普通家庭所接受的智能助行机器人。通过对多家养老院及多位老人的调查，并查阅国内外文献，确定本论文所设计的智能助行机器人主要针对视力不好，身体衰弱，肌肉无力的老年人，用于他们平时的行走锻炼。这款助行机器人主要用于平整地面上，它是能够调速转向而且能够自主避障的助行机器人，满足了老人对于安全、舒适性和省力的要求。本文第二章进行了助行机器人的机械结构设计。介绍了机器人的设计目标、详细介绍了机械结构设计和元件选型的过程，然后对机器人进行了运动学分析。第三章了助行机器人控制系统的硬件电路。选择了控制器，并选择了适合的传感器。最后设计了所使用传感器的接口电路以及电机驱动电路。第四章对助行机器人控制系统的软件部分进行了设计，首先进行各个模块的程序设计以及避障及人机交互部分程序设计，最后完成了整个系统程序设计。第五章对设计的助行机器人进行了实验验证，主要验证了避障程序和人机交互程序，实验与预期是符合的，说明助行机器人的设计是成功的。

关键词：智能助行机器人人机合作避障 STM32

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基于传声器阵列的被动声音定位技术研究

基于传声器阵列的被动声音定位技术研究

作者：刘英翠哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

被动声音识别和定位技术是一项涵盖声学、电子学、信号处理等诸多学科的新技术，在军事、助听设备、视频会议系统、安全监控以及机器人定位等领域均有着广泛的应用。但是现实中，由于声音信号的特殊性及声场环境的复杂性，对于声音定位... 详细信息

被动声音识别和定位技术是一项涵盖声学、电子学、信号处理等诸多学科的新技术，在军事、助听设备、视频会议系统、安全监控以及机器人定位等领域均有着广泛的应用。但是现实中，由于声音信号的特殊性及声场环境的复杂性，对于声音定位技术的理论算法仿真研究较为活跃，但在工程应用领域存在着成本高、运算量大、精度低、实时性低等问题，应用实例很有限。本论文从提高低采样率下定位精度、降低硬件成本的实际应用角度出发，设计实现了一套基于五元十字传声器阵列的被动声音定位系统，为基于广义互相关时延估计的定位算法在低采样率下实现较高精度定位提供了一定的依据，也为该法在以后发展中运用到嵌入式设备中提供了可能性支撑。首先，本文对五元十字阵的声音定位模型和算法进行了数学推导及仿真，并对被动声音定位的关键技术时延估计技术进行深入探讨。针对所采用的基于广义互相关时延估计定位算法存在的定位精度受硬件系统采样率限制的问题，提出了运用增采样方法进行采样率转换从而提高定位精度的方法，并进行MATLAB仿真验证。其次，设计完成了被动声音定位系统的硬件部分，包括传声器的选型、信号调理电路的绘制与PCB板的制作、单片机控制模块及ADC模块的选择及初始化、相应电源模块和电平转换模块的设计与制作，并对整个硬件电路进行测试与标定。然后，在室内环境进行实验验证，分别在弱噪声、强噪声环境、改变阵列间距条件下进行定位实验，并对定位范围进行实验讨论。受硬件、混响等影响，实验结果与理论结果相较，有一定的误差。最后本文对定位算法进行修正改进，改进后的定位结果表明，本文所设计的声音定位系统简单、成本低、合理，验证了低采样率下基于广义互相关时延估计定位算法工程实现的可行性。

关键词：被动声定位时延估计麦克风阵列增采样

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脉搏波信号处理算法及实验研究

脉搏波信号处理算法及实验研究

作者：张富强哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

脉搏波信号处理算法的研究对于心血管疾病多参数检测技术的发展具有重大意义。近年来,脉搏波信号的特征提取已经成为人体健康监护领域的研究热点之一。通过脉搏波信号能够检测心血管功能的多项参数,具有无创、快速等特点,是防治心血管... 详细信息

脉搏波信号处理算法的研究对于心血管疾病多参数检测技术的发展具有重大意义。近年来,脉搏波信号的特征提取已经成为人体健康监护领域的研究热点之一。通过脉搏波信号能够检测心血管功能的多项参数,具有无创、快速等特点,是防治心血管疾病的重要手段。目前,脉搏波信号的处理算法研究还不成熟,特别是信号的特征提取,使其在检测设备中的应用发展缓慢,开展该方面的研究具有重要的实际应用价值及社会意义。首先,对脉搏波信号特点及波形特征进行了分析,在此基础上采用了基于数学形态学的脉搏波信号预处理算法,分别设计了加权组合形态滤波器去除脉冲噪声和抑制基线漂移,并进行了仿真研究,该算法能够有效去除噪声而不损伤原信号的特征。其次,针对脉搏波信号与振动系统的联系,建立了基于振动理论的脉搏波信号特征提取数学模型,在此基础上,提出了脉搏波信号特征提取算法,对该算法进行了数学分析,证明其物理可实现性,得到了相关参数的范围。并针对脉搏波信号的周期、波形和血压信号特征,定义了相关的特征提取向量,并给出具体实现过程中的信号运算数学表达式。最后,设计了脉搏波信号处理实验系统,包括脉搏波和血压信号检测硬件电路,微处理器信号采集与处理任务,以及上位机基于VB6.0的心血管功能检测软件。利用实验系统采集到的脉搏波信号,对算法进行验证,实验结果表明,本文提出的算法能够有效去除脉搏波信号中的噪声,提取出脉搏波信号和血压信号特征,通过实验分析,特征提取算法具有准确性高,计算量小、连续性好、在线处理能力强、可实现插值功能等特点。将算法应用到心血管功能检测中并进行实验,取得了较好的效果。

关键词：脉搏波信号处理振动理论特征提取实验系统

基于单通道脑机接口的智能轮椅控制及人机交互研究

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基于单通道脑机接口的智能轮椅控制及人机交互研究

作者：赵兴平哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着伤老病残人群对生活品质需求不断提高,对基于脑电控制的人机交互式智能轮椅研究有很大必要性,然而基于运动想象脑电信号的智能轮椅控制系统庞大,信号采集设备成本昂贵,轮椅自由运动受限,致使目前仅限于实验室研究而无法大规模应用... 详细信息

随着伤老病残人群对生活品质需求不断提高,对基于脑电控制的人机交互式智能轮椅研究有很大必要性,然而基于运动想象脑电信号的智能轮椅控制系统庞大,信号采集设备成本昂贵,轮椅自由运动受限,致使目前仅限于实验室研究而无法大规模应用。为此本课题开发了低成本、较好性能的人机交互式智能轮椅系统,该系统采用便携式的单通道脑机接口设备采集脑电信号,利用脑电信号眨眼特征和集中度参数结合人机交互界面控制轮椅运动,最终能够实现基本运动,实时性和可操控性可较好满足要求。首先,研究了脑电信号的产生机理和特点,分析了脑机接口系统的工作原理及其国内外研究现状,研究了快速傅里叶变换、小波变换理论和功率谱估计等脑电信号粉刺处理算法并分别matlab仿真实现,改进基于小波的软硬阈值收缩算法并评估改进效果。其次,选定了脑电信号的采集与传输方式,接收到原始脑电信号后采用改进的小波阈值收缩算法对其进行了去伪迹处理,通过特征识别算法识别出眨眼特征和精神集中特征并转换为控制信号,在MFC平台设计了基于眨眼脑电信号的人机交互系统。选取一定的样本量设计了眨眼脑电信号的特征参数预标定实验并验证,根据预标定结果设定眨眼信号的阈值和集中度参数完成了人机交互实验研究。再次,完成了基于单通道脑机接口的智能轮椅控制与人机交互系统的软硬件设计。设计了STM32处理器核心控制电路和脑电信号采集传输、直流电机控制、交互显示界面、辅助避障等系统硬件电路,在STM32上移植了μC/OS-III嵌入式实时操作系统和STemWin图形界面,在系统中进行了脑电信号接收解码与眨眼特征识别,编写和调试智能轮椅运动状态控制和交互界面信息显示等程序的代码,实现了智能轮椅与人机交互控制的软件系统。最后,联合调试基于眨眼脑电信号的智能轮椅控制与人机交互的软硬件系统,在不同类型的路径下分别利用眨眼脑电信号特征和其集中度参数控制轮椅运动,对系统性能进行实验测试,给出了相关的测试数据并分析其结果。测试结果表明,基于单通道脑机接口的智能轮椅控制与人机交互系统具有较好的实时性和可操控性,为便携式脑机接口技术在实际应用中的探索研究奠定了基础。

关键词：单通道脑机接口眨眼脑电信号人机交互智能轮椅嵌入式实时控制

基于动力学的小型工业机器人轨迹优化算法研究

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基于动力学的小型工业机器人轨迹优化算法研究

作者：沈锦华哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着工业生产线的自动化与智能化水平不断提高,工业机器人的轨迹规划能力也面临着更严格的要求。工业机器人的时间最优轨迹规划是提高生产效率的重要技术,在过去几十年中吸引了国内外众多研究人员的研究兴趣。如何使工业机器人的末端执... 详细信息

随着工业生产线的自动化与智能化水平不断提高,工业机器人的轨迹规划能力也面临着更严格的要求。工业机器人的时间最优轨迹规划是提高生产效率的重要技术,在过去几十年中吸引了国内外众多研究人员的研究兴趣。如何使工业机器人的末端执行器,在最短的时间内沿着预定的笛卡尔空间路径运动,同时满足运动学约束与动力学约束,仍然是一个困难而重要的问题。因此本文以工业机器人的轨迹优化算法为研究对象,针对不同的约束条件与目标函数,规划出满足工业应用要求的最优轨迹。具体研究内容如下:首先,根据小型六轴机器人的改进DH参数进行运动学建模,分析正运动学并计算连杆间的齐次变换矩阵。为了避免采用代数解法进行过多的矩阵求逆运算,选择几何投影法与欧拉角解法相结合的方法,求解小型六轴机器人的逆运动学。分别利用牛顿欧拉迭代法与拉格朗日方程法对小型六轴机器人进行动力学建模,通过编写MATLAB程序验证动力学算法,并比较了两种动力学算法的计算效率与计算误差。其次,介绍了沿预定路径的工业机器人时间最优轨迹规划算法。该算法基于机器人的完整非线性动力学,利用路径参数化的方法,建立时间最优轨迹规划的数学模型。利用凸松弛法将粘性摩擦力引入的非凸约束转化为凸约束,并将非线性的目标函数和约束转化为二阶锥约束。制定适当的离散化方案,将轨迹优化问题转化为有限维度的二阶锥规划问题。编写时间最优轨迹规划算法的MATLAB程序,调用凸优化求解器SDPT3获得时间最优轨迹的数值解。再次,针对时间最优轨迹规划算法存在的缺点,通过原理分析、模型推导、程序实现等方法,对时间最优轨迹规划算法进行改进:施加更多满足实际需求的运动学约束;目标函数增加对能量消耗和总加加速度的限制,从而降低运行时间最优轨迹的能量消耗,限制关节加速度的突变,改善轨迹的跟踪性能;引入速度相关的转矩约束,进一步降低时间最优轨迹的运行时间。最后,为了验证时间最优轨迹的可实施性,搭建了小型六轴机器人的Simulink-ADAMS机电联合仿真平台,对轨迹优化算法生成的最优轨迹进行了仿真测试,再将仿真验证后的最优轨迹在小型六轴机器人实验平台上运行,验证算法的有效性与最优轨迹的可实施性。

关键词：工业机器人机器人动力学时间最优轨迹规划轨迹优化凸优化