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文檔簡介
1、機械臂廣泛應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn),探測,軍工科技等領(lǐng)域。在我國電網(wǎng)行業(yè),由于路徑規(guī)劃難度大的原因機械臂運用較少,本課題以國家電網(wǎng)的檢定機械臂為研究對象,主要研究機械臂自主路徑規(guī)劃問題。該機械臂主要完成的任務(wù)是智能電表的抓取,懸掛在檢定臺,以及螺釘?shù)男龜Q,之后是執(zhí)行器的吸盤掀開電表蓋,以及電表從檢定臺取下。本文依據(jù)六自由度機械臂工作特點,把路徑規(guī)劃合理地分為兩個階段,首先機械臂把電表從表箱中取出到某個給定位置,之后從給定位置搬運到檢定臺的某個位置
2、。
在研究檢定機器人避障之前,首先建立了機械臂DH參數(shù)模型,在此基礎(chǔ)上進行了運動學(xué)的正反解。機械臂手爪進入表箱取電表時,必須進入表箱內(nèi)部,故不能將機器人底盤作為包圍盒處理。文中通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將障礙物不等式約束映射到網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),從而將路徑規(guī)劃轉(zhuǎn)化為優(yōu)化一個非線性代價函數(shù)的尋優(yōu)問題,該代價函數(shù)由碰撞罰函數(shù)和路徑長度共同組成。同時,該算法不僅能夠處理把路徑點作為質(zhì)點的情況,而且可以處理考慮物體旋轉(zhuǎn)平移變換的多面體模型。針對局部極值點的問
3、題,通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬退火混合優(yōu)化算法加以改善,該算法即利用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的梯度搜索信息,又利用了模擬退火容易跳出局部極值得特點,最終使路徑點集趨向于最優(yōu)規(guī)劃路徑。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃算法中,由于迭代步長η選取不當(dāng),容易導(dǎo)致震蕩或者收斂速度過慢,文中通過交叉迭代算法替代梯度下降算法,有效地解決了收斂速度較慢和搜索過程中的震蕩問題。文中通過DFP變梯度算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的梯度下降算法進行了對比。當(dāng)電表從表箱中取出后到搬運到檢定臺目標(biāo)位置這個階段,通過RR
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