[發(fā)明專利]一種基于構(gòu)型平面的水下機(jī)械臂運動學(xué)的求解方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201510271086.6
• 申請日: 2015-05-25
• 公開（公告）號: CN104991448B
• 公開（公告）日: 2017-10-31
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 魏延輝;王澤鵬;楊子揚(yáng);于媛媛;劉合偉;周星和;胡加興;賈獻(xiàn)強(qiáng);高葦杭
• 申請（專利權(quán)）人: 哈爾濱工程大學(xué)
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明提供的是一種基于構(gòu)型平面的水下機(jī)械臂運動學(xué)的求解方法。

背景技術(shù)

隨著工業(yè)機(jī)器人技術(shù)的廣泛的應(yīng)用，空間6R串聯(lián)機(jī)構(gòu)的應(yīng)用具有重要的意義。串聯(lián)機(jī)構(gòu)運動學(xué)逆解是串聯(lián)機(jī)器人控制計算的先決條件，它直接關(guān)系到機(jī)器人離線編程、軌跡規(guī)劃、實時控制等工作，在機(jī)器人學(xué)中占有重要地位，只有通過運動學(xué)逆解把空間位姿轉(zhuǎn)換為關(guān)節(jié)變量，才能實現(xiàn)對機(jī)器人末端執(zhí)行器按空間位姿進(jìn)行編程控制(如直線軌跡和圓弧軌跡等)。

串聯(lián)機(jī)構(gòu)運動學(xué)中，空間6R串聯(lián)機(jī)構(gòu)的運動學(xué)逆解是最困難的，該問題與空間機(jī)構(gòu)學(xué)中的單環(huán)7R機(jī)構(gòu)運動學(xué)逆解屬于同一問題，曾被喻為空間機(jī)構(gòu)運動分析中的珠穆朗瑪峰。各國學(xué)者對此開展很多有益的探索和研究?？臻g6R串聯(lián)機(jī)構(gòu)的運動學(xué)逆解求解方法分為解析形式和數(shù)值形式。一般6R串聯(lián)操作臂運動學(xué)逆解因涉及結(jié)構(gòu)參數(shù)多、解的非線性和耦合性以及需要求解代數(shù)方程等問題而變得難于得到解析解。解析解法適用于具有特殊幾何結(jié)構(gòu)參數(shù)的6R串聯(lián)操作臂，可以應(yīng)用矢量、螺旋或李代數(shù)方法得到理論解，這種方法具有計算結(jié)果準(zhǔn)確、能夠得到全部解等優(yōu)點，但需要進(jìn)行大量的代數(shù)和矩陣運算，推導(dǎo)過程比較復(fù)雜，并且有解的條件是操作臂的位置和姿態(tài)具有解耦特征或其特征多項式的次數(shù)小于等于4。廖啟征將倍四元數(shù)引入空間串聯(lián)機(jī)器人運動學(xué)研究當(dāng)中，解決了一個經(jīng)典的6R機(jī)器人的逆運動學(xué)問題。2006年，有學(xué)者提出把串聯(lián)運動鏈拆成幾個簡單部分的組合，但該方法只適于某些解耦的特殊情況。以往用于串聯(lián)機(jī)構(gòu)位置逆解數(shù)學(xué)建模的方法主要有D-H矩陣法、球面三角法、實矩陣法、對偶數(shù)法等，得到了各不相同的逆解算法，不具有通用性。Raghavan和Roth通過矢量運算由6個逆運動學(xué)等式構(gòu)造14個基礎(chǔ)方程，消元運算后得到一元24次方程，求出最多16組逆運動學(xué)解，但存在8個增根.Manocha采用24階矩陣特征分解方法對Raghavan的算法進(jìn)行改進(jìn)，提高了逆運動學(xué)解算的穩(wěn)定性和精度。為解決空間7R機(jī)構(gòu)的位移分析難題，分別采用復(fù)數(shù)方法和矩陣運算構(gòu)造10個基礎(chǔ)方程，進(jìn)而得到一元16次方程，消除了增根。借鑒前期學(xué)者研究成果，將6R串聯(lián)型機(jī)器人逆運動學(xué)求解問題分為兩類：封閉解法求解滿足Pieper準(zhǔn)則的6R機(jī)器人的逆運動學(xué)問題；矢量計算和符號運算將Manocha得到的目標(biāo)矩陣從24階降低到16階，并以矩陣特征分解方法提高一般6R機(jī)器人逆運動學(xué)求解的效率和穩(wěn)定性，并組合牛頓-拉夫森迭代算法解決非Pieper準(zhǔn)則的6R機(jī)器人的逆運動學(xué)問題。

而對于6R串聯(lián)型機(jī)器人實際運動作業(yè)下，僅僅需要一種能夠?qū)崟r快速找到滿足一定工作要求(如避障和動力學(xué)要求)和末端工作點位姿要求逆運動學(xué)解。為此產(chǎn)生了很多種數(shù)值形式的串聯(lián)機(jī)器人逆運動學(xué)求解方法。一個常用的數(shù)值方法是將6R串聯(lián)操作臂各關(guān)節(jié)的D-H參數(shù)中的徑向參數(shù)ai、αi和軸向參數(shù)si、θi分離，運用雙四元數(shù)方法或李代數(shù)方法將6R串聯(lián)操作臂運動學(xué)正解矩陣構(gòu)造成兩個獨立的齊次變換線性方程組，通過將兩個方程組聯(lián)立逐次迭代或消元而得到關(guān)于各關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角的16組運動學(xué)逆解。如QIAO等運用雙四元數(shù)理論得到了一般6R串聯(lián)操作臂運動學(xué)逆解的數(shù)值解；ROCCO等運用李群、李代數(shù)等方法也得到了該問題的數(shù)值解。另一個比較常用的數(shù)值方法是將遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等工具引入6R操作臂的運動學(xué)逆解問題中，通過設(shè)定關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角進(jìn)給值等約束條件，以運動學(xué)正解和目標(biāo)值之間的差值最小化為目標(biāo)函數(shù)，采用上述算法求解最佳擬合的關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角進(jìn)給值。如CHIDDARWAR等比較了預(yù)測型與常規(guī)型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對求解效率的影響；等提出了一種考慮關(guān)節(jié)速度和加速度的3自由度機(jī)器人運動學(xué)逆解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法；KALRA等提出了一種基于遺傳算法的6自由度工業(yè)機(jī)器人運動學(xué)逆解算法；HAMMOUR等采用連續(xù)傳算法規(guī)劃了6R操作臂的運動軌跡；ZHA利用末端執(zhí)行器位置和姿態(tài)矢量構(gòu)成的曲面特征，通過遺傳算法搜尋該曲面最小特征值而獲得最優(yōu)軌跡規(guī)劃等。

本文借鑒其他方法的研究經(jīng)驗，以6R轉(zhuǎn)動關(guān)節(jié)機(jī)器人為研究對象，運用構(gòu)型平面的方法，解決機(jī)器人逆運動學(xué)通用快速求解問題，為機(jī)器人關(guān)節(jié)控制提供運動參數(shù)。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種克服傳統(tǒng)解析方法的求解機(jī)器人構(gòu)形的局限性和專一性，也克服了通用的迭代方法非實時性和精度問題，能夠解決6R機(jī)器人逆運動學(xué)求解問題的基于構(gòu)型平面的水下機(jī)械臂運動學(xué)的求解方法。

本發(fā)明的主要目的是這樣實現(xiàn)的：

一種基于構(gòu)型平面的水下機(jī)械臂運動學(xué)的求解方法包括如下步驟：