本发明专利技术公开了一种考虑时间与能耗优化的多关节机器人轨迹规划方法，属于工业机器人智能控制技术领域。针对多关节机器人在实际工作过程中的工作效率低，能耗高、使用成本较大的问题，通过以时间与能耗作为优化目标的基础上，基于粒子群优化算法与多项式插值实现多关节机器人关节空间下的路径规划，并通过设定权重因子，实现了时间与能耗优化权重比例的自主调节，提高了路径规划方法的灵活性。
1、工业智能化和智能制造的发展已成为全球制造业的重要趋势，为劳动力密集型产业带来了新的挑战和机遇。随着对工业机器人不断地深入研究以及相关功能的大力开发，制造业也得到了飞速发展，生产制造能力显著提升。
3、在多关节机器人实际工作场景中，优化时间和能耗是主要目标。通过同时考虑时间和能耗进行优化，可以提高轨迹规划的灵活性和效率，从而实现机器人能够更快速地完成任务，提高生产效率和服务质量。同时，减少能耗有助于降低运营成本，延长机器人的使用寿命，并符合可持续发展的要求。此外，优化轨迹还可以减少机械磨损和疲劳，提高机器人的可靠性和稳定性。在精度和安全要求高的场景中，优化时间和能耗的轨迹规划方法能够保证机器人运动的平稳性，避免对周围环境和人员的潜在危害。最后，在复杂和动态的环境中，通过优化轨迹可以提高机器人的适应性和任务完成能力。综上所述，通过考虑时间与能耗优化的轨迹规划方法，可以提升机器人系统的综合性能、经济效益和可靠性，满足现代工业和服务业的需求。
>2、为了达到上述目的，本专利技术采用了下列技术方案：3、一种考虑时间与能耗优化的多关节机器人轨迹规划方法，方法包括以下步骤：
4、步骤1，获取多关节机器人各关节当前位置，并设定机器人各关节目标位置，在关节空间内进行机器人运动轨迹的规划，以弧度为单位获取各关节当前位置作为轨迹规划的起点，以设定的各关节目标位置作为各关节轨迹规划的终点；
5、步骤2，设定时间与能耗在轨迹规划时的权重因子，用于在对轨迹进行优化时调整时间与能耗两优化目标对规划轨迹的影响程度；
6、步骤3，通过粒子群优化算法与双目标优化更新策略得到与目标轨迹最适配的三维粒子；
7、进一步地，步骤3中的粒子优化算法采用两种适应度函数，并依据提出的双目标优化更新策略对粒子进行更新，具体如下：
8、在满足运动学约束的前提下，选择最优的时间使多关节机器人运动时长最短；则第j个关节的优化目标函数1表示为：
9、
10、第j个关节的优化目标函数2表示为：
11、
12、运动学约束条件为：
13、
14、
15、式中，|vj1|、|vj2|、|vj3|、|aj3|、|aj2|、|aj3|表示第j个关节中第一段三次多项式、第二段五次多项式、第三段三次多项式随时间变化的速度、加速度的大小；vmax表示最大速度，amax表示最大加速度，tj1表示第j个关节中第一段三次多项式；tj2表示第j个关节中五次多项式；tj3第j个关节中第二段三次多项式；n表示粒子总数；eall(t)表示多关节机器人基于动能的总能耗；
16、在粒子群优化算法中，当搜索空间为n维，粒子总数为n，第l个粒子在n维空间的现在的位置为xl，飞行速度为vl，每个粒子都有一个由被优化的目标函数所决定的适应值，并清除自己到目前为止发现的最好位置pi和现在的位置xl，每个粒子都清除目前为止整个群体所发现的最好位置pg，则每个粒子的位置以如下形式进行更新：
17、
18、
19、式中，为第l个粒子第k次迭代时飞行速度v的第d维分量，为第l个粒子第k次迭代时位置x的第d维分量，pgd为群体最好位置pg的第d维分量，pld为粒子l最好位置pld的第d维分量，r1与r2为区间为(0,1)的随机数，c1和c2为权重因子，w为惯性权重。
20、在进行轨迹规划时，对多关节机器人的每个关节分别进行规划，具体到轨迹优化部分，第j个关节的优化目标函数1为：
21、f(t)＝min(tj1+tj2+tj3)
22、将能耗进行优化的问题转化为求一组满足能耗最小的三段多项式插值时间t1、t2、t3的问题；第j个关节运动过程中的动能ej表示为：
23、
24、其中，mj表示第j个关节的质量，vj表示第j个关节的速度，aj表示第j个关节的加速度，i表示当前使用的第几段多项式，将各关节的能耗模型表示为关于时间的函数，得到多关节机器人基于动能的能耗模型eall(t)：
25、
26、将求解多关节机器人在给定路径上实现能耗最优轨迹的问题转化为求解能耗最少的粒子；
27、在进行轨迹规划时，对多关节机器人的每个关节分别进行规划，具体到轨迹优化部分，第j个关节的优化目标函数2为：
28、f(t)＝mineall(t)
29、在对轨迹进行优化时需要兼顾时间、能耗，那么如何对二者进行兼顾优化成为了关键。对于粒子群优化算法而言，关键在于如何衡量一个粒子的优劣，尽管粒子本身仅代表着三段插值所需的时间，但可通过基于动能的能耗模型使用三段插值的时间求得该粒子所对应轨迹所需的能耗。
30、时间和能耗是衡量粒子优劣的参数，则采用以下策略进行粒子的更新：
31、当tp＞t，ep＞e，即当前粒子所对应的耗时、能耗均优于历史最优粒子，则更新当前粒子为全局最优粒子；
32、当tp＞t，ep＜e，即当前粒子所对应的耗时优于历史最优粒子，但能耗劣于历史最优粒子，则进行判定：当则更新当前粒子为全局最优粒子；
33、当tp＜t，ep＞e，即当前粒子所对应的耗时劣于历史最优粒子，但能耗优于历史最优粒子，进行判定：当则更新当前粒为全局最优粒子；
34、其中，tp代表过去出现并储存的最优时间，ep代表过去出现并储存的最优能耗，t、e则代表当前粒子所对应的时间与能耗，wt为时间优化所占权重，取值为0～1，we＝1-wt为能耗优化所占权重。
35、步骤4，通过得到的三维粒子使用3-5-3多项式插值解得各关节运动轨迹；
36、进一步地，3-5-3多项式插值的通式为：
37、hj1(t)＝aj13t3+aj12t2+aj11t1+aj10
38、hj2(t)＝aj25t5+aj24t4+aj23t3+aj22t2+aj21t+aj20
39、hj3(t)＝aj33t3+aj32t2+aj31t+aj30
40、其中，系数aj1i、aj2i、aj3i是第j关节轨迹的第1-3段插值函数的第i个系数，hj1(t)对应着第j个关节第一段三次多项式轨迹、hj2(t)对应着第j个关节的第二段五次多项式轨迹、hj3(t)代表着第j个关节对应的第三段多项式轨迹，t表示时间，j＝1,2,...,m，m代本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种考虑时间与能耗优化的多关节机器人轨迹规划方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种考虑时间与能耗优化的多关节机器人轨迹规划方法，其特征在于，所述步骤1中获取多关节机器人各关节当前位置，并设定机器人各关节目标位置，在关节空间内进行机器人运动轨迹的规划，以弧度为单位获取各关节当前位置作为轨迹规划的起点，以设定的各关节目标位置作为各关节轨迹规划的终点。
3.根据权利要求2所述的一种考虑时间与能耗优化的多关节机器人轨迹规划方法，其特征在于，所述步骤3中的粒子优化算法采用两种适应度函数，并依据提出的双目标优化更新策略对粒子进行更新，具体如下：
4.根据权利要求3所述的一种考虑时间与能耗优化的多关节机器人轨迹规划方法，其特征在于，所述步骤3更新过程进行轨迹规划时，对多关节机器人的每个关节分别进行规划，具体到轨迹优化部分，第j个关节的优化目标函数1为：
5.根据权利要求4所述的一种考虑时间与能耗优化的多关节机器人轨迹规划方法，其特征在于，所述步骤4的具体操作为：
6.根据权利要求5所述的一种考虑时间与能耗优化的多关节机器人轨迹规划方法，其特征在于，所述步骤5的具体步骤为：对步骤4得到的各关节轨迹，包括位置、速度、加速度关于时间的连续函数进行抽样处理，得到离散轨迹点。
...
【技术特征摘要】
1.一种考虑时间与能耗优化的多关节机器人轨迹规划方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种考虑时间与能耗优化的多关节机器人轨迹规划方法，其特征在于，所述步骤1中获取多关节机器人各关节当前位置，并设定机器人各关节目标位置，在关节空间内进行机器人运动轨迹的规划，以弧度为单位获取各关节当前位置作为轨迹规划的起点，以设定的各关节目标位置作为各关节轨迹规划的终点。
3.根据权利要求2所述的一种考虑时间与能耗优化的多关节机器人轨迹规划方法，其特征在于，所述步骤3中的粒子优化算法采用两种适应度函数，并依据提出的双目标优化更新策略对粒子进行...
【专利技术属性】
技术研发人员：焦亭，郝毅然，陈泽宇，王鹏，张泽含，
申请(专利权)人：山西大学，
类型：发明
国别省市：
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