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焊接机器人路径规划与控制方法研究现状

时间：2017-06-20 来源：机器人在线阅读：9234

焊接机器人路径规划是机器人研究领域一个重要的问题，主要是指焊接机器人在一定的工作空间内，根据特定的工作任务必须移动机器人到达指定的位置，移动过程中有多条路径可以选择，需要在这些中选出一条最优的路径，最优选取的原则主要有:时间最短、路径最短、耗能最少等。焊接机器人的路径规划实质是一个有约束的优化问题，对焊接机器人进行合理的路径规划可以减少机器人的运动时间、节约使用成本、提高焊接效率，因此焊接机器人的路径规划具有实际的研究意义。

科研人员对机器人的路径规划问题进行了大量的研究，研究出了一系列的方法，其主要包括两大类:传统方法和新型方法。传统方法主要有:单元分解法、几何法、栅隔解藕法、人工势场法、拓扑法等，由于传统方法适用于工作场合比较简单的路径规划，随着现代工业生产环境下的路径规划越来越复杂，专家学者又提出了多种新的方法，新型方法主要有:遗传算法、DNA计算法、蚁群算法、神经元网络算法等。

国外的一些专家学者对于机器人路径规划进行了深入的研究。Ergezer H等人改进了遗传算法，在原来遗传算法交叉操作的基础上引入了进化因子:拉向指定区域因子、远离禁行区域因子和拉向目标点因子，而初始路径是由模型搜索和求解旅行商的方法获取的，初始种群由初始路径随机选择导航角产生，同时为种群的每一代构建新的数学模型。 Otte M, Correll N等人研究了一种超线性加速最短路径规划算法，算法中多棵搜索树并行生长，当有更好的路径被发现时，并行的树会进行数据分享，使所有的树能够从最优路径中获取信息，路径上的节点增加了其他树的配置空间的可见性，同时路径的长度用来过滤掉不相关的节点，以避免从不相关的部分得到配置空间的采样信息，这样可以显著的提高路径规划的速度。 Huizar C等人采用克隆选择算法来产生组合优化问题的最优解或近似最优解，该算法用于为数控机床磨轧机工具产生质量的G代码序列，通过测试旅行商问题，验证了该算法能通过减少制造时间和成本得到最优路径。

国内的一些学者也对路径规划问题进行了研究。巩敦卫等人针对全局静态移动机器人路径规划问题改进了模拟退火算法，引入了“脱障算子”和“一致寻优算子”，相比于传统的模拟退火算法提高了效率，改善了性能。祝雪芬等人针对移动机器人栅格路径规划中安全轨迹规划、局部极小值点问题，将人工势场(APF)模型与轨迹安全性评价相结合，利用斥力场强度评估轨迹安全性，用免疫遗传算法对APF模型中的势力场参数进行自适应优化估计，提出了一种基于轨迹安全性评价的免疫遗传路径规划算法，并通过仿真实验验证了算法的有效性。王孙安等人为了解决复杂环境中移动机器人的路径规划问题，结合计算量较小的人工势场法和人工免疫网络的自适应调节能力，提出了一种改进的路径规划免疫算法，并通过仿真验证了新算法在最优规划能力和网络收敛性能上的明显提高。

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