码垛机器人动力系统控制与轨迹优化研究中总结与展望
时间:2017-08-21
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原创
6总结与展望
本论文是作者以四自由度智能机械手研发的项目为背景完成的。从查阅和收集相关资料,到对单轴电机伺服运动控制学习,到动力系统控制软硬件选型及设计,到现场运动速度、故障排除及上位机触摸屏调试,最后实现码垛机器人柔性化运动并成功投入到实际生产应用中去并且在双线双垛生产模式下达到了项目要求。
本文的研究成果包括以下几点:
(1)机器人动力与控制系统软硬件平台的建立。包括伺服驱动系统半闭环位置控制方式选取,通过计算对驱动系统中电机和驱动器选型,上位机PC+触摸屏与下位机运控控制器和伺服驱动器的连接,触摸屏人机界面设计与开发。
(2)针对具体型号Trio MC405,研究其硬件性能、工作原理和具体应用方法,负责完成插补运算、伺服控制、速度控制、逻辑控制等机器人运动过程中的工作任务。其次,分别详细介绍了MC405下的编程操作软件Motion Perfect V3的使用说明、软件编程语言—Trio Basic语言中运动控制指令。
(3)关节空间内机器人运动轨迹及算法优化。建立数学模型,提出并运用了两种拟合型函数,并推导出在限制电机转速及转矩条件下机器人最短执行时间。运用MATLAB对机器人轨迹算法做仿真,得出机器人轨迹、速度、加速度以及冲击曲线,同时结合试验数据进行工程理论计算,对仿真结果进行验证。
本文的主要创新点主要包括:
(1)为优化运动节拍,得到连续或者突变值较小的冲击曲线,创新性提出并规划推理出具有综合特性的拟合型曲线,包括梯形一三角拟合型函数及高阶多项式拟合型函数。特别针对对称的高阶多项式拟合函数作了非对称化,然后分析对比,力求性能优越的轨迹规划曲线。
(2)不同于常规的轨迹规划算法,将最短规划时间引入到轨迹规划中来,并将最短规划时间T与电机运行最大转速和最大转矩联系起来,通过曲线之间对比,得出时间最优曲线。
(3)在设计抓手运行轨迹路径的基础上,针对码垛机器人的特定的工作方式和特定的机械结构对码垛过程四轴运行方式合并与优化,在结合轨迹规划算法的基础上进一步提高了码垛机器人运动速度。
机器人是个交叉学科,涉及很多领域和细分方向,但是由于时间限制,还存在很多不足,在未来的后续研究中还需要进行以下探索:
(1)机器人系统是个复杂的动力学祸合系统,其数学模型具有显著的非线性和复杂性,需要进一步研究机器人动力学问题,通过引入基于机器人动力学特性的控制规律,改善机器人控制的动态和静态品质,实现更精细的轨迹跟踪。
(2)机械系统的性能与机械制造精度、传动间隙、伺服电机运动误差及控制性能息息相关。现有的轨迹规划算法研究只是基于忽略以上因素的情况下进行的,若要进一步优化,必须还要将理论算法和码垛机器人的运动学特性结合起来,如在对机器人动力控制系统的仿真过程中需要把实际工作中的负载力矩变化处理为恒定负载力矩,从而在分析的机器人位置控制系统结果较理想。
码垛机器人
码垛机器人动力系统控制与轨迹优化研究
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