基于蜂群算法的七自由度機器人運動學(xué)逆解的研究.pdf

1、機器人運動學(xué)是機器人學(xué)研究的重點內(nèi)容，關(guān)注的焦點問題是末端執(zhí)行器活動路徑與各個關(guān)節(jié)受力之間的關(guān)系。目前，機器人的操作環(huán)境更加多樣化，需要完成的工作任務(wù)也更加復(fù)雜，普通的非冗余自由度機器人已經(jīng)無法滿足工作空間的避障要求。為了使工業(yè)機器人適應(yīng)更加多變的工作環(huán)境和工作任務(wù)，越來越多的冗余自由度機器人得到了應(yīng)用。
　　七自由度機器人是典型的冗余自由度機器人。由于多了一個冗余自由度，在末端位姿指定的情況下，機器人關(guān)節(jié)空間中存在著無窮組運動學(xué)

2、逆解與指定末端位姿相對應(yīng)，如何在無窮組解中尋找最優(yōu)的解是七自由度機器人控制的關(guān)鍵問題?，F(xiàn)有的方法大都存在算法設(shè)計復(fù)雜，計算精度和實時性差等缺陷，本文利用人工蜂群算法簡單易懂、魯棒性強、控制參數(shù)少等特點進行七自由度機器人運動學(xué)逆解的求解，并通過借鑒遺傳算法中的交叉運算改進了基本人工蜂群算法的搜索方式，提高了搜索能力和收斂速度，同時利用位姿分離的方法將七自由度機器人運動學(xué)逆解分解為位置冗余解和姿態(tài)解，利用改進的人工蜂群算法求解位置冗余解，利

3、用公式解析求解姿態(tài)解，該方法簡化了七自由度運動學(xué)求解的復(fù)雜性，提高了求解的速度和精度，具有較強的實用價值。
　　本論文首先以機器人運動學(xué)相關(guān)理論為基礎(chǔ)，對連桿位姿進行了介紹，采用齊次坐標變換的方式描述了連桿的平移和旋轉(zhuǎn)運動，使用D-H法建立機器人各關(guān)節(jié)的坐標系，推導(dǎo)出了機器人運動學(xué)方程。其次，重點介紹了人工蜂群算法的基本原理、循環(huán)流程、運算特點、參數(shù)設(shè)置以及幾種改進的人工蜂群算法。以本實驗中心已有的七自由度關(guān)節(jié)串聯(lián)型機器人為研究對