机械臂逆运动学模型控制新方法.pdf

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1、ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用机械臂逆运动学模璎控制新方法廖锋LIAOFeng南京师范大学泰州学院数学科学与应用学院，江苏泰州225300CollegeofMathematicScienceandApplication，NanjingNormalUniversityTaizhouCollege，Taizhou，Jiangsu225300，ChinaLIAOFeng．Newmethodtosolveinversedynamicmodelofrobotarm．ComputerEngineeringandApplic

2、a-tions，2012，48(12)：244-248．Abstract：Linkbarcoordinatesystemsareestablishedbasedonaxisdirectionofiointaxis；coordinatesystemtrans．formationmatrixiSderivedaccordingtoDenavit-Hartenberg(D．H)notation．ForwardkinematicsmodeIiSsetupinthelightofcoordinatesystemtransformationmatrix．Inversekine

3、maticsmodeliSsetupbasedonforwardkinemat．iCSmodelatlast．TheforwardkinematicsmodeliSanonlinearconstraintoptimizationproblem．Forthepurposeofslovinginversekinematicsmodel，newdifferentialevolutionalgorithmisproposedbasedontheideaofmulti-popu·lationandmulti··mutationstrategy．Multi··populati

4、onstrategyimprovestheabilityofinformationsharingbyindivid··uals．andmulti．mutationmethodpromotesthediversityofindividuals，andthenumericalresultsindicatethatthenewalgorithmcansolveinversekinematicsmodelefficiently．Keywords：robotarm；joint；degreeoffreedom摘要：根据机械臂关节轴线方向建立了连杆坐标系，采用Denavit．H

5、artenberg(D．H)法得到连杆坐标系变换矩阵，通过坐标系变换矩阵得到机械臂正运动学模型，由正运动模型得到机械臂逆运动学模型。该模型是一个非线性约束优化问题。为了求解模型，基于多种群和多变异策略，提出了多变异策略的多种群差分演化算法。多种群策略可以提升个体共享群体信息的能力，多变异模式策略可以提升个体间的差异性，数值试验表明新算法可以有效求解机械臂逆运动学模型。关键淘：机械臂；关节；自由度文章编垮：1002．833l(2012)12．0244．05文献标识码：A巾网分类垮：TP2411引言机械臂是模仿人的手臂而设计的自动控制装置，它能够代替人类完成复杂、精细

6、、危险的工作，例如在工业生产流水线上机械臂可以高精准地完成对电路板的焊接，在爆破行业可以完成拆除哑弹等任务。机械臂技术的进步对提高劳动生产率，实现工业生产的机械化和自动化具有重要意义。机械臂的正运动和逆运动是机械臂运动学研究领域的基本问题“l，尤其是各类机械臂的逆运动一直是机械臂运动学研究领域的热点问题口一1。基于矩阵逆乘的解析法求解机械臂逆运动学问题有两点不足：一方面，机械臂各关节角度之I’甘】存在着复杂的耦合关系，使得解耦过程过于复杂"-．并且在求解三角方程的时候可能有增根。此时需要根据机械臂的结构特点确定位姿，不满足实时定位的要求。另一方面，机械臂各关节角度

7、与机械臂末端的空问位置不是一对一的关系。而是多对一的关系，传统的解析法很难得到单一的优化解忡I。近年来群智能优化算法已经成为机械臂逆运动学领域研究的热点和发展方向171，例如文献【6】用粒子群算法对机械臂路径规划I'uJ题进行求解，文献【8．9】基于遗传算法给出了求解机械臂路径规划的新方法等。群智能优化算法内容丰作者简介：廖锋(198l一)，男，讲师，主要研究领域为最优化理论与算法。E-mail：wawjd3kweom@163．com收稿日期：2010-12．30修IuJ日期：2011-03．25CNKI出版U期：2011．07．20IX)I：10．37780．i

8、ssn．1