基于改进性遗传算法的Beizer曲线逼近在机器人笛卡尔空间路径规划中的应用

摘要

机器人笛卡尔空间路径规划是机器人末端位姿控制和曲线逼近的结合。笛卡尔空间路径规划在机器人跟踪复杂曲线应用中与传统关节空间轨迹规划相比具有不需要预先示教、末端位置控制精确等特点。在加工机器人中应用较为广泛。
　　本文研究针对机械臂的各种笛卡尔空间路径规划方法，并比较各种方法和各种曲线描述方法之间的不同，提出改进思路。针对机器人笛卡尔路径规划曲线描述困难的问题提出使用遗传算法反演曲线型值点的方法；并在传统遗传算法上做了一定的改进，在遗传迭代中增加种群校验环节，和一般遗传退火算法相比大大加快了收敛进程，避免逼近曲线出现尖点;经过仿真模拟比较，与传统多项式插值方式相比在同等种群规模和迭代次数下有误差小，能根据误差大小自动增加曲线型值点个数等特点。
　　针对机器人笛卡尔控制可能导致机器人运行异位形的问题，搭建教学机器人平台进行实际运行模拟。证明该方法在跟踪复杂曲线中相比传统关节示教方法有较大的改进。

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第一章 绪论

1.1 前言

1.2 课题研究的背景和意义

1.3 国内外的研究成果

1.4 论文研究的目的

1.5 论文研究的内容

1.6 论文结构

1.7 本章小结

第二章 曲线逼近方法与机器人笛卡尔空间规划

2.1 机器人笛卡尔空间规划问题概述

2.2 曲线逼近与机器人笛卡尔空间路径规划

2.3 曲线逼近方法在机器人笛卡尔空间规划中的应用

2.4 机器人笛卡尔空间拟合改进思路

2.5 本章小结

第三章 基于改进的遗传算法Bezier曲线路径规划

3.1 遗传算法路径规划概述

3.2遗传算法的改进

3.3 Bezier曲线的特性

3.4 种群校验改进的遗传算法笛卡尔空间路径规划

3.5 算法模拟与比较

3.6 本章小结

第四章 路径规划的实现

4.1 机器人平台的硬件构成

4.2 五自由度机器人正运动学分析和逆运动学分析

4.3 机器人仿真模型设计

4.4 路径规划模拟运行

4.5 五自由度教学机器人路径轨迹实验

4.6 本章小结

第五章 全文总结

5.1 主要结论

5.2 论文的创新点

5.3 研究展望

参 考 文 献

致谢

攻读硕士期间已发表或录用的论文

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