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清華大學劉辛軍教授團隊:微小線段路徑的實時前瞻軌跡規劃方法|CJME論文推薦

引用論文

Zhang, S., Liu, X., Yan, B. et al. A Real-time Look-ahead Trajectory Planning Methodology for Multi Small Line Segments Path. Chin. J. Mech. Eng. 36, 59 (2023). https://doi.org/10.1186/s10033-023-00881-x

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研究背景

當機器人需要高精度、高速加工複雜曲面工件時，通常將該刀具軌跡分散成一系列點並傳遞給機器人。傳統的軌跡規劃方法需要在每個分散點上頻繁啓停以完成任務。這種方法不僅降低了精度，而且會對電機和機器人造成一定的損壞。爲了提高加工精度，減少對機器人的損傷，本文提出了一種包括路徑平滑算法、軌跡規劃方法和雙向掃描模塊在內的實時前瞻算法。路徑平滑算法在相鄰的小線段之間插入五次貝塞爾曲線，以實現連接處的連續性；軌跡規劃方法採用四次多項式和雙四次多項式，可實現在速度達到最大值時機器人執行勻速運動；雙向掃描模塊計算每個軌跡規劃分段點的速度，該方法減少了計算量，可實時運行。

試驗方法

（1）仿真實驗，設計一條規則的軌跡，以半圓爲例，應用本文提出的方法、Blend方法和B樣條方法進行軌跡、速度、加速度和躍度的對比。半圓周長150mm左右，將其分成150條小線段，這些小線段的平均長度1mm左右。設定三種算法的最大速度限制、最大加速度限制和最大躍度限制均一致。實驗過程中記錄位置、速度和加速度等數據，對比分析三種算法的加工軌跡和運動性能差異。

（2）實際實驗，設計一條複雜軌跡，以小馬輪廓爲例，應用本文提出的方法、Blend方法和B樣條方法進行軌跡、速度、加速度和躍度的對比。小馬輪廓760mm左右，將其分成760條小線段，這些小線段的平均長度1mm左右。實驗採用了SCARA機器人，末端固定一支軟筆，機器人通過控制末端位置來控制軟筆在紙上畫圖。

設定三種算法的最大速度限制、最大加速度限制、最大躍度限制和運行時間均一致，實驗過程中記錄位置、速度和加速度等數據，對比分析三種算法在相同加工時間條件下的加工軌跡和運動性能差異。

結果

（1）仿真實驗

(a) 三種算法的速度對比圖

(b) 三種算法的加速度對比圖

圖1 三種算法的仿真實驗數據對比圖

如圖1(a)所示，對於規則路徑，前瞻方法的最大速度遠遠大於Blend方法，但小於B樣條方法。前瞻速度逐漸加速到最大，然後逐漸減速到零。然而，Blend方法的速度在一定的值附近振盪，其最大值遠小於本文所提出的方法，B樣條方法的速度加速到最大速度，然後相當於恆定速度，最後減速到零。

如圖1(b)和圖1(c)所示，Blend方法的加速度和躍度繞X軸振盪，其最大加速度和躍度比本文方法大得多。B樣條法的加速度和躍度有時會發生劇烈變化，其最大值比前瞻法大。

（2）實際實驗

(a) 三種算法的速度對比圖

(b) 三種算法的加速度對比圖

圖2 三種算法的實際實驗數據對比圖

如圖2(a)所示，速度曲線從柔順性角度來看其順序依次爲前瞻法、B樣條法和Blend法。從圖2(b)和圖2(c)可以看出，Blend方法和B樣條方法的加速度和躍度比前瞻法大得多，證明了本文所提出方法的有效性。

結論

提出了一種實用的路徑平滑方法和速度前瞻算法。仿真和實驗結果驗證了該方法對多段微小線段加工的有效性。與之前的方法相比，本文提出的算法具有一些優點:

(1)實現了線段與曲線混合的連續路徑。

(2)雙向掃描算法有效地減少了向前和向後查找的時間，使前瞻功能具有實時性。

(3)四次多項式軌跡規劃算法可以減小機器人啓停時的振動。

(4)插值算法的補償可以進一步消除截斷誤差，增強運動的平穩性。

前景與應用

速度前瞻技術在數控加工、塗膠和激光雕刻等複雜軌跡的加工場景中應用較爲廣泛，執行機構不僅可以是以精度優勢領先的數控機牀，也可以是部署和應用靈活的機器人。速度前瞻技術的效率和平穩性，直接影響了能不能加工和加工質量高低等問題。隨着社會的發展，更高精度和更多複雜形狀工件的加工需求將會越來越多，因此，提前儲備這種高精高速加工技術尤其重要。

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團隊帶頭人介紹

劉辛軍，清華大學長聘教授、博士生導師，國家傑出青年科學基金獲得者、教育部“長江學者”特聘教授、國家“萬人計劃”領軍人才、國家重點研發計劃項目首席科學家。現任國際機構學與機器科學聯合會(IFToMM)中國委員會主席、精密超精密製造裝備及控制北京市重點實驗室主任，曾擔任IEEE CYBER2019、CCMMS 2020、ICIRA2021和IFToMM CCMMS 2022等國際會議的大會主席。兼任Mechanism and Machine Theory副主編、《中國機械工程學報》、《機器人》期刊編委，國家自然科學基金委“共融機器人”重大研究計劃秘書組組長，中國機械工程學會空間機構分會第一屆委員會副主任、常務委員，中國自動化學會共融機器人專業委員會副主任，中國機械工程學會機器人分會第一屆委員會常務委員等。研究方向：機器人與機構學、先進與智能製造裝備。發表論文210餘篇，2014-2022連續九年入選愛思唯爾中國高被引學者榜單，授權發明專利90餘件，獲得國家自然科學二等獎、中國機械工業科學技術獎(發明類)一等獎、教育部自然科學獎二等獎、中國好設計獎銀獎、第三屆中國科協優秀科技論文獎、《機械工程學報》首屆和第六屆高影響力論文獎等。“大型複雜構件機器人原位高效高質量銑削加工技術及裝備”成果入選“2022世界智能製造十大科技進展”。

作者介紹

張賽（本文第一作者），清華大學，博士，研究方向爲機器人運動學、動力學、自動化系統和計算機視覺。

團隊研究方向

團隊主要研究方向爲並聯機構、並聯機牀、加工機器人、移動機器人和機器人化設備。

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作者：畢傑

責任編輯：謝雅潔

責任校對：向映姣

審核：張強

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