工业机器人时间最优轨迹规划仿真研究

摘 要：为了使工业机器人在某个轨迹下执行焊接任务的时间最短，采用改进的模拟退火算法作为优化方法，对工业机器人关节轨迹进行时间最优规划。仿真结果表明，与其它同约束条件下的轨迹规划算法相比，采用新型算法后，机器人焊接时间缩短了1.24s，从而验证了该算法的有效性。

关键词：模拟退火算法;轨迹规划;工业机器人

DOI：10. 11907/rjdk. 191564

中图分类号：TP301   文献标识码：A                文章编号：1672-7800（2020）003-0053-04

Simulation and Research of Industrial Robots on Time Optimal Trajectory Planning

ZHANG Hui-min

（School of Electrical and Electronic Engineering，Tianhe College of Guangdong Polytechnical Normal University，

Guangzhou 510405，China）

Abstract： In order to shorten the time for an industrial robot to perform the welding task under a certain trajectory， the improved simulated annealing algorithm is used as the optimization method to optimize the trajectory of the industrial robot in this paper. The simulation results show that compared with other trajectory planning algorithms under the same constraints， with the new algorithm，the time of industrial robot to perform the welding task is shortened by 1.24S， which verifies the effectiveness of the algorithm.

Key Words： simulated annealing algorithm; trajectory planning; industrial robots

0 引言

工业自动化是时代进步的标志，工业机器人作为人工智能、自动化、图像信息等多项前沿技术相结合的产物[1-2]，在工业生产中发挥着重要作用。机器人最早应用在汽车行业，替代传统的人工焊接。随着智能制造产业的发展，对工业机器人的作业精度与作业效率也提出了更高要求。

工业机器人轨迹规划是指在具体轨迹节点已知的情况下，采用一种合适的算法生成完整的机器人运动路径[3-4]。为了提升机器人工作效率，机器人通过设定好的关键路径节点实现运行时间最短、消耗能量最小。这些目标须在满足机器人运动学规律的条件下，即关节速度、加速度和力矩约束，才能够实现机器人运动轨迹的平滑过渡[5]。

近年来，国内外学者针对机器人效率优化问题陆续提出很多优化算法[6-8]。其中，针对工业机器人轨迹规划问题，如国内学者提出的双种群遗传混沌优化算法[9]、改进粒子群算法[10-11]、改进DE算法[12]等，都以保证各个关节速度及加速度的连续性为前提[13]，以优化运动时间为目标，也取得了一定效果。……