基于激光引导的SCARA的轨迹规划与优化
信息技术与网络安全
王 锴，关胜晓
(中国科学技术大学 信息科学技术学院，安徽 合肥230026)
摘要： 多数应用场景中，SCARA机械臂的工作路径为固定的模式，为结合视觉信息，优化控制方式，采用激光打样的方式引导SCARA动作。以桃子TZ-500 SCARA机械臂和MATLAB为实验平台，使用D-H坐标系法建立机械臂的运动学模型，得到其工作空间。针对点到点的轨迹，采用五次多项式插值法完成在关节空间内的规划。灵活的多点轨迹，使用三次B样条曲线插值法规划得到相邻点的三次轨迹，对于起始时刻和终止时刻加速度不为零的问题，设计了修正因子，保证加速度为零，有效降低冲击。为了缩短运行时间，结合约束条件和应用场景设计了新的罚函数，并对遗传算法的选择和变异方向进行改进，加速筛选过程。实验结果表明，使用了改进后的遗传算法，得到轨迹的运行时间要优于优化前的轨迹，有效地提高了运行效率和精度。
中图分类号： TP241.2
文献标识码： A
DOI： 10.19358/j.issn.2096-5133.2021.02.010
引用格式： 王锴，关胜晓. 基于激光引导的SCARA的轨迹规划与优化[J].信息技术与网络安全，2021，40(2)：56-65.
文献标识码： A
DOI： 10.19358/j.issn.2096-5133.2021.02.010
引用格式： 王锴，关胜晓. 基于激光引导的SCARA的轨迹规划与优化[J].信息技术与网络安全，2021，40(2)：56-65.
Trajectory planning and optimization of SCARA based on laser guidance
Wang Kai，Guan Shengxiao
(School of Information Science and Technology，University of Science and Technology of China，Hefei 230026，China)
Abstract： In most application scenarios, the working path of SCARA robotic arms is fixed. In order to combine visual information and optimize the control method, laser proofing is used to guide SCARA actions. Using the Taozi TZ-500 SCARA robotic arm and MATLAB as the experimental platform, the D-H coordinate system method is used to establish the kinematics model of the robotic arm and obtain its working space. For the point-to-point trajectory, the paper uses the fifth-degree polynomial interpolation method to complete the planning in the joint space. For flexible multi-point trajectories, the cubic B-spline curve interpolation method is used to plan and obtain the cubic trajectories of adjacent points. For the problem that the acceleration at the start and end time is not zero, a correction factor is designed to ensure that the acceleration is zero. This method reduces the impact effectively. In order to shorten the running time, a new penalty function is designed in combination with constraint conditions and application scenarios. Improvement measures for the selection and mutation direction of genetic algorithms speed up the screening process. The experimental results show that using the improved genetic algorithm, the running time of the trajectory obtained is better than the trajectory before optimization, which effectively improves the operating efficiency and accuracy.
Key words : laser guidance；SCARA manipulator；trajectory planning；genetic algorithm
0 引言
随着工业化进程的推进，采用机器代替人工已是大势所趋。目前生产线上的机器人大多遵循固定的工作模式，对于没有视觉信息的机械臂，其运动路径一般由程序给定，如果要改变其路径，则需通过手动示教或修改源程序的方式，而频繁的手动控制无益于实现装置的自动化。对于引入视觉信息的机械臂，可通过图像或视频算法识别环境信息，进而在线规划运动方案，提高了系统的适应能力。但在环境复杂的场合，如特殊天气、光线昏暗、目标物特征难以提取等条件下，识别检测算法的复杂度将大幅提升，导致系统成本增加，不利于实际项目的运用。工业生产线上，SCARA因其结构相对简单、运行稳定高效的优点得到了广泛应用。在SCARA的设计工作上，学者们已经取得了丰硕的成果，1984年，Adept公司设计制造出第一台SCARA机器人，从此奠定了后世SCARA结构的雏形[1]。如今的研究工作多集中于结构的优化，如张红等采用有限元分析和拓扑优化方法实现了小臂的轻量化[2]。为结合视觉信息，Hill和Park于1979年提出了视觉伺服的概念，经过近五十年的发展，手眼视觉伺服、场景视觉伺服系统等已经广泛应用于实际生产[3]。轨迹规划中，多项式插值是主流方法，张秀林利用B样条曲线对关节轨迹进行逼近，基于非均匀变异，使用改进的遗传算法求得最优时间，完成了最优轨迹规划[4]。
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作者信息:
王 锴，关胜晓
(中国科学技术大学 信息科学技术学院，安徽 合肥230026)
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