[发明专利]基于布谷鸟搜索算法的时间最优机械臂轨迹规划方法

说明书

本发明涉及基于布谷鸟搜索算法的时间最优机械臂轨迹规划方法，属于多关节机械臂关节空间轨迹规划领域，以时间最优为性能指标，以速度最为约束条件，使用3‑5‑3多项式对机械臂进行轨迹规划，使机械臂能够在速度的约束下尽快的从起点运行到终点，提高整个系统的实时性。本发明使用智能优化算法求解各段轨迹所需的最优时间，首先使用速度作为约束条件，使用3段多项式的时间总和作为目标函数，并利用布谷鸟搜索算法在速度的约束下求解各段轨迹所需的最优时间，最后使用最优时间对机械臂进行轨迹规划。确保各个关节的速度满足速度的约束，加速度连续不突变，能够使得机械臂平稳的从起点运动到终点。

技术领域

本发明属于多关节机械臂关节空间轨迹规划领域，涉及基于布谷鸟搜索算法的时间最优机械臂轨迹规划方法。

背景技术

轨迹规划有利于延长电机等零件的寿命，避免产生振动，使得机械臂运行的更加平稳，提高系统的精度。机械臂的轨迹规划可分为关节空间中的轨迹规划和笛卡尔空间中的轨迹规划，关节空间中的轨迹规划方法通常有三次多项式插值、五次多项式插值等，笛卡尔空间中的轨迹规划方法通常有直线轨迹规划、圆弧轨迹规划等。

为了对机械臂进行实时控制，通常在对机械臂进行轨迹规划时选择计算简单的插值函数，而多项式插值函数便是在轨迹规划中常用的插值函数。为了保证各个关节的位移、速度以及加速度的连续，可使用分段式的多项式插值函数。常用的分段式多项式插值函数有4-3-4多项式、3-5-3多项式以及3-3-3-3-3多项式。4-3-4多项式和3-5-3多项式比3-3-3-3-3多项式计算简单，而3-5-3多项式比4-3-4多项式要更稳定。

使用3-5-3多项式进行轨迹规划时，需要手动的确定每段轨迹的运行时间后再进行插值。而当对某段轨迹分配的时间过短时，则会使关节速度过大，而机械臂的各个关节都有一个最大速度的限制，若超过最大速度，则会影响整个系统的精度以及电机的寿命；当对某段轨迹分配的时间过长时，则会影响整个系统的实时性。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于布谷鸟搜索算法的时间最优机械臂轨迹规划方法，使用智能优化算法来优化分段多项式插值问题，求解出每段多项式所需的最优时间，解决手动确定每段轨迹的运行时间时，关机速度过快或过慢，影响电机寿命以及整个系统实时性的问题。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于布谷鸟搜索算法的时间最优机械臂轨迹规划方法，包括以下步骤：

S1：选择需要轨迹规划的关节j，确定关节j的起点、终点以及两个中间点；

S2：确定鸟窝和鸟蛋的个数，并对各个鸟窝中的鸟蛋进行初始化。

S3：对每一个鸟窝计算出3-5-3多项式的各个系数，然后求解每一段轨迹的最大速度，若其中有一段轨迹的最大速度大于关节的最大速度V_max，则将该鸟窝的适应度值置为无穷，反之，则该鸟窝的适应度值为每一段轨迹运行到终点对应时刻的和；

S4：根据莱维飞行原则，产生新的鸟窝，计算各个鸟窝所对应的3-5-3多项式的系数并计算每段轨迹的最大速度，若不满足速度约束，则将该鸟窝的适应度值置为无穷，反之，则该鸟窝的适应度值为每一段轨迹运行到终点对应时刻的和，将新的鸟窝与旧的鸟窝进行对比，保留表现较好的鸟窝；

S5：按照被发现的概率产生新的鸟窝，计算各个鸟窝所对应的3-5-3多项式的系数并计算每段轨迹的最大速度，若不满足速度约束，则将该鸟窝的适应度值置为无穷，反之，则该鸟窝的适应度置为每一段轨迹运行到终点对应时刻的和，将新的鸟窝与旧的鸟窝进行对比，保留表现较好的鸟窝；

S6：重复S4和S5，当迭代次数到达最大迭代次数时退出循环，当前全局最优的鸟窝则为该关节的最优时间；

S7：重复S1到S6，直到求解出所有关节的最优时间后退出循环；