| 【中文题名】 | 机器人逆运动学的模拟退火自适应遗传算法研究 |
| 【英文题名】 | Study on Adaptive Genetic Algorithms Based on Simulated Annealing for the Inverse Kinematics of the Manipulator |
| 【学科专业】 | 机械设计及理论 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-10-25 |
| 【中关键词】 | 遗传算法,自适应,模拟退火,运动学逆解,混合驱动机构,控制系统 |
| 【英关键词】 | Genetic algorithms,Auto-adaptive,Simulated annealing,Inverse kinematics solution,Hybrid-driven mechanism,Control system, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化技术及设备>机器人技术>机器人> |
| 【论文摘要】 |
机器人的运动学逆解是机器人控制的基础,其目的是将工作空间内机器人末端执行器的位姿转化成关节变量。通过运动学逆解可以实现对机器人末端执行器的空间位姿控制,在机器人的运动分析、离线编程、轨迹规划中具有非常重要的作用。传统的机器人求运动学逆解的方法很多,但存在求解困难、而且涉及多解和奇异性的不足之处。因此研究寻找一种具有普适性的算法将有利于机器人技术,如轨迹规划、位置控制和离线编程的发展。
将混合驱动机构用于实验装置,以定转速电动机和伺服电动机作为驱动器,两种类型的输入运动通过一个多自由度机构合成后实现预期的输出运动。这种机构弥补了传统机械系统缺乏柔性和全伺服驱动机械系统因柔性过高而造成浪费的缺点,在理论上比较理想的解决了机械柔性化和保持高速、高效、高负载之间的矛盾,还可增加实验装置的扩展性,为适应设计性、综合性和创新性实验项目的开设提供了基础。
本文研究了机器人逆运动学的数值优化数学模型,对机器人逆运动学的模拟退火自适应遗传算法进行了深入、系统的分析。将局部搜索能力强的模拟退火算法与全局搜索能力强的遗传算法相结合,采用自适应模拟退火及精英保留策略,首次提出了将模拟退火自适应变异遗传算法(... |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
3-4 |
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ABSTRACT |
4-8 |
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1 绪论 |
8-14 |
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1.1 机器人逆运动学的遗传算法研究概述 |
8-11 |
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1.1.1 机器人的发展现状 |
8 |
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1.1.2 机器人逆运动学的研究现状 |
8-10 |
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1.1.3 机器人逆运动学的研究目的及意义 |
10-11 |
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1.2 混合驱动实验装置的控制系统及软件开发 |
11-13 |
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1.2.1 混合驱动实验装置的研究现状 |
11-12 |
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1.2.2 混合驱动实验装置控制系统及软件开发背景 |
12 |
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1.2.3 混合驱动实验装置控制系统及软件开发目的 |
12-13 |
|
1.3 课题的主要研究内容 |
13-14 |
|
2 开发工具概述 |
14-18 |
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2.1 虚拟样机技术软件ADAMS |
14-16 |
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2.2 VISUAL C++语言 |
16 |
|
2.3 数学工具软件MATLAB |
16-17 |
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2.4 本章小结 |
17-18 |
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3 机器人逆运动学的模拟退火自适应遗传算法研究 |
18-48 |
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3.1 机器人的运动学分析 |
18-26 |
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3.1.1 机器人位置与姿态的表示 |
18-20 |
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3.1.2 空间齐次坐标变换 |
20-22 |
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3.1.3 机器人运动方程的表示 |
22-26 |
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3.2 遗传模拟退火算法的基本原理 |
26-34 |
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3.2.1 遗传算法简述 |
26-29 |
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3.2.2 模拟退火算法简述 |
29-31 |
|
3.2.3 遗传模拟退火算法简述 |
31-34 |
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3.3 机器人逆运动学的模拟退火自适应遗传算法 |
34-46 |
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3.3.1 机器人运动学逆解的目标函数 |
34-35 |
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3.3.2 算法应用于机器人逆解的基本思想 |
35-38 |
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3.3.3 算法设计流程 |
38-41 |
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3.3.4 算例与计算结果分析 |
41-46 |
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3.4 本章小结 |
46-48 |
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4 混合驱动机构实验装置的控制系统及软件开发 |
48-74 |
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4.1 实验装置简介 |
48-56 |
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4.2 实验装置控制系统硬件结构 |
56-65 |
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4.3 控制系统软件结构设计 |
65-72 |
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4.4 本章小结 |
72-74 |
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5 结论与展望 |
74-76 |
|
5.1 主要结论 |
74 |
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5.2 展望 |
74-76 |
|
致谢 |
76-78 |
|
参考文献 |
78-80 |
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附录 |
80 |
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攻读硕士学位期间发表的论文 |
80 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.385866 |
