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申请/专利权人：中国科学院合肥物质科学研究院
摘要：本发明涉及一种基于GA‑SQP的绳索牵引并联机器人时间最优轨迹规划方法，包括：建立机器人运动学模型；将机器人笛卡尔空间各个关键路径点位置变换成对应的绳索长度；建立基于三次样条插值的时间最优轨迹规划模型；采用遗传算法GA对时间最优轨迹规划模型进行预求解，得到预求解结果；将预求解结果作为序列二次规划算法SQP迭代求解的初始值，采用SQP算法求解，获得速度约束条件下的绳索牵引并联机器人时间最优轨迹。本发明可以得到平滑性好的机器人运动轨迹，提高了机器人运动平稳性；减少机器人的工作时间，从而提高机器人的工作效率，同时具有较强的鲁棒性，无需大量复杂的计算，以较高的时间效率求得全局最优解，具有较好的实时性。
主权项：1.一种基于GA-SQP的绳索牵引并联机器人时间最优轨迹规划方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤：1根据绳索牵引并联机器人的模型结构，基于向量理论建立机器人运动学模型；2根据机器人运动学模型，基于逆运动学求解方法对机器人运动学进行求解，将机器人笛卡尔空间各个关键路径点位置变换成对应的绳索长度；3根据步骤2得到的绳索长度，以机器人运动总时间为优化目标函数，建立基于三次样条插值的时间最优轨迹规划模型；4输入速度约束条件，采用遗传算法GA对时间最优轨迹规划模型进行预求解，得到预求解结果；5将预求解结果作为序列二次规划算法即SQP算法迭代求解的初始值，采用SQP算法求解，获得速度约束条件下的绳索牵引并联机器人时间最优轨迹。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院合肥物质科学研究院 一种基于GA-SQP的绳索牵引并联机器人时间最优轨迹规划方法
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