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申请/专利权人：成都飞机工业(集团)有限责任公司

摘要：本发明公开了一种冗余自由度机器人的运动最优目标姿态求解方法，首先，建立各连杆的坐标系，计算得到各连杆的转换矩阵以及后一级连杆的传递矩阵，进而获得与目标轨迹的位姿点对应的输入轨迹的输入位姿点。然后，通过粒子群优化方法对目标函数进行寻优，以各个连杆的参数θi作为粒子群优化的变量，随机生成外部轴关节角度；迭代计算各粒子的适应度，并更新每个粒子的历史最优值以及种群全局最优值；当满足终止条件时，输出最优输入关节参数，最终得到对应的冗余自由度的最优目标姿态。本发明通过建立冗余自由度的位姿变换矩阵关系，获得目标轨迹姿态对应的输入轨迹姿态，进而通过粒子群优化方法计算最优输入关节参数，为自由度大于7维的冗余自由度机器人运动逆解奠定了基础，具有较好的实用性。

主权项：1.一种冗余自由度机器人的运动最优目标姿态求解方法，机器人的末端设置有若干个旋转连杆，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：建立各连杆的坐标系，确定各连杆参数，进而获得各连杆的转换矩阵；步骤S2：基于各连杆的转换矩阵，计算后一级连杆的传递矩阵；步骤S3：基于后一级连杆的传递矩阵，获得与目标轨迹的位姿点对应的输入轨迹的输入位姿点；所述步骤S3中，根据目标轨迹OtargetO1,O2,…,On，其中，Oi为目标位姿点，表示目标轨迹曲线上离散的位姿点，且i∈1,2,…,n；计算输入位姿点Ii为： 其中： 分别为目标位姿点Oi的矩阵组合参数，用于表征目标位姿点的位姿； 分别为连杆末端的位姿的矩阵组合参数，用于表征位姿变换关系； 为连杆末端的空间位置点坐标；目标位姿点Oi的空间坐标为；步骤S4：根据优化目标，建立目标函数； 其中：std为均方差函数； x I 为输入位姿点的x坐标； y I 为输入位姿点的y坐标； z I 为输入位姿点的z坐标； x O 为目标位姿点的x坐标值；ΔxI为相邻xI的差值；ΔxO为相邻xO的差值； x max 和xmin分别为输入轨迹的位姿点的X轴的上、下限值； y max 和ymin分别为输入轨迹的位姿点的Y轴的上、下限值； z max 和zmin分别为输入轨迹的位姿点的Z轴的上、下限值；步骤S5：通过粒子群优化方法对目标函数进行寻优，计算最优输入关节参数：以各个连杆的参数θi作为粒子群优化的变量，随机生成外部轴关节角度；迭代计算各粒子的适应度，并更新每个粒子的历史最优值以及种群全局最优值；当满足终止条件时，输出最优输入关节参数；其中，θi为绕Zi轴，从Xi-1轴旋转到Xi轴的角度；步骤S6：通过S5中输出的最优输入关节参数，得到对应的冗余自由度的最优目标姿态。

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