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Path Planning and Optimization for Cuspidal 6R Manipulators
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OA
AI
DOI：10.1115/1.4069599.png)
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摘要
En 中文
尖点机器人可以从一个逆运动学（IK）解移动到另一个解，而不经过奇异点。多台工业机器人属于尖点机器人。它们通常具有优美的机械设计，但会带来路径规划挑战。任务空间路径上的每一点可能存在有效的IK解，但连续的关节空间路径可能取决于IK解的选择，甚至不可行。本文提出新的分析、路径规划和优化方法，以提升尖点机器人的实用性。我们首先展示了一种高效的尖点机器人识别方法，并首次证明ABB GoFa和特定三平行关节轴机器人是尖点机器人。随后，我们为尖点机器人提出一种新的路径规划方法，通过找到任务空间路径上每一点的全部IK解，并构建连接每个对应IK解顶点的图。图的边权重基于优化指标（如最小化关节速度）。最优可行路径即为图中的最短路径。该方法既能找到无奇异路径，也能找到通过奇异点的平滑路径。最后，我们将此路径规划方法整合到路径优化算法中。给定固定的作业空间工具路径，我们在确保关节运动连续性的同时优化工具路径在机器人基坐标系中的偏移量。代码示例可在公开可访问的代码库中获取。
Keyword:
kinematics, dynamics and control of mechanical systems
mechanism synthesis and analysis
mechanisms and robots
theoretical and computational kinematics
期刊
J
IF:
3.2
论文数:
93
被引数:
3.7K
机构
引用论文
IK-Geo: Unified robot inverse kinematics using subproblem decompositionIK-Geo：通过子问题分解实现统一的机器人逆运动学
OAAI
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