6 DoFのロボットアームのダイナミックな品質意識の経路計画には,BiRRTとB spline経路に基づくメタヒューリスティック最適化を使用しています

科学分野:

• ロボット工学 ロボット工学 ロボット工学
• 人工知能 (AI) とは,人工知能 (AI) のことです.
• 機械工学の機械工学

背景:

• 産業用ロボットは,混雑した作業スペースで安全で正確な動きを必要とする.
• 既存の経路計画方法は,動的制約と運動品質に問題があります.

研究 の 目的:

• 6DOF産業用ロボットアームの経路計画と最適化のための2段階のフレームワークの開発と評価.
• 軌道の長さ,エネルギー消費,関節の揺れを最小限に抑え,運動の質を向上させる.

主な方法:

• B-splineと双方向のRRT-Connectプランナーにより,衝突のない基準運動が生成されました.
• 鯨遺伝アルゴリズム (WGA) とグレー・ウルフ・オプティマイザー (GWO) は,ベースライン軌道を最適化しました.
• オプティマイザーは,軌道の長さ,エネルギー,振動を含む複合目的を最小限にしました.

主要な成果:

• 最適化された軌道は,ベースラインと比較して,振動を94~96%減少させた.
• 軌道の長さとエネルギー消費量の最小限の増加が観察されました.
• 動力学的な制約に固執する,ダイナミックにスムーズで衝突のない軌道が達成されました.

結論:

• 提案されたフレームワークは,産業用ロボットの動きのための揺れを効果的に最小限に抑えます.
• この方法論は,複雑な環境におけるエネルギー効率の良い,スムーズなロボットの動きのための実装可能なソリューションを提供します.