4、机器人运动规划与模糊逻辑控制器的创新设计

机器人运动规划与模糊逻辑控制器的创新设计

在工业自动化和机器人技术领域，如何提高机器人的运动规划效率以及设计出高效的控制器一直是研究的热点。本文将围绕机器人运动规划的优化以及模糊逻辑控制器的创新设计展开探讨。

机器人运动规划实验

为了展示一种提出的方法的有效性，进行了相关实验。实验中，在机器人的末端安装了用于切割钢板的等离子炬，用于修剪复杂形状的三维工件。该机器人的参数边界为半径在625 [mm] 至1633 [mm] 之间，最大负载能力为10 [Kgf]。

实验使用了一种曲柄型工件，其角落处的弯曲半径为5.0 mm。当沿着圆角进行修剪时，等离子炬的定位会发生突然变化，导致机器人的运动突然改变。因此，根据角度 $\psi(i)$ 的排列方法，很容易出现振动和路径误差，这使得教学过程变得困难。

实验方法如下：
1. 首先让一个不熟练的操作员进行教学过程，然后以2.0 [m/min] 的恒定切割速度实际执行切割任务。
2. 接下来，使用遗传算法（GA）对不熟练操作员提供的教学数据进行优化，并执行相同的任务。

通过比较两次修剪的路径，可以评估该方法的效率。不熟练操作员执行的路径在角落处存在1.5 [mm] 的路径误差，这表明角度 $\psi(i)$ 的定位未得到优化。在这种情况下，路径上有26个点。

优化过程在离线状态下使用GA进行。具体操作步骤如下：
1. 设定种群数量为8，每个个体由26个基因组成。
2. 随机生成初始种群，并通过函数进行评估。
3. 选择其中6个个体，复制最佳和次佳的个体。
4. 在每一代中进行交叉操作，随机选择三对个体，每对创建两个新个体，随机