29、机器人运动模型优化与串行方法应用

机器人运动模型优化与串行方法应用

在机器人技术领域，运动模型的优化以及解决复杂运动问题的方法一直是研究的重点。本文将介绍两类重要的研究内容，一是6自由度电缆驱动并联机器人的设计优化，二是利用串行方法改进并联机器人正向运动学模型的分辨率。

6自由度电缆驱动并联机器人的设计优化

在3D拾取操作中，6自由度（DOFs）和8根电缆的电缆驱动并联机器人（CDPR）的优化设计至关重要。其主要目标是通过考虑任务需求，即从一堆中拾取低重量产品并供给传送带，来优化机器人的设计。

设计核心与方法

由于任务的特殊性，框架设计基本确定，因此重点放在了末端执行器的几何形状优化上。通过遗传算法，旨在最大化拾取区域内的总定向扳手可行工作空间（Total Orientation Wrench Feasible Workspace）。

数据呈现与分析

以下表格展示了不同角度下，初始猜测和优化后（uopt）的工作空间与任务工作空间的百分比体积对比：
| θ | 0° | 10° | 20° | 30° | 35° | 40° |
| — | — | — | — | — | — | — |
| 初始猜测 | 93.1% | 80.2% | 67.6% | 39.0% | 6.5% | 0.0% |
| uopt | 96.8% | 90.5% | 79.8% | 60.2% | 45.4% | 19.1% |

从表格数据可以看出，优化后的工作空间百分比体积在大多数角度下都有显著提升，这表明遗传算法的优化效果明显。

在初始设计阶段，由于难以预见从拾取区域各点拾取产品所需的方