清华大学刘辛军教授团队:微小线段路径的实时前瞻轨迹规划方法|CJME论文推荐

引用论文

Zhang, S., Liu, X., Yan, B. et al. A Real-time Look-ahead Trajectory Planning Methodology for Multi Small Line Segments Path. Chin. J. Mech. Eng. 36, 59 (2023). https://doi.org/10.1186/s10033-023-00881-x

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研究背景

当机器人需要高精度、高速加工复杂曲面工件时，通常将该刀具轨迹分散成一系列点并传递给机器人。传统的轨迹规划方法需要在每个分散点上频繁启停以完成任务。这种方法不仅降低了精度，而且会对电机和机器人造成一定的损坏。为了提高加工精度，减少对机器人的损伤，本文提出了一种包括路径平滑算法、轨迹规划方法和双向扫描模块在内的实时前瞻算法。路径平滑算法在相邻的小线段之间插入五次贝塞尔曲线，以实现连接处的连续性；轨迹规划方法采用四次多项式和双四次多项式，可实现在速度达到最大值时机器人执行匀速运动；双向扫描模块计算每个轨迹规划分段点的速度，该方法减少了计算量，可实时运行。

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试验方法

（1）仿真实验，设计一条规则的轨迹，以半圆为例，应用本文提出的方法、Blend方法和B样条方法进行轨迹、速度、加速度和跃度的对比。半圆周长150mm左右，将其分成150条小线段，这些小线段的平均长度1mm左右。设定三种算法的最大速度限制、最大加速度限制和最大跃度限制均一致。实验过程中记录位置、速度和加速度等数据，对比分析三种算法的加工轨迹和运动性能差异。

（2）实际实验，设计一条复杂轨迹，以小马轮廓为例，应用本文提出的方法、Blend方法和B样条方法进行轨迹、速度、加速度和跃度的对比。小马轮廓760mm左右，将其分成760条小线段，这些小线段的平均长度1mm左右。实验采用了SCARA机器人，末端固定一支软笔，机器人通过控制末端位置来控制软笔在纸上画图。

设定三种算法的最大速度限制、最大加速度限制、最大跃度限制和运行时间均一致，实验过程中记录位置、速度和加速度等数据，对比分析三种算法在相同加工时间条件下的加工轨迹和运动性能差异。

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结果

（1）仿真实验

(a) 三种算法的速度对比图

(b) 三种算法的加速度对比图

(c) 三种算法的跃度对比图

图1 三种算法的仿真实验数据对比图

如图1(a)所示，对于规则路径，前瞻方法的最大速度远远大于Blend方法，但小于B样条方法。前瞻速度逐渐加速到最大，然后逐渐减速到零。然而，Blend方法的速度在一定的值附近振荡，其最大值远小于本文所提出的方法，B样条方法的速度加速到最大速度，然后相当于恒定速度，最后减速到零。

如图1(b)和图1(c)所示，Blend方法的加速度和跃度绕X轴振荡，其最大加速度和跃度比本文方法大得多。B样条法的加速度和跃度有时会发生剧烈变化，其最大值比前瞻法大。

（2）实际实验

(a) 三种算法的速度对比图

(b) 三种算法的加速度对比图

(c) 三种算法的跃度对比图

图2 三种算法的实际实验数据对比图

如图2(a)所示，速度曲线从柔顺性角度来看其顺序依次为前瞻法、B样条法和Blend法。从图2(b)和图2(c)可以看出，Blend方法和B样条方法的加速度和跃度比前瞻法大得多，证明了本文所提出方法的有效性。

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结论

提出了一种实用的路径平滑方法和速度前瞻算法。仿真和实验结果验证了该方法对多段微小线段加工的有效性。与之前的方法相比，本文提出的算法具有一些优点:

(1)实现了线段与曲线混合的连续路径。

(2)双向扫描算法有效地减少了向前和向后查找的时间，使前瞻功能具有实时性。

(3)四次多项式轨迹规划算法可以减小机器人启停时的振动。

(4)插值算法的补偿可以进一步消除截断误差，增强运动的平稳性。

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前景与应用

速度前瞻技术在数控加工、涂胶和激光雕刻等复杂轨迹的加工场景中应用较为广泛，执行机构不仅可以是以精度优势领先的数控机床，也可以是部署和应用灵活的机器人。速度前瞻技术的效率和平稳性，直接影响了能不能加工和加工质量高低等问题。随着社会的发展，更高精度和更多复杂形状工件的加工需求将会越来越多，因此，提前储备这种高精高速加工技术尤其重要。

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团队带头人介绍

刘辛军，清华大学长聘教授、博士生导师，国家杰出青年科学基金获得者、教育部“长江学者”特聘教授、国家“万人计划”领军人才、国家重点研发计划项目首席科学家。现任国际机构学与机器科学联合会(IFToMM)中国委员会主席、精密超精密制造装备及控制北京市重点实验室主任，曾担任IEEE CYBER2019、CCMMS 2020、ICIRA2021和IFToMM CCMMS 2022等国际会议的大会主席。兼任Mechanism and Machine Theory副主编、《中国机械工程学报》、《机器人》期刊编委，国家自然科学基金委“共融机器人”重大研究计划秘书组组长，中国机械工程学会空间机构分会第一届委员会副主任、常务委员，中国自动化学会共融机器人专业委员会副主任，中国机械工程学会机器人分会第一届委员会常务委员等。研究方向：机器人与机构学、先进与智能制造装备。发表论文210余篇，2014-2022连续九年入选爱思唯尔中国高被引学者榜单，授权发明专利90余件，获得国家自然科学二等奖、中国机械工业科学技术奖(发明类)一等奖、教育部自然科学奖二等奖、中国好设计奖银奖、第三届中国科协优秀科技论文奖、《机械工程学报》首届和第六届高影响力论文奖等。“大型复杂构件机器人原位高效高质量铣削加工技术及装备”成果入选“2022世界智能制造十大科技进展”。

作者介绍

张赛（本文第一作者），清华大学，博士，研究方向为机器人运动学、动力学、自动化系统和计算机视觉。

团队研究方向

团队主要研究方向为并联机构、并联机床、加工机器人、移动机器人和机器人化设备。

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作 者：毕 杰

责任编辑：谢雅洁

责任校对： 向映姣

审 核：张 强

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