基于多目标优化的油茶果分选机器人轨迹规划方法研究.pdf

基金项目:江苏省自然科学基金项目(编号:J S );江苏省教育教学改革研究课题(编号:Z Y B )作者简介:傅明娣(),女,江苏省金湖中等专业学校高级讲师,硕士.E m a i l:f m d c o m收稿日期:改回日期:D O I:/j s p j x 文章编号 ()基于多目标优化的油茶果分选机器人轨迹规划方法研究R e s e a r c ho n t r a j e c t o r yp l a n n i n gm e t h o d f o rC a m e l l i ao l e i f e r af r u i t s o r t i n gr o b o t b a s e do nm u l t i o b j e c t i v eo p t i m i z a t i o n傅明娣F U M i n g d i李忠L IZ h o n g王倩茹WANGQ i a n r u赵飞ZHA OF e i(江苏省金湖中等专业学校,江苏 淮安 ;江苏联合职业技术学院常州刘国钧分院,江苏 常州 ;常州大学,江苏 常州 ;江苏科技大学,江苏 镇江 )(J i a n g s u J i n h uS e c o n d a r yP r o f e s s i o n a lS c h o o l,H u a ia n,J i a n g s u ,C h i n a;L i uG u o j u nB r a n c h,J i a n g s uU n i t e dV o c a t i o n a la n dT e c h n i c a lC o l l e g e,C h a n g z h o u,J i a n g s u ,C h i n a;C h a n g z h o uU n i v e r s i t y,C h a n g z h o u,J i a n g s u ,C h i n a;J i a n g s uU n i v e r s i t yo fS c i e n c ea n dT e c h n o l o g y,Z h e n j i a n g,J i a n g s u ,C h i n a)摘要:目的:解决并联机器人食品分选过程中的运动平稳性差和精度等问题.方法:在分析三自由度食品分选机器人系统的基础上,提出将多项式插值法与改进的多目标粒子群算法相结合用于D e l t a机器人轨迹优化.以并联机器人运行时间最短、能耗最低、运动冲击最小为优化多目标,通过改进的多目标粒子群算法优化多项式插值法,并对其性能进行验证.结果:试验所提规划方法的规划轨迹相比于常规方法更平滑、更高效.在实际的油茶果分 选 中,准 确 率 ,平 均 一 次 筛 选 时 间 为 s.结论:试验所提轨迹规划优化方法提高了油茶果分选机器人的分选效率、准确性和稳定性.关键词:并联机器人;食品分选;轨迹规划;多项式插补法;多目标粒子群算法A b s t r a c t:O b j e c t i v e:S o l v e d t h ep r o b l e m so f p o o rm o t i o ns t a b i l i t ya n da c c u r a c yi nt h ef o o d s o r t i n g p r o c e s s o fp a r a l l e lr o b o t s M e t h o d s:B a s e do nt h ea n a l y s i so ft h et h r e ed e g r e eo ff r e e d o mf o o ds o r t i n gr o b o ts y s t e m,am e t h o dp r o p o s e dw h i c hc o m b i n e dp o l y n o m i a li n t e r p o l a t i o n a n di m p r o v e m u l t i o b j e c t i v e p a r t i c l es w a r m o p t i m i z a t i o n a l g o r i t h m f o r D e l t a r o b o t t r a j e c t o r yo p t i m i z a t i o n A s ap a r a l l e l r o b o t,t h eo p t i m i z a t i o no f t h e s h o r t e s to p e r a t i o nt i m e,l o w e s t e n e r g yc o n s u m p t i o n,a n dm i n i m a lm o t i o ni m p a c tw e r et a k e na sm u l t i p l eo b j e c t i v e s T h ei m p r o v e d m u l t i o b j e c t i v ep a r t i c l es w a r m o p t i m i z a t i o na l g o r i t h m w a sa p p l i e dt oo p t i m i z e t h e p o l y n o m i a l i n t e r p o l a t i o nm e t h o d,a n d i t sp e r f o r m a n c ew a sv a l i d a t e d R e s u l t s:T h ep l a n n i n gt r a j e c t o r yo ft h ep r o p o s e dp l a n n i n g m e t h o di nt h ee x p e r i m e n tw a ss m o o t h e ra n d m o r ee f f i c i e n tc o m p a r e dt oc o n v e n t i o n a l m e t h o d s I nt h ea c t u a l s e l e c t i o no fC a m e l l i ao l e i f e r af r u i t s,t h ea c c u r a c yw a s ,a n d t h e a v e r a g e s c r e e n i n g t i m ew a s s C o n c l u s i o n:T h et r a j e c t o r y p l a n n i n g o p t i m i z a t i o n m e t h o d p r o p o s e di nt h ee x p e r i m e n th a si m p r o v e dt h es o r t i n ge f f i c i e n c y,a c c u r a c y,a n ds t a b i l i t yo f t h eC a m e l l i ao l e i f e r af r u i t s o r t i n gr o b o t K e y w o r d s:p a r a l l e lr o b o t s;f o o ds o r t i n g;t r a j e c t o r y p l a n n i n g;p o l y n o m i a l i n t e r p o l a t i o nm e t h o d;m u l t i o b j e c t i v ep a r t i c l es w a r mo p t i m i z a t i o na l g o r i t h m随着工业发展从自动化转向智能化以及中国制造 国家政策背景下,工业机器人被广泛应用于各行各业.D e l t a并联机器人因高速、高精度、灵活等特点,在产品分选阶段发挥了重要作用,被广泛应用于食品等领域.在实际应用中,为了提高机构的运行稳定性,减少残余振动,需要合理规划D e l t a并联机器人的运动轨迹,轨迹规划直接影响D e l t a并联机器人的动态性能.目前,有关D e l t a机器人轨道规划方法研究主要集中在多项式插值、B样条曲线、B e z i e r曲线等方面.刘现伟等针对现有D e l t a机器人规划曲线冲击大和平稳性不足等问题,提出了叠加摆线用于机器人轨迹规划;与F OO D&MA CH I N E R Y第 卷第 期 总第 期|年 月|常规方法相比,所提方法的末端速度峰值降低了 ,规划轨迹更稳定,冲击更小.徐岩针对D e l t a机器人食品分选过程中刚性冲击大、运动稳定性差等问题,将改进引力搜索算法用于多目标轨迹规划中,所提方法在一定程度上降低了刚性冲击力,提高了运行稳定性,一次分选的最短时间为 s.梅江平等基于 次多项式运动规律,提出了以能耗优化为目标的D e l t a机器人轨道优化方法,与常规方法相比,能耗分别降低 和 .刘现伟等 针对现有D e l t a机器人分选曲线不平滑等问题,提出了合成运动用于机器人轨迹规划,所提方法的规划曲线更平滑自然,与优化前相比,加速度峰值大幅下降.以上方法虽然可以完成D e l t a机器人的轨迹规划,但在实 际食 品 分选 中效 率和 稳 定性 有 待 进 一 步提高.研究拟以三自由度D e l t a食品分选机器人为研究目标,提出一种将多项式插值法与改进的多目标粒子群算法相结合用于D e l t a机器人轨迹优化方法;以并联机器人运行时间最短、能耗最小、运动冲击最小为优化目标,通过改进的多目标粒子群算法优化多项式插值法;并通过试验验证其性能的优越性,旨在降低D e l t a食品分选机器人的惯性力波动,实现更稳定和高效的分选.系统概述D e l t a食品分选机器人主要由上位机控制系统和下位机分选机器人本体组成(图).由于D e l t a机器人的移动速度非常快,视觉采集装置安装在带式输送机上,能提高分选效率,上位机通过图像采集系统获取目标食品的姿态、位置,通过编码器获取带式传送机的速度,经计算控制D e l t a分选机器人完成分选.下位机主要由主控制器、伺服驱动器、伺服电机、减速器等组成,接收上位机命令并完成目标食品分选.D e l t a机器人结构如图所示.O X Y Z坐标系建立在静平台上,与静平台连接的为主动臂,主动臂与静态平台之间通过转动副连接,这个转动副由安装在静平台上的电机驱动与各主动臂连接,下端与动平台连接,也称为从动臂.固定在动平台上的为执行器,可以根据实际需要实现不同的功能.轨迹优化方法轨迹规划机器人轨迹规划通常分为两类:关节空间和笛卡尔空间.前者以关节作为时间函数,后者以末端执行器运行路径作时间函数.试验主要对关节空间轨迹规划进行研究.并联机器人单次运行的轨迹仅为个关键点:抓取点、放置点以及两个圆弧过渡的关键点,其运行高度无图系统结构F i g u r eS y s t e ms t r u c t u r e图D e l t a机器人结构F i g u r eD e l t ar o b o t s t r u c t u r e法控制,轨迹也无法控制.为了降低机器人运行过程中的能耗,缩短运行时间,在“门”形轨迹中,增加搬运段的关键点h,限制机器人的运行高度.“门”形轨迹分为段:中间运行段分为hh段和hh段.将段的运行时间分别设定为t、t、t、t.门形轨迹如图所示.次多项式插值函数构造如式()所示.hj(t)j tj tj tj tj hj(t)j tj tj tj hj(t)j tj tj tj hj(t)j tj tj tj tj,()食品装备与智能制造F OO DE QU I PME NT&I NT E L L I G E NT MANU F A C TUR I NG总第 期|年 月|图 门形轨迹F i g u r e g a t es h a p e dt r a j e c t o r y式中:ji、ji、ji、ji 关节j的轨迹一段、二段、三段、四段插值函数的第i个系数;hj(t)、hj(t)、hj(t)、hj(t)四段轨迹中,路径关于时间t的函数.由于初始点速度和加速度为零,终止点速度和加速度为零,中间 点速 度 和加 速度 连续,可得 式()所 示的约束.hj()jhj()hj()hj()hj(t)jhj()hj(t)hj()hj(t)hj()hj(t)jhj()hj(t)hj()hj(t)hj()hj(t)jhj()hj(t)hj()hj(t)hj()jhj()hj(),()式中:t、t、t、t 各关节四段多项式的运行时间,s;j、j、j、j 相应位置的关节驱动角度,r a d.根据式(),多项式插值法的矩阵构造形式如式()、式()所示.Attttttt ttttt tt tttttttttttttt tt,()b j j jjjT,()aj j j j j j j j j j j j j j j j j j T.()可得关系式:aAb.()目标函数和约束D e l t a机器人的性能指标主要包括:工作效率、系统稳定性、承载能力、能耗和工作环境等.试验综合考虑了以最短运行时间、最低能耗、最小冲击为优化目标,目标函数如式()所示.TTNitiENiTTaidtfNiTTJidt,()式中:|V o l ,N o 傅明娣等:基于多目标优化的油茶果分选机器人轨迹规划方法研究T 运动时间,s;E 运行中耗能衡量指标;f 运行中冲击衡量指标;T 单次分选时长,s;ti 第i个路径时间节点;ai、Ji 并联机器人在第i个路径点对应的加速度(r a d/s)和脉动冲击量(r a d/s).D e l t a机器人在机械结构上存在限制约束,而且运动过程中关节位移、速度、加速度、力矩、载荷等也有一定的限制条件.因此,在考虑保持速度和加速度连续性的基础上,建立各自的约束项,约束轨迹规划的目标,如式()所示.hj i(t)hjm a xhj i(t)hjm a xhj i(t)hjm a xMj i(t)Mjm a xFj i(t)Fjm a x,()式中:hjm a x、hjm a x、hjm a x 关节 角速 度 位移(r a d)、速 度(r a d/s)、加速度(r a d/s)限值;Mjm a x、Fjm a x 最 大 力 矩(Nmm)和 最 大 载 荷(N/mm).多目标轨迹优化为了实现规划轨迹多目标最优,通过改进的多目标粒子群算法优化多项式插值法.MO P S O是一种基于群体智能方法的多目标优化算法.群体智能灵感受到生物集体行为的启发,如细菌繁殖、蚁群、鸟群等.MO P S O算法作为单目标粒子群算法的延伸和发展,与之不同的主要有两点:对个体极值的更新过程,采用“非支配不更新”原则,即只有出现支配当前粒子的新粒子出现才进行个体极值的更新,否则不更新.对于全局极值的选择,采用自适应网格法计算A r c h i v e集粒子密度.假设搜索空间为N维,粒子总数为n,第i个粒子在N维空间中的位置为xi,飞行速度为vi,每个粒子由个目标函数确定适应值,每个粒子的位置和速度根据式()和式()更新.vki d vki dcr(pb e s ti dxki d)cr(gb e s t xki d),()xki dkxki dr vki d,()式中:c、c 自学习和社会学习系数;r、r ,之间的随机数;xki d、vki d 第k次迭代的位置(mm)和速度(mm/s);pb e s ti d、gb e s t 种群进化过程的个体最优和全局最优;惯性权重;r 约束系数.将高斯变异的思想引入算法迭代过程中,保持种群多样性.在个体坐标更新过程中引入高斯变异,随着迭代过程变异动态变化.引入自适应参考点对外部档案进行维护,去除标准线最优解集中收敛最差个体,通过与设定档案容量进行比较,判断是否去除超额解.轨迹多目标优化步骤为:()初始化算法参数.获取非支配粒子,初始化这些粒子,通过外部档案进行保存,并计算粒子适应度.()对粒子局部和全局最优以及粒子位置进行更新.()通过高斯变异更新位置.()通过自适应参考点更新外部档案.()对停止条件进行判断(迭代次数或精度),如果达到,则停止优化.()输出档案集粒子信息,即非劣化集.图为轨迹多目标优化流程.图轨迹优化流程F i g u r eT r a j e c t o r yo p t i m i z a t i o np r o c e s s试验结果与分析试验参数为了验证试验所提轨迹规划方法的优越性,采用三自由度D e l t a食品分选机器人轨迹规划进行试验验证.试验设备为华为P C,操作系统为W i n d o w s 位旗舰,C P U为酷睿i ,GH z频率,G B内存.D e l t a食品分选机器人参数见表.食品装备与智能制造F OO DE QU I PME NT&I NT E L L I G E NT MANU F A C TUR I NG总第 期|年 月|表食品分选机器人参数T a b l eF o o ds o r t i n gr o b o tp a r a m e t e r smm静平台半径动平台半径主动臂长度从动臂长度 考虑实际的运动条件,设定初始速度、终端速度vvf和加速度aaf.D e l t a食品分选机器人实际规定各关 节约 束,位 移 r a d,速 度r a d/s,加 速 度r a d/s,力矩 Nm,载荷k g,算法参数见表.D e l t a机器人采用TM S F 控制器、伺服电机(日本三协的MH ),图像采集使用 万像素视觉系统,光源为长条状L E D光源,传送机编码器欧姆龙E B,将食品油茶果作为分选目标.试验结果分析为了验证试验所提优化方法的可行性,在笛卡尔坐表算法参数T a b l eA l g o r i t h mp a r a m e t e r s种群大小学习因子惯性权重随机数档案集大小迭代次数目标权重 ,(,),标系下的空间抓取点(,)mm、放置点(,)mm、中 间 点(,)mm、中 间 点(,)mm、中 间 点(,)mm为例展开研究,关节参数见表.将优化前后插补方式得到的关节位移、速度和加速度曲线进行对比,插补方式得到的关节位移、角速度和加速度曲线如图所示,优化的 插值方式得到的关节位移、角速度和加速度曲线如图所示.由图和图可知,改进后的 多项式插值法的角位移、速度和加速度曲线优于改进前的.相比于优化前,运行时间相同时,优化后D e l t a食品分选机器人轨迹更加 平 滑,系 统 运 行 时 能 耗 更 低,生 产 效 率 进 一 步提高.表关节参数T a b l eJ o i n tp a r a m e t e r s关节角度/r a d起始点中间点中间点中间点放置点 图 插值方式关节角位移、角速度和角加速度变化曲线F i g u r e i n t e r p o l a t i o nm e t h o d j o i n t a n g u l a rd i s p l a c e m e n t,a n g u l a rv e l o c i t y,a n da n g u l a ra c c e l e r a t i o nv a r i a t i o nc u r v e图改进的 插值方式关节角位移、角速度和角加速度变化曲线F i g u r e I m p r o v e d i n t e r p o l a t i o nm e t h o df o r j o i n t a n g u l a rd i s p l a c e m e n t,a n g u l a rv e l o c i t y,a n da n g u l a ra c c e l e r a t i o nv a r i a t i o nc u r v e|V o l ,N o 傅明娣等:基于多目标优化的油茶果分选机器人轨迹规划方法研究为了验证试验所提轨迹规划方法的优越性,以食品油茶果为筛选目标,在搭建的分选系统平台上对试验方法与文献 方法进行对比分析,将D e l t a食品分选机器人以不同速度在设定轨迹上连续循环 次,通过比较实际位置与理论位置的差异测试其重复精度.分选速度分别设定为,次/m i n,不同速度的位置误差见表.表不同速度循环的位置误差T a b l eP o s i t i o ne r r o ro fd i f f e r e n t s p e e dc y c l e s速度/(次m i n)坐标轴误差/mm试验方法文献 XYZ XYZ XYZ由表可知,试验方法的位置误差为mm,文献 的为mm,试验方法的位置误差更优,说明其具有更好的分选效果,验证了试验方法的优越性.为进一步验证试验所提轨迹规划方法的优越性,将试验方法与文献 改进的次B样条曲线关节轨迹规划方法进行对比,综合选择传送带速度为 mm/s,食品油茶果数量 ,随机分布.由表可知,试验方法相比文献 具有更高的分选成功率和更短的分选时间,试验方法的分选成功率为 ,相比文献 的提高了;试验方法的平均分选时间为 s,相比文献 的降低了.这是因为试验以并联机器人运行时间最短、能耗最小、运动冲击最小为优化目标,通过改进的多目标粒子群算法优化 多项式插值法,规划路径运行时间更短,运行轨迹更平滑,能耗更低.结论试验提出了一种将多项式插值法与改进的多目标粒表不同方法的分选试验结果T a b l eS o r t i n gt e s t r e s u l t su s i n gd i f f e r e n tm e t h o d s方法传送带速度/(mms)油茶果数量分选数量平均分选时间/s分选成功率/试验方法 文献 子群算法相结合用于D e l t a机器人的多目标轨迹规划方法.以三自由度D e l t a食品分选机器人为研究对象,采用 多项式插值法规划机器人的运动轨迹,以并联机器人运行时间最短、能耗最小、运动冲击最小为优化目标,通过改进的多目标粒子群算法优化多项式插值法,使其运动轨迹更平滑,无突变,具有更好的灵活性.当分选速度为 次/m i n时,试验方法的位置误差为mm;与文献 相比具有更高的分选成功率和更短的分选时间,分选成功率提高了,平均分选时间降低了.虽然试验方法在三自由度D e l t a食品分选机器人轨迹规划中效果较好,但也存在一些不足,如仅对轨迹规划方法进行了研究,未对控制方法进行研究,后期将不断完善整个分选系统.参考文献1 严培培.面向非典型食品生产的高速机器人分拣系统设计J.食品与机械,2016,32(2):9497.YAN P P.Design of high 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