基于动为学的机械臂最优轨迹规划5(总结与展望)
2018-8-7 来源：浙江大学 控制科学 作者： 胡友忠 刘勇 熊蓉
５．１总结
本文主要研究的是基于动为学模型的机械臂最优轨迹规划方法。主要工作如下：
１．本文首先针对机械臂的动为学樸型参数辨识常用方法，总结了一个动为学模型参数辨识框架，并且重点改进了参数估计方法，采用带权重的最小二乘法进行参数估计，使得在参数估计的过程中可以对精确的测量数据和不精确的测量数据区别对待。最后在实物二自由度弹性机械腿上进行动力学樸型参数辨识，验证了此框架的有效性。
２．介绍了基于凸优化的时间最优轨迹规划方法，通过在此凸问题的目标亟数中添加代表力矩变化率的代价和代表能量消耗的代价，使得规划出的轨迹在兼顾时间较优的情况下更加便于机械臂实现，并针对六自由度王业机械臂ＩＲＢ１２０，验证了此算法的有效性。
３．根据得到的时间最优轨迹，采用动患规划算法求解给定运动时间的能量最优轨迹，在实验过程中借助了ＡＢＢ么司推出的工业机械臂仿真软件，通过对比针对同一条路径在仿真软件中的轨迹规划结果、时间最优轨迹规划结果和给定运动时间的能量最优轨迹规划结果，这王者的耗能情况，验化了本文给出的采用动态规划算法的给定运动时间能量最优轨迹规划的有效性。
５．２展望
从现在的研究情况来看，未来还有很多事要做。本小节对未来的工作提出Ｗ下几点展望；
１．在第吉章中介绍的代表时间最优軌迹规划的凸问题中，本文在目标函数中添加代表为矩变化率的代价和代表能量消耗的代价，并且在代价之前分别乘Ｗ了权重Ａｉ和义２。当权重Ａｉ较大时表示规划近似时间最优執迹更偏向于减小为矩变化率，而当权重乂２较大时表示规划近似时间最优轨迹夏偏向于减小能量消耗。那么权重Ａｉ和Ａ２分别取什么样的值是才能得到更好的轨迹这个问题是值得进行进一步研究的。
２．至今为止本文使用机械臂动为学横型都是用来做轨迹规划的，而使用动力学棋型做轨迹跟踪也是一个很重要的方向，这方面的研究可Ｗ提高机械臂实际使用中的运动精度。
３．在实际工业生产过程中，通常都是实行流水线作业的，而每个机械臂都会承担特定生产任务，然后便是不断的重复执行。那么对于一个机械臂臣给定一条指定路径，通过时间最优轨迹规划方法可以得到此机械臂执行此任务的最短时间，就可Ｗ将这个最短时间反馈给上层工厂作业调度系统，那么作业调度系统就可Ｗ获得所有机械臂完成其任务的最短时间，经过统筹规划再给每个机械臂设定其真正完成任务的时间，这时候就可Ｗ使用给定运动时间的能量最优轨迹规划方法规划运动轨迹。那么如何设计这个作业调度系统将是个有趣的问题。
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