【正文】 講述了遺傳算法如何規(guī)劃路徑的過程。 標準變異對地圖中的信息并沒有加以利用，變異是隨機的搜索，常常導致路徑劣化。并定義如下路段與障礙物相交狀態(tài)變化函數(shù)： （ 5） gi 可能的取值為： 1， 0， 1。 給出適應度函數(shù)后，在后面的運行過程中，算法試圖使適應度函數(shù)最小化并認為使得該函數(shù)取得較小值的解為較優(yōu)解。適應度函數(shù)就是為了評價這個優(yōu)劣程度。本文中遺傳算法應用的環(huán)境都是基于下面條件考慮的： 機器人被看做是一個點； 障礙物的尺寸都向外擴展半個機器人半徑。 （ 3）基于遺傳算法（ GA）的機器人路徑規(guī)劃 遺傳算法運算進化代數(shù)眾多，占據(jù)較大的存儲空間和運算時間，本身所存在的一些缺陷 (如解的早熟現(xiàn)象、局部尋優(yōu)能力差等 )，保證不了對路徑規(guī)劃的計算效率和可靠性的要求。 這種方法將機器人縮小成點 ,將其周圍的障礙物及邊界按比例相應地擴大 ,使機器人點能夠在障礙物空間中移動到任意一點 ,而不與障礙物及邊界發(fā)生碰撞。 DSP 計算出各個關節(jié)軸實際位置和理論位置的誤差。依此類推，波發(fā)生器相對剛輪轉動一周時，柔輪相對剛輪的位移為兩個齒距。 諧波減速器內部結構示意圖見圖 6. 圖 6 諧波減速器內部結構圖 諧波減速器工作原理 當波發(fā)生器為主動時，凸輪在柔輪內轉動，就使柔輪及薄壁軸承發(fā)生變形（可控的彈性變形），這時柔輪的齒就在變形的 過程中進入（嚙合）或退出（嚙離）剛輪的齒間，在波發(fā)生器的長軸處處于完全嚙合，而短軸方向的齒就處在完全的脫開。各關節(jié)之間均采用轉動關節(jié)，采用伺服電機驅動，以實現(xiàn)精密控制。綜上，本設計選取氣壓驅動系統(tǒng)。 5)壓縮空氣的壓縮性較大，因此使機械手的運動平穩(wěn)性較差，定位精度較低，而且壓縮空氣排到大氣中時噪聲較大，另外還須考慮潤滑和防銹等 。 8)油液中如果混入氣體，將降低傳動機構的剛性，影響定位精度 (產生爬行 )。據(jù)資料統(tǒng)計，液壓占 55%，氣壓占 40%，電器占 1%。中間層節(jié)點之間與底層節(jié)點之間是樹型合作，同層次節(jié)點之間水平型合作。隨我國工業(yè)生產的飛躍發(fā)展，自動化程度的迅速提高，實現(xiàn)工件的裝卸，轉向，輸送或分揀流程越來越節(jié)約勞動力，可見機器手的大力發(fā)展有著很重要的意義。容易車體震動干擾，而存在可靠性差，故障多，維修困難等問題。自1969 年從美國引進兩種機器手后 大力從事機器手的研究。同年該公司和普魯曼公司合并成立萬能自動公司 ,專門生產工業(yè)機器手。 SUF 通過規(guī)劃路徑減小環(huán)境、傳感器對定位的影響。前者根據(jù)已知的環(huán)境模型或感知的地圖知識作出規(guī)劃 ,是目前普遍使用的規(guī)劃方法 。由于開環(huán)控制容易受不確定因素的影響 ,為了獲得較強的魯棒性和對規(guī)劃出的路徑具有良好的跟蹤性能 ,反饋控制方案才是研究者所尋求的。 (2)定位 (Localization) 定位是智能移動機器人控制中的關鍵問題 ,其準確性和精度直接影響規(guī)劃的實現(xiàn) ,從而影響整個系統(tǒng)的性能。 (1)建模根據(jù)所受約束的不同 ,可以將控制系統(tǒng)分為完整 (Holonomic)系統(tǒng)和非完整 (Nonholonomic)系統(tǒng)。因此 ,近年來 ,智能移動機器人特別是自主式智能移動機器人成為機器人研究領域的中心之一。早在 60 年代 ,就已經開始了關于智能移動機器人的研究。路徑規(guī)劃是移動機器人的一個重要組成部分，它的任務就是在具有障礙物的環(huán)境內，按照一定的評價標準，尋找一條從起始狀態(tài)到達目標狀態(tài)的無碰路徑。 Path planning。但是 ,目前絕大多數(shù)機器人的靈活性 ,只是就其能夠 反復編程 而言 ,工作環(huán)境相對來說是固定的 ,所以一般人們稱之為操作手 (Manipulator)。對傳感器來說 ,最主要的兩個品質是可靠性和帶寬 (實時性 )。為避免繁瑣的時間微分 , 選擇了獨立變量 ,建立獨立于時間變量的運動學模型 ,并由此實現(xiàn)了對速度的獨立調節(jié)。 (3)控制及其穩(wěn)定性智能移動機器人的控制困難在于機器人平面運動具有三個自由度 ,即平面位置和方位 ,而控制只有二個自由度 ,即兩個驅動輪的速度或機器人的平移速度和轉動速度。由此可以看出 ,全局路徑規(guī)劃和局部避障是智能移動機器人自主性的核心體現(xiàn)?；谀Ｐ偷囊?guī)劃方法主要有物理模擬、拓撲、統(tǒng)計決策、啟發(fā)式、模糊和神經網絡以及遺傳算法等。商名為 Unimate（即萬能自動）。 1 毫米。尤其體現(xiàn)了人的智能和適應性。機器手是一種能自動化定位控制并可重新編程序以變動的多功能機器，他又多個自由度，可用來搬運物體以完成在 各個不同環(huán)境中工作。 圖 1 運動控制器硬件總體框架 感知系統(tǒng) 機器人感知系統(tǒng)從邏輯上來看，可以分為物理層、應用服務層、應用開發(fā)層以及應用層這四個層次，其結構如圖２．１所示。比較這些驅動方式的特點，從中選出適合 上料機械手的驅動方式。 5)在產生相同驅動力的條件下，液壓驅動比其他驅動方式體積小、重量輕、慣性小 。 3)壓縮空氣可從大氣中吸取，故動力源獲得方便、價格低廉，而且廢氣處理方便 。電機驅動機械手可避免電能變?yōu)閴毫δ艿闹虚g環(huán)節(jié)，電機系統(tǒng)將電動機、測速機、編碼器、減速器及制動器組裝在一次加工的殼體中，使得整個電機系統(tǒng)體積小，可靠性和通用性高 。主機部分采用了標準型材并輔以模塊化的裝配形式，使得氣動機械手能拓展成系列化、標準化的產品。 由于波發(fā)生器的連續(xù)轉動，迫使柔輪上的一點不斷的改變位置，這時在柔輪的節(jié)圓的任一點，隨著波發(fā)生器角位移的過程，形成一個上下左右相對稱的和諧波，故稱之為：“諧波”。這種現(xiàn)象稱之錯齒運動，正是這一錯齒運動，作為減速器就可將輸入的高速轉動變?yōu)檩敵龅牡退俎D動。 本課題所涉及的初級階段的運動控制卡 DSP 中已經寫入了兩種固定的運動軌跡插值點 直線插值點和圓弧插值點， PC 機只需要給 DSP 發(fā)送命令選擇六自由度工業(yè)機器人的末端執(zhí)行器以何種軌跡運動，這樣就不需要上位機進行運動軌跡規(guī)劃，大大降低了上位機的程序復雜性，也使得 DSP 與 PC機之間的通信變得簡單。本設計采用雙端口RAM，來實現(xiàn) DSP 與 FPGA 之間的并行通訊，其中雙端口 RAM 是基于 FPGA 內部來實現(xiàn)，沒有用實際的雙端口 RAM 芯片。 智能路徑規(guī)劃方法 （ 1）基于模糊邏輯算法（ fuzzy logic algorithm）的機器人路徑規(guī)劃 此方法基于傳感器的實時信息，參考人的的經驗，通過查表獲得規(guī)劃信息，實現(xiàn)局部路徑規(guī)劃。 遺傳算法包括三個基本操作：選擇，交叉和變異。 （ 3） 群體初始化 群體初始化往往是隨即產生的，這里所講的兩種遺傳算法都是隨即生產從出發(fā)點到目標點的任意一條可行路徑集合作為初始群體。定義為： （ 3） 共 3 項分別對應 : ① 直線段與障礙物相交時 。對交叉算子的改進是使為了獲得更低函數(shù)值的適應度函數(shù)。 除此之外還要考慮交叉點數(shù)的選取，前面的交叉操作會使最后的染色體很短，? ? ???? 10ilf? ? ? ?iii lflfg ?? ?1所以后續(xù)的操作要設定染色體的長度，設定標準如下。在 3 幅不同的地圖上都達到了 90%以上的算法成功率，并且相對其它算法有明顯提高。 參考文獻 [1] 王樹國等 .智能機器人的現(xiàn)狀及未來 [J]．機器人技術與應用 ,20xx,8. [2] 宗