Collaborative motion trajectory planning for dual industrial robots with different constraints
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摘要: 针对双工业机器人协作过程中的轨迹规划问题，对IRB200机器人进行建模，并求解机器人的正逆运动学。结合求解的正逆运动学提出紧约束下耦合运动和松约束下叠加运动算法。紧约束将机器人末端执行器之间建立不变的约束关系，实现机器人末端执行器之间产生耦合运动；松约束将机器人末端执行器之间建立随时间变化的约束关系，实现机器人末端执行器之间产生叠加运动。最终在MATLAB中分别进行协同搬运、协同绘制“铜钱”仿真实验验证算法，从姿态图、轨迹图及从机器人理论位置和实际位置对比能够看出，在不考虑机械误差、标定误差及机器人制造误差的情况下能够满足相关任务要求，实现从机器轨迹的自适应规划，避免对双工业机器人分别进行轨迹规划。Abstract: For the trajectory planning problem in the collaboration process of dual industrial robots, modeling the IRB200 robot and solving the forward and reverse kinematics of the robot. The coupled motion under tight constraint and superposition motion under loose constraint algorithms are proposed in combination with the solved forward and inverse kinematics. The tight constraint establishes the constant constraint relationship between the robot end-effectors to realize the coupling motion between the robot end-effectors; the loose constraint establishes the time-varying constraint relationship between the robot end-effectors to realize the superposition motion between the robot end-effectors. Finally, the algorithm is verified by the simulation experiments of cooperative handling and cooperative drawing of “copper coins” in MATLAB. The adaptive planning of the trajectory can avoid the separate trajectory planning of the dual industrial robots.
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表 1 从机器人末端实验位置和理论位置(协同搬运)
时间 /s 实验位置/mm 理论位置/mm x y z x y z 2 -113.381 2 386.488 5 552.051 6 -113.381 2 386.488 5 552.051 6 4 183.447 7 538.495 1 623.334 2 183.447 7 538.495 1 623.334 2 6 573.574 4 431.623 2 689.839 1 573.574 4 431.623 2 689.839 1 8 697.458 5 223.747 6 708.356 4 697.458 5 223.747 6 708.356 4 10 703.974 9 175.500 0 709.000 0 703.974 9 175.500 0 709.000 0 
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表 2 从机器人末端实验位置和理论位置(协同画圆画方)
时间/s 实验位置/mm 理论位置/mm x y z x y z 2 46.352 3 142.657 7 0.000 0 46.352 3 142.657 7 0.000 0 4 −121.352 7 88.167 8 0.000 0 −121.352 7 88.167 8 0.000 0 6 −121.352 5 −88.167 8 0.000 0 −121.352 5 −88.167 8 0.000 0 8 46.352 8 −142.659 3 0.000 0 46.352 8 −142.65 3 0.000 0 10 150.000 0 0.000 0 0.000 0 150.000 0 0.000 0 0.000 0
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图(8) / 表(2)
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