基于遗传算法的避障轨迹规划（六自由机械臂）_六轴机械臂最短路径规划资源-CSDN文库

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2星需积分: 33 167 浏览量 2020-09-22 18:45:50 上传评论 20 收藏 6KB ZIP 举报

在机器人技术领域，路径规划是至关重要的一环，特别是在有障碍物的环境中，避障轨迹规划显得尤为关键。本文将深入探讨“基于遗传算法的避障轨迹规划（六自由机械臂）”这一主题，重点关注如何利用遗传算法为ABB的一款六自由度（6-DOF）机械臂设计有效的避障策略，并优化其穿越门型障碍物的轨迹，以达到最短时间的目标。我们来了解六自由度机械臂。6-DOF机械臂具备六个独立运动轴，能够实现全方位的运动，包括前后、左右、上下移动以及旋转。这种灵活性使得它们在工业自动化、服务机器人和科研应用中具有广泛的应用。接着，我们讨论避障轨迹规划。在机器人环境中，避障是指机器人通过计算和决策找到一条避开障碍物的安全路径。对于6-DOF机械臂来说，规划路径不仅需要考虑起点和终点，还要确保在运动过程中不会与任何障碍物发生碰撞。这就需要一种高效的规划算法，遗传算法正是其中的一种。遗传算法是一种启发式搜索方法，模拟了生物进化过程中的自然选择和遗传机制。在避障轨迹规划问题中，遗传算法可以将可能的路径表示为一组“个体”，每个个体代表一种可能的轨迹。通过设定适应度函数（如路径长度、避障性能和时间消耗），算法会根据这些因素淘汰劣质个体，保留优良个体并进行交叉、变异等操作，以生成新的路径群体。经过多代迭代，逐步逼近最优解。在这个案例中，目标是最短时间穿越门型障碍。这涉及到速度控制、加速度限制以及关节运动协调等多个方面。遗传算法可以综合考虑这些因素，通过优化得到满足条件的最快路径。同时，门型障碍的特性意味着机械臂必须精确地调整姿态，以避免触碰障碍。在压缩包“chapter8”中，可能包含了详细的设计过程、算法实现代码、实验结果和分析等内容。这些资料将有助于读者深入理解如何将遗传算法应用于实际的六自由度机械臂避障轨迹规划问题中，以及如何调整参数以优化路径和时间性能。总结，通过遗传算法进行避障轨迹规划，可以有效地解决6-DOF机械臂在复杂环境下的路径寻找问题，特别是在有特定目标如最短时间的情况下。此技术在机器人领域具有广阔的应用前景，可以提高自动化生产效率，提升服务机器人的智能水平，同时在科研中也有着重要的理论价值。

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matlab code.zip （8个子文件）

chapter8

main.m 441B

fitness.m 7KB

pop_ini.m 1KB

model.m 458B

GA.m 4KB

cartoon.m 880B

global_value.m 228B

drawing.m 4KB

function [fit]=fitness(ZG,BG,EG,ZhangAiWuZuoBiao,R) ZAWS=size(ZhangAiWuZuoBiao); %障碍点数 %% 第一段 %计算关节角 T=ZG(19); t=0:0.1:T; for m=1:6 XSJZ=[1 0 0 0 0 0; 0 1 0 0 0 0; 0 0 2 0 0 0; 1 T T^2 T^3 T^4 T^5; 0 1 2*T 3*T^2 4*T^3 5*T^4; 0 0 2 6*T 12*T^2 20*T^3]; GC=[BG(m);BG(m+6);BG(m+12);ZG(m);ZG(m+6);ZG(m+12)]; XS=XSJZ\GC; alpha1(m,:)=XS(1)+XS(2)*t+XS(3)*t.^2+XS(4)*t.^3+XS(5)*t.^4+XS(6)*t.^5; end %判断第一段是否干涉 point1=T/0.1+1; for m=1:point1 R1=eye(4)*trotz(alpha1(1,m)); %关节1位姿矩阵 R2=R1*transl(0,0,0)*trotx(pi/2)*trotz(alpha1(2,m)); %关节2位姿矩阵 R3=R2*transl(18,0,0)*trotx(0)*trotz(alpha1(3,m)); %关节3位姿矩阵 R4=R3*transl(0,0,0)*trotx(-pi/2)*trotz(alpha1(4,m)); R5=R4*transl(0,0,12)*trotx(pi/2)*trotz(alpha1(5,m)); R6=R5*transl(0,0,0)*trotx(-pi/2)*trotz(alpha1(6,m)); RY=R6*transl(5,0,0); MDZB1(:,m)=RY(1:3,4); %末端坐标 %判断杆件是否和障碍物干涉 %杆1 X1=R2(1,4);Y1=R2(2,4);Z1=R2(3,4); X2=R3(1,4);Y2=R3(2,4);Z2=R3(3,4); W=((X1-X2)^2+(Y1-Y2)^2+(Z1-Z2)^2)^(1/2); for k=1:ZAWS(1) X=ZhangAiWuZuoBiao(k,1); Y=ZhangAiWuZuoBiao(k,2); Z=ZhangAiWuZuoBiao(k,3); for n=1:ceil(W) if n==ceil(W) G1(:,n)=[X2;Y2;Z2]; else G1(:,n)=[X1+(X2-X1)*(n-1)/ceil(W); Y1+(Y2-Y1)*(n-1)/ceil(W); Z1+(Z2-Z1)*(n-1)/ceil(W)]; end pick=((G1(1,n)-X)^2+(G1(2,n)-Y)^2+(G1(3,n)-Z)^2)^(1/2); if pick<R+0.5 fit=0; disp('杆1干涉'); return; end end end %杆2 X1=R4(1,4);Y1=R4(2,4);Z1=R4(3,4); X2=R5(1,4);Y2=R5(2,4);Z2=R5(3,4); W=((X1-X2)^2+(Y1-Y2)^2+(Z1-Z2)^2)^(1/2); for k=1:ZAWS(1) X=ZhangAiWuZuoBiao(k,1); Y=ZhangAiWuZuoBiao(k,2); Z=ZhangAiWuZuoBiao(k,3); for n=1:ceil(W) if n==ceil(W) G1(:,n)=[X2;Y2;Z2]; else G1(:,n)=[X1+(X2-X1)*(n-1)/ceil(W); Y1+(Y2-Y1)*(n-1)/ceil(W); Z1+(Z2-Z1)*(n-1)/ceil(W)]; end pick=((G1(1,n)-X)^2+(G1(2,n)-Y)^2+(G1(3,n)-Z)^2)^(1/2); if pick<R+0.5 fit=0; disp('杆2干涉'); return; end end end %杆3 X1=R6(1,4);Y1=R6(2,4);Z1=R6(3,4); X2=RY(1,4);Y2=RY(2,4);Z2=RY(3,4); W=((X1-X2)^2+(Y1-Y2)^2+(Z1-Z2)^2)^(1/2); for k=1:ZAWS(1) X=ZhangAiWuZuoBiao(k,1); Y=ZhangAiWuZuoBiao(k,2); Z=ZhangAiWuZuoBiao(k,3); for n=1:ceil(W) if n==ceil(W) G1(:,n)=[X2;Y2;Z2]; else G1(:,n)=[X1+(X2-X1)*(n-1)/ceil(W); Y1+(Y2-Y1)*(n-1)/ceil(W); Z1+(Z2-Z1)*(n-1)/ceil(W)]; end pick=((G1(1,n)-X)^2+(G1(2,n)-Y)^2+(G1(3,n)-Z)^2)^(1/2); if pick<R+0.5 fit=0; disp('杆3干涉'); return; end end end end %% 第二段 %判断第二段是否干涉 %计算关节角 T=ZG(20); t=0:0.1:T; for m=1:6 XSJZ=[1 0 0 0 0 0; 0 1 0 0 0 0; 0 0 2 0 0 0; 1 T T^2 T^3 T^4 T^5; 0 1 2*T 3*T^2 4*T^3 5*T^4; 0 0 2 6*T 12*T^2 20*T^3]; GC=[ZG(m);ZG(m+6);ZG(m+12);EG(m);EG(m+6);EG(m+12)]; XS=XSJZ\GC; alpha2(m,:)=XS(1)+XS(2)*t+XS(3)*t^2+XS(4)*t^3+XS(5)*t^4+XS(6)*t^5; end %判断第一段是否干涉 point2=T/0.1+1; for m=1:point2 R1=eye(4)*trotz(alpha2(1,m)); %关节1位姿矩阵 R2=R1*transl(0,0,0)*trotx(pi/2)*trotz(alpha2(2:m)); %关节2位姿矩阵 R3=R2*transl(18,0,0)*trotx(0)*trotz(alpha2(3,m)); %关节3位姿矩阵 R4=R3*transl(0,0,0)*trotx(-pi/2)*trotz(alpha2(4,m)); R5=R4*transl(0,0,12)*trotx(pi/2)*trotz(alpha2(5,m)); R6=R5*transl(0,0,0)*trotx(-pi/2)*trotz(alpha2(6,m)); RY=R6*transl(5,0,0); MDZB2(:,m)=RY(1:3,4); %末端坐标 %判断杆件是否和障碍物干涉 %杆1 X1=R2(1,4);Y1=R2(2,4);Z1=R2(3,4); X2=R3(1,4);Y2=R3(2,4);Z2=R3(3,4); W=((X1-X2)^2+(Y1-Y2)^2+(Z1-Z2)^2)^(1/2); for k=1:ZAWS(1) X=ZhangAiWuZuoBiao(k,1); Y=ZhangAiWuZuoBiao(k,2); Z=ZhangAiWuZuoBiao(k,3); for n=1:ceil(W) if n==ceil(W) G1(:,n)=[X2;Y2;Z2]; else G1(:,n)=[X1+(X2-X1)*(n-1)/ceil(W); Y1+(Y2-Y1)*(n-1)/ceil(W); Z1+(Z2-Z1)*(n-1)/ceil(W)]; end pick=((G1(1,n)-X)^2+(G1(2,n)-Y)^2+(G1(3,n)-Z)^2)^(1/2); if pick<R+0.5 fit=0; %disp('杆1干涉')； return; end end end %杆2 X1=R4(1,4);Y1=R4(2,4);Z1=R4(3,4); X2=R5(1,4);Y2=R5(2,4);Z2=R5(3,4); W=((X1-X2)^2+(Y1-Y2)^2+(Z1-Z2)^2)^(1/2); for k=1:ZAWS(1) X=ZhangAiWuZuoBiao(k,1); Y=ZhangAiWuZuoBiao(k,2); Z=ZhangAiWuZuoBiao(k,3); for n=1:ceil(W) if n==ceil(W) G1(:,n)=[X2;Y2;Z2]; else G1(:,n)=[X1+(X2-X1)*(n-1)/ceil(W); Y1+(Y2-Y1)*(n-1)/ceil(W); Z1+(Z2-Z1)*(n-1)/ceil(W)]; end pick=((G1(1,n)-X)^2+(G1(2,n)-Y)^2+(G1(3,n)-Z)^2)^(1/2); if pick<R+0.5 fit=0; %disp('杆2干涉')； return; end end end %杆3 X1=R6(1,4);Y1=R6(2,4);Z1=R6(3,4); X2=RY(1,4);Y2=RY(2,4);Z2=RY(3,4); W=((X1-X2)^2+(Y1-Y2)^2+(Z1-Z2)^2)^(1/2); for k=1:ZAWS(1) X=ZhangAiWuZuoBiao(k,1); Y=ZhangAiWuZuoBiao(k,2); Z=ZhangAiWuZuoBiao(k,3); for n=1:ceil(W) if n==ceil(W) G1(:,n)=[X2;Y2;Z2]; else G1(:,n)=[X1+(X2-X1)*(n-1)/ceil(W); Y1+(Y2-Y1)*(n-1)/ceil(W); Z1+(Z2-Z1)*(n-1)/ceil(W)]; end pick=((G1(1,n)-X)^2+(G1(2,n)-Y)^2+(G1(3,n)-Z)^2)^(1/2); if pick<R+0.5 fit=0; %disp('杆3干涉')； return; end end end end %% 最终适应度 s_alpha=[alpha1 alpha2]; MDZB=[MDZB1 MDZB2]; alpha_z=s_alpha(:,1:(end-1))-s_alpha(:,2:end); MDZB_x=MDZB(:,1:(end-1))-MDZB(:,2:end); sum_alpha=sum(sum(abs(alpha_z))); www=size(MDZB_x); sum_path=0; for m=1:www(2) sum_path=sum_patj+norm(MDZB_x(:,m)); end fit=1/(sum_alpha+sum_path+(ZG(19)+ZG(20))); %也可取fit=1/sum_path end

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weixin_45957383

2020-10-01

这个程序我用你这个怎么运行不了啊，真是醉了
jiangjiabo123

2024-07-03

我也用不了，建模就有问题
iwinsx

2021-03-13

杆1干涉位置 1 处的索引超出数组边界。出错 GA (line 73) better_fit=second_generation(21,father); 出错 main (line 10) [best_best_one,all_best_one,pop_fit]=GA(R,Population_Quantity,Evolution_Algebra,...