Page 141 - 工业机器人控制技术研究

第四章 工业机器人的性能优化

适当地减弱对循环时间的约束，能够提升机器人的节能潜力；但如果循环时间固
定，可以证明增加多项式轨迹曲线的阶数会导致绝对输入能量的减小，高阶多项
式的使用会在收敛点后产生反作用，能量节约的速率会变小，且需要更多的计算

量。虽然上述研究获得了相应的成果，对机器人节能具有一定的意义，但其应用
对象和适用范围相差较大，各种方法的节能效果难以比较。
上述关于工业机器人运动规划的研究大都基于其刚体运动展开，并未考虑其
运动过程中的柔性环节对能耗的影响。工业机器人自由度一般不少于 3 个，规划

问题的难度较高，且工况复杂，优化算法很难做到全局最优和快速规划。因此，
目前缺少兼顾实时性和最优性的规划算法。单独的能耗最优轨迹规划难以满足实
际生产需求，其更多的是结合其他优化策略，达到轨迹的综合优化。
（二）任务调度方法

另一种与运动规划相关的减少单机器人系统或机器人单元能耗的方法是合理
任务调度。在机器人单元中，单个机器人与其他机器人或机电系统同步工作，机
器人必须等待前序任务操作完成后再执行任务；而且在相当一部分任务中，机器
人与其他装置共享工作空间，因此机器人需等待其他装置移出共享操作空间后再

进行操作，以避免碰撞。任务调度方法集中于机器人单元系统整体优化，主要有
两种方法：时间缩放和序列调度。
时间缩放方法通过放慢运动速度和加速度，并利用空闲时间来补偿运行时间
的增加，从而任务周期不受影响。Meike 等将电机制动器、电容等考虑动力学模

型中，分析得出任务执行时间与制动器释放时间的关系，利用时间缩放方法对机
器人归零运动进行最优能量轨迹优化，并在机器人静止状态下动态激活制动器来
减少能量消耗，基于生产数据进行了仿真验证，结果显示节能效果高达 10.6%。
Wigström 等采用动态时间缩放方法改进目前的调度方法，该方法能够从现有的

轨迹中生成能耗最优轨迹，且能够一次解决一系列优化问题，采用双关节机械臂
进行了验证，结果显示在较长的执行时间下，能耗降低效果可达 10%~20%。
与时间缩放方法不同，序列调度方法通过保持循环时间固定来搜索更节能的
操作序列。Pellicciari 等在不影响效率和鲁棒性的情况下，研究了串联和并联机

器人执行拾取—放置任务时的调度优化，推导了其机电模型，以确定时间尺度、
预定轨迹和运动限制为基础，优化了机器人工作周期和能耗最优轨迹，仿真结果
显示其节能效率为 8% 左右。有学者研究了柔性制造系统的时间调度问题，以时

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