轨迹规划方面
-
难点：
- 逆运动学求解复杂：并联机构的结构特点使得其逆运动学问题比串联机构更复杂，可能存在多解或无解的情况，这导致根据末端执行器的期望位置和姿态计算各个驱动连杆的具体运动变得困难。
- 轨迹生成与优化挑战大：需要设计满足特定性能要求的运动路径，如最小化时间、能耗或遵循动态约束等，常用的轨迹生成方法如多项式插值、样条插值等，虽能生成平滑轨迹，但在复杂任务场景下，难以找到全局最优解。
- 动态环境中的适应性差：在动态环境下，如遇到障碍物或工作任务的突然变化，需要实时重新规划轨迹，以确保机器人的安全和任务的顺利完成，这对轨迹规划算法的快速性和准确性提出了很高要求。
-
克服方法：
- 采用有效的逆运动学求解算法：利用数值分析方法、解析法或结合两者的混合方法，求解逆运动学问题，对于一些简单的并联机构，可以采用解析法求得精确解；对于复杂的机构，则可使用数值迭代法，如牛顿-拉夫逊法，逐步逼近真实解。
- 优化轨迹生成与规划算法：运用智能优化算法，如遗传算法、粒子群优化算法等启发式搜索算法，在大量的可能轨迹中找到较优解，结合机器学习算法，通过对大量轨迹数据的学习，预测和生成更符合实际需求的轨迹。
- 引入实时感知与反馈机制：安装传感器，如激光雷达、视觉相机等，实时监测环境信息和机器人的状态，根据反馈数据，及时调整轨迹规划，使机器人能够快速适应动态环境的变化。
精度控制方面
-
难点：
- 建模误差影响：机器人的实际模型与理想模型存在差异，包括连杆尺寸误差、关节间隙、摩擦力等因素，这些都会导致运动精度降低，而且这些误差在运动过程中会不断累积，影响最终的位置精度。
- 外部干扰因素多：外部环境中的力和力矩干扰，如风力、碰撞力等，以及基础平台的振动等，都会对机器人的运动产生影响，使其偏离预定轨迹。
- 控制系统的不确定性：控制系统本身的参数漂移、采样延迟等因素，也会导致控制精度下降，影响机器人对轨迹的准确跟踪。
-
克服方法：
- 提高建模精度：采用更精确的测量工具和建模方法，对机器人的几何参数、惯性参数等进行准确测量和建模，考虑各种误差因素，建立误差补偿模型，对运动过程中的误差进行实时补偿。
- 增强抗干扰能力：设计具有良好抗干扰性能的控制器，如PID控制器、自适应控制器、鲁棒控制器等，通过调整控制器参数，提高系统的增益和阻尼，减少外部干扰对机器人运动的影响。
- 优化控制系统性能：采用高精度的传感器和执行器，提高系统的采样频率和控制精度，优化控制算法，减少计算延迟，确保控制系统能够快速准确地响应指令。
工业机器人并联技术轨迹控制的难点主要集中在轨迹规划和精度控制两个方面,为了克服这些难点，需要综合运用先进的算法、精确的建模、高性能的控制系统以及实时的感知与反馈机制，通过这些措施的实施，可以显著提高工业机器人并联技术的轨迹控制精度和稳定性，为工业生产提供更加可靠和高效的自动化解决方案。
