Trajectory optimization of self-driven AACMM

Hongtao YANG; Yueqi LIU; Jingjing CHENG; Mei SHEN; Yi HU

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Trajectory optimization of self-driven AACMM

更新时间：2022-08-22

- Trajectory optimization of self-driven AACMM
- Optics and Precision Engineering Pages: 1-9(2022)
- 作者机构：
  
  1.安徽理工大学机械工程学院，安徽淮南 232001
  2.合肥工业大学仪器科学与光电工程学院，安徽合肥 230001
- 作者简介：
  
  E-mail： lloid@163.com
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： TP721
- Received：27 April 2022，
  
  Revised：31 May 2022，
  
  Published Online：22 August 2022，
- 稿件说明：
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杨洪涛,刘月琪,程晶晶等.自驱动关节臂坐标测量机轨迹优化[J].光学精密工程,

YANG Hongtao,LIU Yueqi,CHENG Jingjing,et al.Trajectory optimization of self-driven AACMM[J].Optics and Precision Engineering,
杨洪涛,刘月琪,程晶晶等.自驱动关节臂坐标测量机轨迹优化[J].光学精密工程, DOI：10.37188/OPE.XXXXXXXX.0001

YANG Hongtao,LIU Yueqi,CHENG Jingjing,et al.Trajectory optimization of self-driven AACMM[J].Optics and Precision Engineering, DOI：10.37188/OPE.XXXXXXXX.0001

摘要

为了提升自驱动关节臂坐标测量机（后简称为测量机）的测量精度与测量效率，针对其在线测量轨迹优化问题，提出一种基于粒子群算法的轨迹优化方法。首先，基于MDH参数法建立测量机正运动学模型，并利用S形加减法和匀速直线插补法进行混合轨迹规划。其次，以运行时间和运动平稳性为优化目标，利用粒子群算法进行轨迹优化。最后，在MATLAB、ADAMS环境下建立测量机模型进行标准球测量仿真分析，并基于搭建的测量机样机开展标准球测量实验。研究结果表明：采用基于粒子群算法对混合轨迹规划进行优化的方法能够保证测量机在工作时运行平稳，标准球测量时间由62.91 s减至57.35 s，标准球测量半径误差由0.057 1 mm降至0.042 3 mm。证实该轨迹优化方法能够有效降低测头振动，提高测量机在线测量精度和测量效率。

Abstract

In order to improve the measurement accuracy and efficiency of self-driven arm articulated coordinate measuring machine （referred to as AACMM）， a trajectory optimization method based on particle swarm optimization algorithm （PSO） was proposed to solve the online trajectory optimization problem of AACMM. Firstly， the forward kinematics model of the measuring machine was established based on MDH parameter method， and the mixed trajectory planning was carried out by S-shape addition and subtraction method and uniform linear interpolation method. Secondly， particle swarm optimization was used to optimize the trajectory by taking running time and motion stability as the optimization objectives. Finally， a measuring machine model was established under the environment of MATLAB and ADAMS for the simulation analysis of standard ball measurement， and the standard ball measurement experiment was carried out based on the built measuring machine prototype. The results show that the hybrid trajectory planning optimization method based on particle swarm optimization algorithm can ensure the smooth operation of the measuring machine， the measuring time of the standard ball is reduced from 62.91s to 57.35s， and the measuring radius error of the standard ball is reduced from 0.0571mm to 0.0423mm. It is proved that the trajectory optimization method can effectively reduce the probe vibration and improve the measurement accuracy and efficiency of the measuring machine.

关键词

Keywords

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