UN ALGORITHME D'AUTO-APPRENTISSAGE DE LA VITESSE POUR UNE PLANIFICATION DE TRAJECTOIRE OPTIMALE EN TEMPS LE LONG DU CHEMIN ENTIÈREMENT SPÉCIFIÉ – PARTIE 1 (REVUE ROUMAINE DES SCIENCES TECHNIQUES — SÉRIE ÉLECTROTECHNIQUE ET ÉNERGÉTIQUE, 2025)
Pour répondre au problème d'incertitude du modèle de dynamique du système lors de la planification de trajectoires optimales en temps pour les robots de manutention industriels, une nouvelle méthode de planification de trajectoires optimales en temps, sans modèle et auto-apprenante en ligne, est proposée. Dans un premier temps, des contraintes cinématiques hors ligne et l'algorithme d'interpolation Hermite sont utilisés pour obtenir la courbe de vitesse spline optimale sous contraintes cinématiques. Ensuite, les données de trajectoire en ligne du fonctionnement du robot sont collectées, et la méthode de génération de trajectoire utilisant une stratégie d'auto-apprentissage est employée pour affiner la trajectoire de manière itérative, ce qui aboutit à une trajectoire optimale en temps sous contraintes dynamiques réelles. Enfin, en utilisant le robot coopératif ur5e et le robot industriel ABB IRB9670-235 comme plateforme expérimentale, des expériences vérifient l'efficacité et l'efficience de la méthode proposée.
Keywords: Robot de manutention industrielle; Auto-apprentissage de la vitesse; Interpolation Hermite; Trajectoire de correction; Couple articulaire réel