研究6R机器人的时间最优轨迹规划。采用牛顿-欧拉法建立机器人动力学模型;机器人末端路径采用多项式插值,通过动力学和运动学约束情况下的相平面法获得时间最优轨迹数据。针对机器人手动示教存在的精度不稳定、编程时间长、机器人工作效率低的问题,研发基于OpenGL和C#的数字孪生系统。将轨迹优化算法应用于该系统,实现了机器人离线示教、轨迹规划、离线仿真和在线控制。最后在ZRRT-608机器人上验证了该系统和时间最优轨迹规划算法,结果表明机器人作业时间达到最短。

针对圆锥面的涂层厚度均匀性优化问题,基于一种抛物线的静态喷涂模型,提出基于圆截线的等间距喷涂路径生成方法,并建立喷枪沿圆弧路径动态喷涂的涂层厚度分布模型,以两相邻喷涂轨迹间涂层厚度方差最小为优化目标函数,对喷涂轨迹上的喷涂速率和喷涂高度进行了优化。最后在Robotstudio软件中对机器人喷涂进行仿真,并对喷涂后的涂层厚度均匀性进行数值模拟,结果表明本文提出方法的有效性和可行性,且同时优化喷涂速率和喷涂高度获得涂层厚度均匀性比单独优化喷涂速率的要好。

针对六自由度机械手动态参数的辨识,提出了一种用于动态参数识别的激励轨迹优化方法。采用逆动力学模型和最小二乘(LS)估计方法估计机械臂的动态参数,通过改进型的傅里叶级数产生持久的激励轨迹,在保留基本动力学参数的基础上,利用Hadamard不等式对动态参数进行估计,简化了优化过程的计算时间。通过对六自由度TX-90机器人进行了模型验证,利用扭矩预测精度验证了动力学参数的可靠性,并与现有方法进行了比较,结果表明所提方法的预测均方根误差较小,优化计算时间得到大幅度减少。

大型结构件自动铺缠是航空工业中重要的自动化工艺,这些结构件中存在曲率较大的加工区域,加工过程中产生的剧烈转角变化降低了实际加工速度,增加了加工时间。文中研究了一种针对六轴铺缠机床的优化方法,目的在于保证较大负载转轴运动平稳的前提下,提高加工效率。在刀具路径已经确定的情况下,依据刀具路径和机床运动性能搭建用于强化学习的简单仿真环境,使用PPO策略决策在不同状态下分配转台轴的运动量,进而规划出相应的机床各轴加工轨迹。选用铺缠路径对两种不同分配冗余轴的策略进行比较,验证效果表明,强化学习规划路径能够在保证实际进给速度的前提下有效降低关节的速度波动。

利用隐身目标的空间特性和移动传感器网络中探测器的机动性，提出了一种基于传感器轨迹优化的反隐身策略。针对隐身目标提出雷达波束入射角的概念并给出其表达式，提出基于模拟退火和粒子群的混合轨迹优化方法，提高优化算法的收敛速度、精度以及全局搜索能力。该反隐身策略本质上是通过对移动传感器运动轨迹的规划，充分利用传感器网络带来的信息获取优势，使用集中式检测融合对该组网系统的发现概率和跟踪性能进行仿真，仿真结果表明组网系统反隐身性能明显提高，轨迹优化结果符合工程实际。

三轴数控机床加工复杂曲面零件时，一次装夹无法完成整个加工过程，为了避免由多次装夹造成的定位误差，需要采用多轴数控机床进行加工。提出一种刀具轨迹优化算法——改进的等距偏置法，将其嵌入到SIEMENS NX软件中，并应用VERICUT软件进行五轴数控加工整体叶轮的加工仿真。该算法既保证了刀具轨迹的分布均匀，又提高了加工效率。

针对目前国内一些贴片式LED测试分选机运行时,由于分料装置运动到指定点后余振时间长和余振幅度大,使得分料装置达不到所要求的精度与速度。为了让一款新设计的分料装置达到所需的速度与精度,从该装置的运动路径优化着手抑制余振。首先对该装置的主要运动部件分料摆臂建立数学模型,为使数学模型更加精确,考虑由杆的大弯曲变形引起的纵向位移和非线性曲率,再通过拉格朗日方程和模态法建立摆臂的运动方程。最后,用粒子群优化算法进行轨迹优化以达到抑制余振的目的。

针对传统事故现场测量中存在占道时间长、人为误差大等缺点进行分析,提出了事故摄影测量的方法。首先介绍了三维全景的获取并建立了相机的三维摄影测量模型,用于事故现场几何信息的提取。其次通过对事故车辆运动轨迹分析,建立了车辆运动和碰撞过程中的动力学模型,用于车辆运动轨迹的模拟。通过Pc-Crash仿真,将仿真后车辆运动轨迹与摄影测量获得真实的路面轨迹进行对比,利用轨迹优化的方法实现交通事故在计算机上的三维模拟再现。最后,通过对一起交通事故案例的仿真再现,验证了该方法的有效性,并指出其中的不足。

为了提高切削加工机器人的加工效率以及加工稳定性,对机器人加工轨迹进行了优化。在机器人任务空间中用双NURBS曲线描述刀位轨迹及刀轴矢量轨迹,并将其转化到关节空间。将刀轴矢量通过旋转坐标变换转换为机器人旋转矩阵,并结合基于旋量的机器人正运动学方程求取关节角,此角度值作为求运动学逆解的约束条件,以保证机器人加工时刀轴矢量相对于工件表面不变。基于骨干粒子群优化算法提出了一种自适应罚函数的约束多目标骨干粒子群优化算法,对机器人加工过程中的时间、加速度、加加速度等指标进行多目标优化,该算法采用自适应指数罚函数对约束进行处理,为了避免算法早熟,引入时变变异因子,增强了算法全局搜索能力和局部探索能力。最后,通过实验验证所提出算法的正确性和有效性。

考虑玻璃属于易破碎产品,在设计机器人搬运玻璃的轨迹规划时,提出了以执行时间和抖动最优为目标的轨迹规划和优化。将B样条曲线应用到对机器人进行轨迹规划中,建立了以时间和抖动最优为目标的数学模型,利用多亲遗传算法对其进行优化,定量表达了机器人执行搬运作业的单次时间和抖动之间的函数关系,并能根据其设定的参量对两者进行权重分配,使其达到工程使用的匹配。该优化方法在考虑效率的前提下,降低了机器人搬运作业的抖动,也即降低了玻璃的破碎率。该方法对搬运机器人的轨迹规划研究具有一定的意义。