喷砂机器人轨迹优化仿真数据

本数据集的研究背景源于高铁白车身喷砂作业表面处理作业中对机器人轨迹平滑性、高效性与安全性的高要求。机器人系统由三自由度龙门机构与五自由度串联机械臂组合构成，形成具有八个自由度的冗余驱动系统。由于存在运动学冗余特性，在给定机械臂末端执行器轨迹的前提下，系统存在无数组关节角度解，如何从中选取最优解，兼顾运动性能、关节约束与实时性，是机器人控制中的关键问题。因此，本数据集围绕“给定末端轨迹下关节角参数优化”这一核心目标，通过多策略优化方法，系统记录了多种工况下的运动学解算数据，旨在提升冗余机器人的全局搜索能力与在线轨迹生成效率。数据产生基于虚拟仿真环境下的机器人系统运动，在高性能计算平台条件下进行数据采集。测试过程中，通过给定机器人末端在笛卡尔空间下的三种典型运动轨迹数据以及针对这些运动轨迹需求而生成优化后的机器人关节空间角度信息，采集机器人在多种优化策略下的关节角度序列以及相应的末端位姿数据。优化策略覆盖梯度类方法、随机优化算法及智能进化算法等，并在适应度函数设计中综合考虑了运动连续性、关节角度与角速度极限、机械臂之间及与环境的碰撞约束等多类优化目标，从而在数学仿真与实际控制层面均保障了解的稳定性与操作安全性。数据采集于2025年8月采集于上海大学东区机自大楼，数据量为141M。