Multi-Objective Trajectory Planning for a Robotic Arm in Curtain Wall Installation
作者: Xiao Liu, Yunxiao Cheng, Weijun Wang, Tianlun Huang, Zhiyong Wang, Wei Feng
分类: cs.RO
发布日期: 2025-07-23
💡 一句话要点
针对幕墙安装机器人臂，提出基于聚焦算子的NSGA-III多目标轨迹优化方法
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 多目标优化 轨迹规划 机器人臂 幕墙安装 NSGA-III 聚焦算子 建筑机器人
📋 核心要点
- 传统单目标轨迹优化难以满足复杂建筑环境对机器人臂轨迹规划的多样化需求。
- 提出NSGA-III-FO算法，通过聚焦算子加速算法收敛，平衡多目标约束。
- 在标准测试函数和机器人臂平台实验验证了算法在多目标轨迹规划中的效率和实用性。
📝 摘要（中文）
针对劳动力短缺和成本上升的背景，建筑机器人被认为是革新传统建造方法、提高建筑行业效率和质量的关键。为了确保建筑机器人在复杂的建筑环境中高效、准确地执行任务，传统单目标轨迹优化方法难以满足不断变化的建筑环境的复杂需求。因此，本文提出了一种用于幕墙安装机器人臂的多目标轨迹优化方法。首先，设计了一种用于幕墙安装的机器人臂，集成了串联、并联和折叠臂元素，同时考虑了其物理特性和运动特性。此外，本文提出了一种NSGA-III-FO算法（具有聚焦算子的NSGA-III），该算法结合了聚焦算子筛选机制，以加速算法向帕累托前沿的收敛，从而有效地平衡了建筑机器人的多目标约束。该算法在DTLZ3和WFG3测试函数上进行了十次连续试验，并与NSGA-III、MOEA/D和MSOPS-II进行了比较，结果表明该算法具有明显优于其他算法的收敛效率。最后，在设计的机器人臂平台上进行了两组实验，证实了NSGA-III-FO算法在解决幕墙安装任务的多目标轨迹规划问题中的效率和实用性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决幕墙安装机器人臂在复杂建筑环境中进行轨迹规划时，传统单目标优化方法无法兼顾多个性能指标（如时间、能耗、平滑性等）的问题。现有方法难以在满足任务需求的同时，实现全局最优的轨迹规划。
核心思路：论文的核心思路是采用多目标优化算法，同时考虑多个性能指标，并设计一种改进的NSGA-III算法（NSGA-III-FO），通过引入聚焦算子来加速算法的收敛速度，从而在有限时间内找到更好的帕累托最优解集。这样可以为机器人臂提供更多样化的轨迹选择，以适应不同的施工环境和任务需求。
技术框架：整体框架包括以下几个主要步骤：1) 设计用于幕墙安装的机器人臂，并建立其运动学和动力学模型；2) 定义多目标优化问题，包括目标函数（如时间、能耗、平滑性等）和约束条件（如关节角度限制、碰撞避免等）；3) 提出NSGA-III-FO算法，并将其应用于求解该多目标优化问题；4) 在仿真环境和实际机器人臂平台上进行实验验证，评估算法的性能。
关键创新：论文的关键创新在于提出了NSGA-III-FO算法，该算法在NSGA-III的基础上引入了聚焦算子。聚焦算子的作用是筛选更有希望的个体，并优先对这些个体进行遗传操作，从而加速算法向帕累托前沿的收敛。这种方法可以有效地提高算法的搜索效率，尤其是在目标函数复杂、搜索空间大的情况下。
关键设计：聚焦算子的具体实现方式未知，论文中可能涉及一些参数设置，例如聚焦算子的选择概率、遗传操作的参数等。此外，目标函数的选择和权重设置也会影响算法的性能。具体细节需要参考论文原文。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，提出的NSGA-III-FO算法在DTLZ3和WFG3测试函数上，相较于NSGA-III、MOEA/D和MSOPS-II，具有显著更优的收敛效率。在机器人臂平台上的实验也验证了该算法在解决幕墙安装任务的多目标轨迹规划问题中的效率和实用性。具体性能提升幅度未知，需参考论文原文。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于建筑行业的自动化施工，例如幕墙安装、钢结构焊接、喷涂等。通过优化机器人臂的轨迹，可以提高施工效率、降低能耗、保证施工质量，并减少人工成本。未来，该技术还可以扩展到其他需要多目标优化的机器人应用场景，如医疗机器人、物流机器人等。
📄 摘要（原文）
In the context of labor shortages and rising costs, construction robots are regarded as the key to revolutionizing traditional construction methods and improving efficiency and quality in the construction industry. In order to ensure that construction robots can perform tasks efficiently and accurately in complex construction environments, traditional single-objective trajectory optimization methods are difficult to meet the complex requirements of the changing construction environment. Therefore, we propose a multi-objective trajectory optimization for the robotic arm used in the curtain wall installation. First, we design a robotic arm for curtain wall installation, integrating serial, parallel, and folding arm elements, while considering its physical properties and motion characteristics. In addition, this paper proposes an NSGA-III-FO algorithm (NSGA-III with Focused Operator, NSGA-III-FO) that incorporates a focus operator screening mechanism to accelerate the convergence of the algorithm towards the Pareto front, thereby effectively balancing the multi-objective constraints of construction robots. The proposed algorithm is tested against NSGA-III, MOEA/D, and MSOPS-II in ten consecutive trials on the DTLZ3 and WFG3 test functions, showing significantly better convergence efficiency than the other algorithms. Finally, we conduct two sets of experiments on the designed robotic arm platform, which confirm the efficiency and practicality of the NSGA-III-FO algorithm in solving multi-objective trajectory planning problems for curtain wall installation tasks.