基于改进粒子群优化算法的六自由度机器人轨迹优化算法
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西安工程大学电子信息学院

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TP241.2

基金项目:

西安市科技局科技计划项目“基于智能制造的纺织厂管理与设备控制系统设计与研究”,编号:201805030YD8CG14(1); 陕西省科技厅工业领域一般项目“纺织厂智能空调控制系统关键技术研究”,编号:2019GY-109.


Trajectory of 6-DOF Robot Based on Improved Particle Swarm Optimization Algorithm
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    摘要:

    针对六自由度机器人轨迹规划问题,应用传统B样条轨迹规划方法,并且结合改进的粒子群优化算法,使机械臂在通过既定路径点的前提下,提高机械臂运行效率且保证运行的稳定性。该方法应用了改进的粒子群算法,优化了基本的粒子群算法,改善其容易陷入局部最优的缺点能快速准确得到最优解。通过仿真实验,可以看出本方法具有可实行性,且在满足运动学约束的前提下,运行时间更短流畅性更好。

    Abstract:

    Aiming at the trajectory planning problem of 6-DOF robots, the traditional B-spline trajectory planning method is used, and combine with the improved particle swarm optimization algorithm to improve the efficiency and stability of the manipulator under the premise of passing through the given path points. This method uses the improved particle swarm optimization (PSO) algorithm, optimizes the basic PSO algorithm, improves its shortcomings of easily falling into local optimum, and can quickly and accurately get the optimal solution. Through the simulation experiment, we can see that this method is feasible, and under the premise of satisfying the kinematic constraints, the running time is shorter and the fluency is better.

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  • 收稿日期:2019-06-27
  • 最后修改日期:2019-08-30
  • 录用日期:2019-09-05
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