基于改进GA的5R串联机器人最优时间轨迹规划
Automation & Instrumentation（2022）
Abstract
该文以工业自动化中的5R工业机器人为研究对象,在关节空间中采用3-5-3样条插值曲线建立起轨迹基元函数,并提出一种改进遗传算法(genetic algorithm,GA)对3-5-3样条插值曲线的各段插值时间分别进行优化用以满足不同速度的约束条件.在遗传算法中采用轮盘赌法和锦标赛选择法相结合的选择算子并针对交叉概率和变异概率分别设置自适应参数调节机制,以实现算法性能的提升,防止种群陷入局部极值.在MATLAB中搭建5R机器人仿真平台进行实时实验,得到了各关节角度位置、角速度、角加速度、急动度曲线,实验表明该方法能够有效实现不同速度约束下的最优时间轨迹规划.
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