【摘 要】
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为了提高机器人运动轨迹的控制效果,提出一种基于多目标优化克隆算法的机器人模糊控制方案。分析了克隆变异算法的等级支配关系及增殖机制,并基于多目标优化策略对算法的性能
【基金项目】
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四川省2018-2020年高等教育人才培养质量和教学改革项目(JG2018-1112)
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为了提高机器人运动轨迹的控制效果,提出一种基于多目标优化克隆算法的机器人模糊控制方案。分析了克隆变异算法的等级支配关系及增殖机制,并基于多目标优化策略对算法的性能进行优化;基于目标函数向量识别出理想曲线的最优解,实现对机器人系统运动轨迹优化和动态控制补偿。搭建仿真平台验证所提控制算法的有效性,从对机器人各关节运动数据采样对比可知:所提出算法的轨迹控制偏差更小,控制轨迹更接近于理想轨迹,尤其是在加入噪声和干扰信号的条件下控制效果的优势更明显。
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