【摘 要】
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针对煤矿井下非结构化、不确定和复杂的未知环境作业轨迹规划问题,提出了一种基于粒子群算法的机器人轨迹规划与优化方法。建立机器人动力学模型,通过将机器人运动学约束转化
【机 构】
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贵州盘江精煤股份有限公司,贵州大学机械工程学院
【基金项目】
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贵州省工程技术研究中心建设项目（黔科合高G字[2014]4003）, 贵州大学研究生创新实践基地建设项目“数字化精密成形技术及装备研究生创新实践基地”（贵大研CXJD[2014]001）
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针对煤矿井下非结构化、不确定和复杂的未知环境作业轨迹规划问题,提出了一种基于粒子群算法的机器人轨迹规划与优化方法。建立机器人动力学模型,通过将机器人运动学约束转化为三次样条插值曲线的控制关键点约束的非线性约束优化问题,利用三次多项式插值拟合曲线,通过粒子群算法和惩罚函数法相结合,采用自适应函数控制插值收敛速度,得到一条满足实际工况要求的最优时间轨迹。研究结果表明,该方法有效地解决了煤矿井下复杂环境的机器人时间最优轨迹优化问题。
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