【摘 要】
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针对传统工业机器人轨迹规划效率低、运行不稳定的问题,提出了可以动态调节学习因子的粒子群算法(PSO)。该方法通过分段多项式插值进行轨迹的拟合,并运用改进的粒子群算法以
【机 构】
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长春工业大学电气与电子工程学院,北京首钢国际工程技术有限公司
【基金项目】
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青年科学基金项目(61503045)
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针对传统工业机器人轨迹规划效率低、运行不稳定的问题,提出了可以动态调节学习因子的粒子群算法(PSO)。该方法通过分段多项式插值进行轨迹的拟合,并运用改进的粒子群算法以时间为适应度函数对工业机器人的轨迹进行优化,有效地将分段多项式插值函数与PSO相结合,避免了粒子群算法构造适应函数的复杂过程,对于传统的PSO初期较易落入局部极值且后期收敛速度缓慢的问题得到了改善。通过实验得到机械手每个关节的运动位姿、速度和加速度轨迹可知,该方法可以有效地实现工业机器人的轨迹优化,并且在提高运行效率的同时保证整体运行的稳定。
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