【摘 要】
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就目前遗传算法收敛性差且速度较慢，以及粒子群算法较容易跳进局部最优而非全局最优的情况下，提出了一种人工智能算法——GA-PSO的混合优化算法，来达到机械臂运行时间的最优。采用人工智能算法对关节空间中的位置以及事件进行优化，以此实现六轴机械臂运动轨迹的优化，即从起点位置到达目标点所花时间最短。运用5次多项式来构造关节空间插值曲线，以时间优化作为主要研究的运动轨迹规划转变为非线性且有约束的轨迹规划，进
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就目前遗传算法收敛性差且速度较慢，以及粒子群算法较容易跳进局部最优而非全局最优的情况下，提出了一种人工智能算法——GA-PSO的混合优化算法，来达到机械臂运行时间的最优。采用人工智能算法对关节空间中的位置以及事件进行优化，以此实现六轴机械臂运动轨迹的优化，即从起点位置到达目标点所花时间最短。运用5次多项式来构造关节空间插值曲线，以时间优化作为主要研究的运动轨迹规划转变为非线性且有约束的轨迹规划，进一步结合GA-PSO的混合优化算法来获取全局的最优解；利用MATLAB软件进行仿真，得出仿真结果显示该方法优于单一的GA与PSO算法。
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