【摘 要】
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针对常规方法难以有效求解冗余机械臂逆运动学的不足,提出了一种基于改进果蝇优化算法的逆运动学解决方案.改进算法采用线性候选解产生机制,克服了基本果蝇优化算法不能搜索负值空间及无法在指定的区域内均匀搜索的缺陷.通过混合学习嗅觉搜索策略的构建,有效增强并合理平衡算法的全局探索与局部开发.此外,通过视觉实时更新策略的引入,提升了算法的搜索效率及加速了算法的收敛速度.以7自由度冗余机械臂的逆运动学求解为例展开对比试验分析,结果表明所提出算法在寻优速度、精度以及结果稳定性等方面明显优于对比算法,说明该方法能够有效解决
【机 构】
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贵阳学院电子与通信工程学院,贵阳550005;南昌大学机电工程学院,南昌330031
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针对常规方法难以有效求解冗余机械臂逆运动学的不足,提出了一种基于改进果蝇优化算法的逆运动学解决方案.改进算法采用线性候选解产生机制,克服了基本果蝇优化算法不能搜索负值空间及无法在指定的区域内均匀搜索的缺陷.通过混合学习嗅觉搜索策略的构建,有效增强并合理平衡算法的全局探索与局部开发.此外,通过视觉实时更新策略的引入,提升了算法的搜索效率及加速了算法的收敛速度.以7自由度冗余机械臂的逆运动学求解为例展开对比试验分析,结果表明所提出算法在寻优速度、精度以及结果稳定性等方面明显优于对比算法,说明该方法能够有效解决冗余机械臂的逆运动学问题.
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