一种基于时间最优的机器人机械臂的轨迹规划方法技术

本发明专利技术属于机器人机械臂运动轨迹规划技术领域，具体公开了一种基于时间最优的机器人机械臂的轨迹规划方法，获取机器人机械臂的轨迹规划参数；采用佳点集方法初始化种群，增加了种群多样性，有利于摆脱局部最优的吸引；引入改进的莱维飞行策略，在一定程度上解决了局部最优的问题。在算法前期设置了较大的步长，增加了搜索广度，加快了算法迭代速度；在算法后期设置了较小步长，提升了算法精度；引入小孔成像策略，将其应用于算法后期，仅增加较小的计算量便可在后期进一步帮助算法跳出局部最优；将改进沙猫群智能优化算法与传统的3‑5‑3插值法相结合实现了时间最优轨迹规划，减少了迭代次数，且无需进行复杂参数的调试，并进一步提升了求解精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及机器人机械臂运动轨迹规划，特别是一种基于时间最优的机器人机械臂的轨迹规划方法。

技术介绍

1、时间最优轨迹规划能够显著提高机器人的工作效率，有助于提高机器人的精度和稳定性，在许多领域中具有重要的应用价值，例如自动驾驶、移动机器人、航空航天等。时间最优轨迹规划的相关研究已经取得了许多进展，但其通常涉及大规模的状态空间和约束条件，导致问题求解的复杂性很高。传统的优化算法难以有效解决这些复杂问题。群智能优化算法具有全局搜索能力和自适应性。将其应用于最优时间轨迹求解可以解决复杂性、鲁棒性、多目标、多约束优化等问题，但仍存在着迭代次数多和复杂参数调试的缺陷。为了解决上述问题，本文提出了一种基于改进沙猫群智能算法(improvement of sand cat swarmoptimization,简称iscso)的时间最优轨迹规划方法。

2、时间最优轨迹规划问题可以抽象为一个目标函数，之后便可以利用群智能优化算法来对所建立的目标函数进行优化。lunhui zhang等人提出了一种自适应布谷鸟搜索(acs)算法，再借助五次b样条插值法成功规划出本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于时间最优的机器人机械臂的轨迹规划方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于时间最优的机器人机械臂的轨迹规划方法，其特征在于，改进的沙猫群智能算法为：

【技术特征摘要】

1.一种基于时间最优的机器人机械臂的轨迹规划方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜巧玲，韩文涛，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：