基于改进遗传算法的时间最优轨迹规划

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提出一种工业机器人时间最优轨迹规划方法。将机器人关节空间的轨迹视为拟合关键点的三次样条曲线,以最优时间为目标建立最优时间轨迹规划的数学模型,同时考虑关节轨迹速度、加速度和加加速度的约束,结合目标函数值和约束条件提出一种用于进化算法的排序方法,以改进遗传算法为例优化关节空间的三次样条轨迹。应用谢菲尔德(Sheffield)遗传算法工具箱计算遗传算法优化结果,以D-H法建立机器人运动学模型,结合Roboticstoolbox构建机器人的三维仿真模型,建立对机器人三次样条轨迹优化的仿真环境。对斯坦福机器人仿真实验结果表明,与传统的模式搜索法相比,改进遗传算法优化的轨迹总时间明显降低。
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