【摘 要】
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对于有封闭解的6R机器人的逆运动学运算,虽然可采用解析解法、数值解法,但均需要庞大的计算量。此外,对于机械臂逆向运动学问题,经典粒子群(PSO)算法的多次仿真实验中,存在不稳定问题和易陷入局部最优与种群单一的问题。为此,提出一种改进的PSO算法:引入动态权重因子,利用动态权重调整因子结合CMA-ES算法步长更新方法,平衡全局搜索和局部搜索能力;引入收缩学习因子,防止在迭代过程中陷入局部最优。并以REBot-V-6R机器人为例,建立了机器人的正运动学模型,将机器人的逆运动学求解问题转换为改进PSO算法的寻优
【基金项目】
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湖南省自然科学基金资助项目(2020JJ6078),湖南省学位与研究生教育改革研究基金资助项目(2020JGYB210)。
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对于有封闭解的6R机器人的逆运动学运算,虽然可采用解析解法、数值解法,但均需要庞大的计算量。此外,对于机械臂逆向运动学问题,经典粒子群(PSO)算法的多次仿真实验中,存在不稳定问题和易陷入局部最优与种群单一的问题。为此,提出一种改进的PSO算法:引入动态权重因子,利用动态权重调整因子结合CMA-ES算法步长更新方法,平衡全局搜索和局部搜索能力;引入收缩学习因子,防止在迭代过程中陷入局部最优。并以REBot-V-6R机器人为例,建立了机器人的正运动学模型,将机器人的逆运动学求解问题转换为改进PSO算法的寻优
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