基于人工蜂群算法的機械手軌跡規(guī)劃研究.pdf

1、機械手軌跡規(guī)劃是機器人學領域一個很重要的分支和研究的熱點，機械手軌跡規(guī)劃的研究亦就是對軌跡規(guī)劃算法的研究。
　　本文以人工蜂群算法作為算法指導思想，針對DM-P600機械手展開了對機械手軌跡規(guī)劃問題的研究。為了優(yōu)化工業(yè)機器人運動性能，本文首先在分析串聯(lián)工業(yè)機器人的工作特性的基礎上，考慮機械手各關節(jié)的速度、加速度和二階加速度等約束條件，采用二次函數(shù)與余弦函數(shù)的組合構成軌跡規(guī)劃擬合曲線的方法，并引入懲罰函數(shù)作為加權系數(shù)，將機械手在運動

2、過程中的總時間作為優(yōu)化的目標函數(shù)。
　　人工蜂群算法是一種模擬蜜蜂群體尋找優(yōu)良蜜源的仿生智能計算方法，雖然該算法還沒有成為新的研究熱點，但已成為仿生智能算法領域的一朵奇葩。它已在很多解決優(yōu)化問題上顯露出它的優(yōu)越性，但還很少應用在機械手軌跡規(guī)劃研究中。因此，在次基礎上，本文提出了一種基于人工蜂群算法優(yōu)化策略的時間最優(yōu)算法（TOABC）。
　　研究表明：通過與改進后的遺傳算法作比較，在保證速度、加速度及二階加速度等約束的前提下，