基于QPSO算法的机器人时间最优轨迹规划

发布时间：2023-02-07 14:46

　　在考虑关节约束的前提下,为得到工业机器人时间最优的关节运动轨迹,提出一种工业机器人时间最优轨迹规划新算法。采用五次非均匀B样条插值法构造各关节运动轨迹,得到的机器人各关节位置准确,各关节速度、加速度和加加速度曲线连续。利用量子行为粒子群优化算法(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,简称QPSO)进行时间最优的轨迹规划,该算法可以在整个可行域上搜索,具有较强的全局搜索能力。与标准粒子群算法(Particle Swarm Optimization,简称PSO)和差分进化算法(Differential Evolution Algorithm,简称DE)相比较,结果显示使用该算法进行时间最优的轨迹规划得到的数值结果更小。

【文章页数】：4 页

【文章目录】：
0 引言
1 关节空间轨迹优划问题描述
2 基于五次非均匀B样条的关节轨迹构造
    2.1 k次B样条曲线基本概念
    2.2 构造各关节运动轨迹
3 量子行为粒子群优化算法
4 仿真验证
5 结束语



本文编号：3737017