基于模拟退火量子遗传算法的焊接机器人轨迹规划OA北大核心CSTPCD
针对焊接机器人在焊接过程中经常出现的轨迹规划问题,以六自由度机械臂PUMA 560为研究对象,采用笛卡尔空间规划轨迹,并利用混合算法,以关节惯性力矩变化量最小为优化目标,对不同末端位置的各个关节惯性力矩进行优化,从而消除了机械臂焊接过程中的运行不稳定、关节运动不平稳等问题。克服了模拟退火算法收敛速度慢及量子遗传算法局部寻优能力差等问题,成功规划出机械臂关节惯性力矩最优轨迹。MATLAB仿真结果表明,模拟退火量子遗传算法收敛时间相比传统遗传算法缩短…查看全部>>
金宇杰;龚堰珏;赵罘
北京工商大学人工智能学院,北京100048北京工商大学人工智能学院,北京100048北京工商大学人工智能学院,北京100048
机械工程
机械臂轨迹规划模拟退火算法量子遗传算法惯性力矩
《现代制造工程》 2024 (1)
P.33-38,6
国家自然科学基金项目(51975006)。
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