机械臂关节轨迹刚度最优的多方式学习蜂群求解

摘要：

为了求解机械臂关节空间的刚度最优轨迹,提出了基于多方式自适应学习蜂群的轨迹规划方法.以SR20A型串联机械臂为研究对象,基于刚度矩阵的最小特征值定义了机械臂刚度,并建立了机械臂关节轨迹的刚度最优化模型.针对蜜蜂差分搜索效率低、启发性不足等问题,根据个体差异设计了多方式自适应学习策略,并将多方式学习蜂群算法应用于刚度最优轨迹规划.使用5 组轨迹规划实验进行验证,结果表明,多方式学习蜂群算法相比自适应蝙蝠算法和标准蜂群算法,在机械臂关节轨迹求解中具有显著的优越性.

关键词：机械臂、关节轨迹求解、刚度最优化、多方式自适应学习、蜂群算法、最小特征值

所属期刊栏目：52

分类号：TP241(自动化技术及设备)

资助基金：广西高校中青年教师科研基础能力提升项目;广西高校中青年教师科研基础能力提升项目;广西教育科学十四五规划专项课题

在线出版日期：2023-07-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：91-96