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基于混合粒子群算法的机械臂最优运动规划研究（2009年）

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简介：
本研究针对机械臂运动规划问题，提出了一种改进的混合粒子群优化算法，旨在提高机械臂路径规划的效率和准确性。 多关节机械臂路径规划是一个复杂的非线性优化问题，很难找到单一的最优解。为此，提出了一种结合单纯形算法与粒子群算法的混合方法来解决此类问题。通过仿真试验发现，相较于传统的A*算法，该混合算法能够提供更高的求解精度。

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  • 基于混合粒子群算法的机械臂最优运动规划研究（2009年）
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    本研究针对机械臂运动规划问题，提出了一种改进的混合粒子群优化算法，旨在提高机械臂路径规划的效率和准确性。 多关节机械臂路径规划是一个复杂的非线性优化问题，很难找到单一的最优解。为此，提出了一种结合单纯形算法与粒子群算法的混合方法来解决此类问题。通过仿真试验发现，相较于传统的A*算法，该混合算法能够提供更高的求解精度。
     
  • 基于粒子群算法的刚柔混合机械臂振动抑制策略规划
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    本研究提出了一种利用粒子群优化算法为刚柔混合机械臂设计振动抑制策略的方法，有效提升了机械臂操作过程中的稳定性和精度。 本段落提出了一种结合基函数叠加与粒子群优化（PSO）的振动抑制轨迹规划方法。首先推导了各关节变量与模态坐标之间的关系，并采用正弦-梯形函数作为基函数来构造各个关节的角速度，其中基函数的系数和幅值为待定参数；然后将末端振动最小化轨迹规划问题转化为求解这些待定参数的优化问题，并利用PSO算法获取最优参数值；最后通过双杆刚柔混合机械臂进行仿真研究。结果显示，所提出的方法显著减少了机械臂末端的残留振动。
     
  • 基于改良粒子群算法的机械臂时间最优轨迹规划.pdf
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    本文提出了一种改进的粒子群优化算法，用于解决机械臂的时间最优轨迹规划问题，提高了路径规划的效率和准确性。 本段落档探讨了改进粒子群算法在时间最优机械臂轨迹规划中的应用。通过优化传统粒子群算法的参数设置及引入自适应调整策略，提高了路径搜索效率与精度，在确保安全的前提下实现了更短的时间内完成预定任务的目标设定。该方法适用于复杂环境下的多自由度机械臂运动控制问题，并为实际工程中提高生产效率提供了新的解决方案思路。
     
  • 基于改进粒子群算法的六自由度机械臂时间最优轨迹规划方法研究
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    本文探讨了一种基于改进粒子群优化算法的时间最优路径规划策略，专门针对六自由度机械臂的应用场景进行设计和实现。通过引入自适应调整机制与多目标优化思想，有效解决了传统粒子群算法在复杂环境下的局限性问题，显著提升了轨迹规划的速度及精度，为自动化生产中的高效作业提供了强有力的技术支持。 提出了一种基于改进粒子群算法的6自由度机械臂时间最优轨迹规划方法。首先，在关节空间下利用正逆运动学原理获取机械臂的轨迹插值点；其次，为了使机械臂能够快速平稳地到达目标位置，采用3-5-3多项式进行轨迹插值；最后，使用改进PSO算法对分段多项式构造的轨迹进行优化，实现6自由度机械臂的时间最优轨迹规划。 关键词包括：机械臂、6自由度、关节空间、轨迹插值点、PSO算法、多项式插值和时间最优轨迹规划。
     
  • 基于SSADMO混合算法的机械臂时间最优轨迹规划
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    本文提出了一种结合SSAD和MO算法的新型方法，用于实现机械臂的时间最优轨迹规划。通过实验验证了该策略的有效性和优越性。 麻雀搜索算法与侏儒猫鼬优化算法在工业机器人轨迹规划中的应用研究。
     
  • 基于ROS/Gazebo的机械臂运动规划研究
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    本研究聚焦于利用ROS与Gazebo平台进行机械臂运动规划的探索，旨在提升机械臂在复杂环境中的自主导航和操作能力。通过模拟实验优化算法，以实现高效、精确的任务执行。 针对机械臂在复杂作业环境中的人机安全问题,对机械臂的运动规划方法进行了仿真研究。为了降低研究工作的复杂性，在ROS（机器人操作系统）中建立了自主研发机械臂的仿真模型，并完成了虚拟样机的虚拟控制系统的搭建。利用开源物理仿真引擎Gazebo模拟了机械臂在真实工作环境下的静力学和动力学约束，通过ROS与Gazebo联合仿真的方式对改进后的快速扩展随机树算法在高维规划空间中的性能进行了分析。
     
  • 基于混合粒子群算法的TSP问题Matlab代码研究_混合粒子群
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    本研究探讨了针对旅行商问题(TSP)的混合粒子群优化算法，并提供了相应的MATLAB实现代码。通过改进传统PSO算法，提高了求解效率和路径优化质量。 在遗传算法中，交叉和变异的思想可以应用于此场景：首先让个体粒子与个体最优进行交叉操作以生成新的粒子；如果新产生的粒子不如原来的粒子好，则舍弃这个新的粒子。完成个体最优的交叉后，还需将新的粒子与群体最优进行交叉，同样地，若新产生的是劣质解则予以剔除。在完成了所有的交叉操作之后，对最新的粒子执行变异操作，并且再次检查是否需要保留这一变化后的结果。整个过程会不断重复直到满足预定循环条件为止，在这个过程中找到的群体最优粒子即为搜索到的最佳解决方案。
     
  • 时间最优机械臂轨迹规划的AGA算法研究.pdf
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    本文探讨了一种基于自适应遗传算法（AGA）的时间最优机械臂轨迹规划方法，旨在提高机械臂运动效率和精度。通过优化关键参数，该算法能够有效解决传统遗传算法在复杂路径规划中的局限性，并实现快速、平稳的机械臂操作。 根据机械臂运动学约束条件，本段落提出了一种基于自适应遗传算法（AGA）的关节空间3-5-3多项式插值轨迹规划方法。该方法利用运动学约束以实现最优时间目标，并针对静态环境下的点到点路径规划问题进行研究。通过应用AGA算法计算多项式的最佳插值时间，与传统的基于GA的3-5-3多项式机械臂轨迹规划相比，在算法收敛性和运行平稳性方面表现出显著优势。
     
  • 基于遗传算法的机械臂运动规划
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    本研究采用遗传算法优化机械臂的运动路径，旨在提高机械臂在复杂环境中的操作效率与灵活性，减少碰撞风险。通过模拟自然选择过程，遗传算法能够有效探索大量可能解空间，找到最优或接近最优的运动方案。该方法适用于多种类型的机器人系统，并为解决高维度、非线性约束问题提供了新的视角。 遗传算法在机械臂规划中的应用表明，由于机械臂结构复杂，很难通过解析计算求得逆运动学解。因此，可以利用遗传算法来进行有效的规划。
     
  • 基于MATLAB的机械臂运动学和动力学建模、轨迹规划以及雅可比矩阵求解和时间最优粒子群优化算法的研究
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    本研究利用MATLAB平台，对机械臂进行运动学与动力学建模，并探讨了轨迹规划方法及雅可比矩阵的计算。同时引入了基于时间最优性的粒子群优化算法，以提升机械臂控制精度和效率。 本段落研究基于MATLAB的机械臂运动学与动力学建模、轨迹规划及雅克比矩阵求解，并引入时间最优粒子群优化算法进行路径设计。主要内容包括：利用MATLAB实现机器人机械臂运动学正逆解，建立其动力学模型并进行仿真；通过蒙特卡洛采样方法绘制末端执行器的工作空间图；采用改进的时间最优粒子群优化算法对轨迹规划进行优化。关键词涵盖：MATLAB, 机器人机械臂运动学正逆解, 动力学建模仿真, 轨迹规划, 雅克比矩阵求解, 蒙特卡洛采样, 工作空间可视化, 时间最优性分析，粒子群优化算法。