Advertisement

该MATLAB程序(.m文件)用于10自由度机械臂的逆解，并基于粒子群算法实现。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
通过对经典粒子群算法的调整，我们成功地融入了渐变惯性权重机制。随后，该算法被应用于10自由度机械臂的逆解问题进行求解。最终，整个优化流程被呈现为可视化的形式，以便于更直观地理解和分析。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于粒子群算法的10自由度机械臂逆解MATLAB程序.m
    优质
    本MATLAB程序利用粒子群优化算法求解10自由度机械臂的逆运动学问题，实现复杂路径规划与姿态调整。 对常用的粒子群算法进行改进，引入渐变惯性权重，并将其应用于10自由度机械臂的逆解求解问题中。最后将优化过程可视化展示。
     
  • 基于雅克比转置法的10自由度机械臂逆解MATLAB程序
    优质
    本项目采用MATLAB编写了一个针对10自由度机械臂的逆运动学求解程序，运用了雅克比矩阵转置法来简化计算过程。该程序能有效提高复杂机械臂系统的控制精度和效率。 用时需要将x, y, z以及下面的雅克比矩阵替换为机器人的参数，并且需要提前设定好轨迹，也可以将轨迹改为单点。
     
  • 四自由度机械臂的逆解算程序
    优质
    本程序旨在解决四自由度机械臂的逆运动学问题，通过计算给定末端位置和姿态对应关节角度值，实现精确控制。 这是一款四自由度机械臂的逆解析算法程序。通过设置坐标位置可以输出各个舵机的转动角度。
     
  • 六自由度机械臂逆解与MATLAB应用.zip
    优质
    本资源为《六自由度机械臂逆解与MATLAB应用》项目文件，内含六自由度机械臂的逆运动学解决方案及其在MATLAB中的实现代码和示例。适合机器人技术爱好者及研究人员学习参考。 机械臂逆解+MATLAB+六自由度.zip
     
  • 基于MATLAB的六自由度机械臂正逆运动仿真
    优质
    本研究利用MATLAB软件平台进行六自由度机械臂的建模与仿真，重点探讨其正向和逆向运动学问题，并通过编程实现精确控制和路径规划。 我使用MATLAB 2016b完成了机械臂仿真的工作，并通过运行znGUI动态显示了机械臂的变化情况。各个关节角的具体变化是从变量cz中提取出来的。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • 3自由度机械臂正逆解的MATLAB代码.zip
    优质
    该压缩包包含一个用于计算三自由度机械臂正向和逆向运动学问题的MATLAB代码集。通过输入关节角度或末端位置，可以实现坐标转换与姿态规划。 最近在做一个12自由度四足机器人的项目，每条腿有3个自由度。这个项目涉及到足端位姿关节逆解的问题，因此进行了简单的推导，并编写了Matlab仿真程序供有兴趣的同学下载使用。四足机器人腿部结构分为肘式和膝式两种类型，顾名思义很容易理解。 为了探索前肘后膝型、双肘型以及双膝型四足机器人的不同特性，我推导出了这两种腿步的关节逆解方法。出于简化考虑，在这个过程中没有使用《机器人学》中复杂的坐标转换理论，而是依赖于基础初高中几何知识就可以理解整个过程。 项目包含四个文件：forword_kinamic_x.m、forword_kinamic_z.m（对应肘式正逆运算）、invar_kinamic_x.m 和 invar_kinamic_z.m （对应膝式的正逆解运算）。
     
  • 基于MATLAB的量子粒子群算法实现及程序说明_量子粒子群算法_MATLAB
    优质
    本研究利用MATLAB平台实现了量子粒子群优化算法，并详细阐述了该算法的设计思路、代码结构及其应用实例，为相关领域提供了有效的编程参考。 量子粒子群算法代码，包含中文注释，适合编程初学者学习。
     
  • 基于MATLAB的粒子群算法程序
    优质
    本项目基于MATLAB开发，实现了一种优化求解工具——粒子群算法。通过模拟鸟群觅食行为，该程序能够高效解决各类复杂优化问题，适用于学术研究和工程应用。 本段落为某位同学在毕业设计期间使用的粒子群算法的MATLAB程序分享，希望能对大家有所帮助。
     
  • 基于MATLAB的粒子群算法程序
    优质
    本简介介绍了一种利用MATLAB实现的粒子群优化算法的程序设计。通过详细参数设定及代码示例，该工具能够有效解决各类复杂优化问题。 通过简单的算例解释了粒子群算法。该算法的发展过程表明其在问题求解中的有效性和灵活性。粒子群优化算法（Partical Swarm Optimization, PSO）中，每个粒子代表一个问题的可能解，这些个体的行为以及群体内的信息交换共同促进了智能性的问题解决方式。由于PSO操作简单且收敛速度快，在函数优化、图像处理和大地测量等多个领域得到了广泛应用。