关于机械臂实时避障路径规划的遗传算法研究论文

简介：
本论文聚焦于利用遗传算法优化机械臂在动态环境中的实时避障路径规划问题，提出了一种高效的路径搜索策略，以提高机械臂作业时的灵活性和安全性。 为解决模块化机械臂在运行过程中可能与工作空间中的障碍物发生碰撞的问题，本段落提出了一种基于遗传算法的避障路径规划方法。首先利用D-H（Denavit-Hartenberg）表示法对机械臂进行建模，并对其进行运动学和动力学分析，从而建立相应的运动学和动力学方程。在此基础上，通过使用遗传算法，在单个或多个障碍物的工作环境中以运行时间、移动距离以及轨迹长度作为优化指标来实现避障路径规划的最优化。仿真结果表明，基于遗传算法的机械臂避障路径规划方法是有效且可行的，并能提高机械臂在工作空间中避开障碍物的能力和效率。