为了解决机械臂关节空间的时间最优轨迹规划问题,提出了改进B样条曲线和优化搜索策略蜂群算法相结合的规划方法。B样条曲线分为近似拟合和插值拟合,近似拟合无法保证经过所有轨迹点,插值拟合存在型值点向控制点反算引起的计算量过大问题,为了兼顾拟合精度和计算量,通过扩展控制点的方法改进了B样条拟合曲线。建立了机械臂关节空间轨迹规划模型,提出了优化搜索策略蜂群算法的求解方法。以蜂群算法为基础,使用高斯伸缩因子调节引领蜂向最优解的学习程度,保证了较大概率向最优靠近,相当概率向外扩展而增加多样性;使用三角变异改进跟随蜂的蜜源搜索策略,综合以上方法提出了优化搜索策略蜂群算法。经仿真验证,改进B样条曲线拟合精度比B样条曲线提高一个数量级以上;优化蜂群算法的规划结果满足约束条件,比传统蜂群算法规划结果减少了...

为了对机械臂运动轨迹的能耗、时间和冲击进行综合优化,提出了基于累积非支配赋值NSGA-Ⅱ算法的多目标优化方法。对七自由度冗余机械臂的实物及模型进行了介绍,以机械臂到达各给定轨迹点的时间为优化参数,以减少机械臂轨迹的能耗、时耗和冲击为目标建立了多目标优化模型。对传统NSGA-Ⅱ算法进行了缺陷分析,引入了累积非支配赋值的选择方法和自适应模拟交叉二进制算子,从而提高染色体的多样性和特殊性。给定6个轨迹点进行仿真验证,结果表明累积非支配赋值NSGA-Ⅱ算法得到的Pareto解集优于传统NSGA-Ⅱ算法的Pareto解集,以时间最少为例给定了规划的关节空间轨迹,该轨迹满足设定的角度约束、角速度约束、角加速度约束,可以应用于实际工作。