机械臂关节轨迹刚度最优的多方式学习蜂群求解

简介

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。