机械臂时间最优轨迹的样条曲线拟合与智能规划

简介

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9.13%。