针对机械臂关节空间轨迹的时间最优规划问题,提出了基于膜计算-粒子群算法的轨迹规划方法。建立了机械臂关节空间轨迹规划模型,使用3次样条曲线构造了轨迹基元函数。提出了膜计算-粒子群算法,通过设计处理器处理膜传递的信息,通过算法淘汰机制、吞并机制和信息交流机制实现膜间合作,膜内根据不同算法原理各自进行速度和位置更新,最终通过膜计算将多种粒子群算法优势进行融合。经测试函数测试,相比于其他粒子群算法,膜计算-粒子群算法具有最高的搜索精度和最快的收敛速度;同时使用多作用力粒子群算法和膜计算-粒子群算法进行轨迹规划,膜计算-粒子群算法规划的机械臂耗时比另一算法减少了23.99%,充分证明了膜计算-粒子群算法在轨迹规划中的优越性。

为了减少机械臂的运行时间、能耗和冲击,提出了基于非支配排序高斯粒子群算法的机械臂轨迹多目标优化方法。以PUMA560机械臂为研究对象,根据需要设置了笛卡尔空间必经点,点与点之间使用5次多项式作为轨迹基元。以点与点之间的运行时间为优化参数,以运行时间、能耗、冲击最小为目标建立了多目标优化函数。将非支配排序融入到粒子群算法中,并对最优粒子施加高斯扰动得到其邻域,使用最优粒子邻域对粒子更新进行引导,有效提高了粒子群算法的多样性,从而提出了非支配排序高斯粒子群算法。使用此算法对多目标模型进行求解,经验证经过优化,运行时间比优化前减少了7.68%,总能耗减少了39.24%。脉动冲击减少了42.64%,充分说明了这里优化方法的有效性。