采用粒子群算法耦合遗传算法优化双臂机器人模糊逻辑控制研究

简介

为了提高双臂机器人运动轨迹追踪精度,降低运动过程中的抖动幅度,引入混合粒子群算法优化双臂机器人模糊逻辑控制,并对误差和力矩进行仿真。创建双臂机器人平面运动模型简图,建立机械臂运动方程式。分析了模糊逻辑控制规则,引用模糊逻辑控制不同成本函数定义机械臂运动轨迹的平方误差均值、误差的绝对值及控制力参考误差,采用遗传算法耦合粒子群算法优化模糊逻辑控制的成本函数。通过MATLAB对优化模糊逻辑控制的双臂机器人运动轨迹控制力矩进行仿真,并且与模糊逻辑控制仿真结果形成对比。仿真结果显示受外界环境干扰时,双臂机器人模糊逻辑控制采用遗传算法耦合粒子群算法优化后,不仅运动轨迹追踪误差较小,而且输入力矩值也较小。双臂机器人模糊逻辑控制采用遗传算法耦合粒子群算法优化后,能够提高机器人运动轨迹追踪精度和降低控制系统抖动幅度。