基于自适应变换蝙蝠算法的机械臂轨迹优化
孙颙琰
郭文勇
孙云岭
王晶航
海军工程大学 动力工程学院,湖北 武汉 430033
摘要：为了提高机械臂工作效率,同时减少能量损耗及所受冲击,提出了一种基于自适应变换蝙蝠算法(Adaptive transformation bat algorithm,ATBA)的轨迹优化方法.利用5次多项式插值建立机械臂轨迹模型,通过在标准蝙蝠算法(Bat algorithm,BA)的局部搜索中加入动态扰动系数,同时改进全局搜索与局部搜索的变换策略,得到了ATBA;将时间、能耗和冲击设为优化目标,对机械臂运动轨迹进行优化.对6自由度机械臂进行仿真分析,结果表明,该轨迹优化方法能有效地进行多目标寻优,得到理想的Pareto最优解集,通过实际工况构造归一化权重目标函数,选择期望解,较好地提高了轨迹、速度、加速度的平滑性及机械臂的运行效率.
关键词：自适应变换蝙蝠算法多目标优化5次多项式插值六轴机械臂
资助基金：军队科研项目(417214422)
论文发表日期：2022-05-15
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 35-41 )
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