简介:摘要:随着工业自动化水平的提高对机器人运动效率及运动速度的要求也越来越高。在硬件算力大幅提升的条件下,本文提出了一种多自由度机械臂轨迹规划算法。为解决传统的遗传算法及标准粒子群算法容易陷入局部最优的问题,本文基于融合免疫算法的改进型粒子群算法开发了一种机械臂轨迹规划算法,基于ABBIRB-2400机械臂建立了运动学模型,并基于ROS系统的moveit模块搭建其运动学仿真模型进行仿真验证。根据仿真结果优化算法后,通过ROS系统接口对机械臂进行实际运动数据采集,证明该算法能够有效减少机器人有效运动空间内点到点的运动时间,并保证在运动过程中速度的平顺性及加速度的平滑。
简介:摘要:随着工业自动化水平的提高对机器人运动效率及运动速度的要求也越来越高。在硬件算力大幅提升的条件下,本文提出了一种多自由度机械臂轨迹规划算法。为解决传统的遗传算法及标准粒子群算法容易陷入局部最优的问题,本文基于融合免疫算法的改进型粒子群算法开发了一种机械臂轨迹规划算法,基于ABBIRB-2400机械臂建立了运动学模型,并基于ROS系统的moveit模块搭建其运动学仿真模型进行仿真验证。根据仿真结果优化算法后,通过ROS系统接口对机械臂进行实际运动数据采集,证明该算法能够有效减少机器人有效运动空间内点到点的运动时间,并保证在运动过程中速度的平顺性及加速度的平滑。
简介:摘要 针对货位拣选经常陷入局部最优的问题,本文提出了一种高效求解局部优化问题的改进算法,即为混沌粒子群优化算法,运用高效非支配排序法中的顺序搜索策略以大大减少时间复杂度,以及利用混沌映射来提高MOPSO的全局收敛性,最后运用Matlab7.0软件仿真验证, 结果表明该模型能较好的优化货位分配与拣货路径,提高拣货效率,取得了较好的效果。