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机械工程学报 2017年第3期53卷 1-8页

作者：林阳赵欢丁汉华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室武汉430074

几何结构不满足Pieper准则的机器人被称为一般机器人,其逆运动学运算不能采用封闭解法,而采用数值解法又需要庞大的计算量,且存在奇异位置无法求解的问题。为此,将多种群遗传算法应用于运动学逆解运算,提出一种适用于一般机器人的高精... 详细信息

几何结构不满足Pieper准则的机器人被称为一般机器人,其逆运动学运算不能采用封闭解法,而采用数值解法又需要庞大的计算量,且存在奇异位置无法求解的问题。为此,将多种群遗传算法应用于运动学逆解运算,提出一种适用于一般机器人的高精度并行求逆算法。为避免机器人位姿收敛精度不同,该算法将目标函数分解为位置和姿态函数,同时引入适应度函数权值系数来平衡两函数收敛速度;为避免局部收敛,该算法采用多点交叉和均匀交叉相结合的交叉算子,并逐步增大均匀交叉概率来抑制短子串偏差,使搜索趋于稳健;为提高收敛速度,该算法采用动态变异率的变异算子,以及种群替代和个体替代相结合的移民算子来克服全局收敛的盲目性。以封闭解法和数值解法无法求逆的6R一般机械臂为对象,开展与单种群遗传算法的对比试验,结果表明:该算法可在避免局部收敛的基础上保证算法稳定性,且能够大幅提升收敛精度和速度。

关键词：一般机器人运动学逆解多种群遗传算法改进操作算子

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结合MPGA-RBFNN的一般机器人逆运动学求解

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智能系统学报 2019年第1期14卷 165-170页

作者：张毅刘芳君胡磊重庆邮电大学重庆市信息无障碍与服务机器人工程技术研究中心重庆400065

针对一般机器人逆运动学求解过程中存在的求解速度慢、精度低的问题,将多种群遗传算法(multiple population genetic algorithm,MPGA)引入径向基函数神经网络(radial basis functions neural network,RBFNN),提出一种适用于一般机器人... 详细信息

针对一般机器人逆运动学求解过程中存在的求解速度慢、精度低的问题,将多种群遗传算法(multiple population genetic algorithm,MPGA)引入径向基函数神经网络(radial basis functions neural network,RBFNN),提出一种适用于一般机器人的高精度MPGA-RBFNN算法。该算法采用3层结构的RBFNN进行一般机器人逆运动学求解,结合一般机器人的正运动学模型,采用MPGA优化RBFNN的网络结构和连接权值的方法,同时应用混合编码和演化的方式,实现了从机器人工作空间位姿到关节角度的非线性映射,从而避免了复杂的公式推导并提高了求解速度。采用6R一般机器人作为实验平台进行实验,实验结果表明:MPGA-RBFNN算法不仅提高了一般机器人在逆运动学中的求解速度,而且MPGA-RBFNN算法的训练成功率和逆解的计算准确率也得到了提高。

关键词：多种群遗传算法径向基函数神经网络一般机器人运动学逆解混合编码同时演化

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基于改进双种群烟花算法的机器人逆解研究

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组合机床与自动化加工技术 2020年第9期 42-46页

作者：章路平何高清合肥工业大学机械工程学院合肥230041

一般机器人的逆运动学求解过程中存在着推导公式复杂,求解精度低的问题。为此,将双种群烟花算法进行了一定的改进,提出了一种基于改进双种群烟花算法的高精度机器人逆解算法。该算法采用两个种群并行对解空间进行搜索,增加了种群的多样... 详细信息

一般机器人的逆运动学求解过程中存在着推导公式复杂,求解精度低的问题。为此,将双种群烟花算法进行了一定的改进,提出了一种基于改进双种群烟花算法的高精度机器人逆解算法。该算法采用两个种群并行对解空间进行搜索,增加了种群的多样性;优化过程中采用协作算子进行种群间的信息交换,得到了更快的收敛速度;同时引入了算法早熟扰动机制来提高搜索的成功率,避免陷入局部最优解。最后以6R一般机器人作为实验对象进行实验,结果表明:改进双种群烟花算法不仅提高了收敛精度,而且在运算速度和收敛成功率上也有很大的提升。

关键词：增强型烟花算法双种群一般机器人逆运动学解协作算子

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