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Time Optimal Trajectory Planning Algorithm for Robotic Manipulator Based on Locally Chaotic particle swarm optimization

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Chinese Journal of Electronics 2022年第5期31卷 906-914页

作者： DU Yuxiao CHEN Yihang School of Automation Guangdong University of Technology

Optimal trajectory planning is a fundamental problem in the area of robotic research. On the time-optimal trajectory planning problem during the motion of a robotic arm, the method based on segmented polynomial interpolation function with a locally chaotic particle swarm optimization(LCPSO) algorithm is proposed in this paper. While completing the convergence in the early or middle part of the search, the algorithm steps forward on the problem of local convergence of traditional particle swarm optimization(PSO) and improved learning factor PSO(IFPSO) algorithms. Finally, simulation experiments are executed in joint space to obtain the optimal time and smooth motion trajectory of each joint,which shows that the method can effectively shorten the running time of the robotic manipulator and ensure the stability of the motion as well.

关键词： particle swarm optimisation convergence robotic arm path planning smooth motion trajectory interpolation local convergence segmented polynomial interpolation function robotic manipulator factor PSO algorithms parameter estimation fundamental problem polynomials traditional particle swarm optimization chaos time-optimal trajectory planning problem robotic research running time locally chaotic particle swarm optimization algorithm time optimal trajectory planning algorithm manipulators

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