检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:芮挺[1] 朱经纬[1] 周游[2] 马光彦[1] 姚通[3]
机构地区:[1]解放军理工大学工程兵工程学院,南京210007 [2]江苏经贸职业技术学院,南京210007 [3]武汉大学电气工程学院,武汉430072
出 处:《系统仿真学报》2009年第10期2930-2932,共3页Journal of System Simulation
基 金:国家自然科学基金(50608069)
摘 要:多自由度串联机器人逆运动求解的传统方法是从逆运动方程出发求解析解,在机构存在冗余自由度的情况下会出现求解困难。提出了利用粒子群优化理论直接从正向运动方程出发,求解机器人关节变量的方法。讨论了通过粒子群优化算法的位置-速度搜索模型求解关节变量的方法和步骤。实验对比了求逆运动解析解和本方法结果的差异;验证了在约束条件下搜索关节变量值的效果。实验证实了本算法的有效性。Traditional method of Multi-DOFs serial manipulators analysis is based on inverse kinematic equations. A method based on Particle Swarm Optimization (PSO) to get optimal solution using kinematic equations directly was proposed. The method to get optimal solution of joint variables by particle swarm optimization's velocity-position search model was discussed. Tho difference between calculating inverse kinematic equations method and this paper's method was compared. Experiment validates the optimal solution of joint variables by PSO under constraint condition. Experimental results demonstrate the accuracy of the proposed algorithm.
关 键 词:多自由度机器人 逆运动学 适应度函数 粒子群优化
分 类 号:TP241.2[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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