采用粒子群优化算法的液压挖掘机高效空中运动轨迹规划方法  

Efficient Air Motion′s Trajectory Planning Method of Hydraulic Excavator Based on Particle Swarm Optimization Algorithm

作　　者：孙祥云[1] 邵辉[1] 赵家宏 

机构地区：[1]华侨大学信息科学与工程学院,福建厦门361021 [2]福建晋工机械有限公司,福建晋江362261

出　　处：《华侨大学学报（自然科学版）》2014年第5期498-502,共5页Journal of Huaqiao University(Natural Science)

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61203040);福建省泉州市科技计划项目(2013Z34);华侨大学引进人才科研启动项目(12Y0306)

摘　　要：以铲斗姿势角为约束,利用三次多项式插值法进行轨迹规划,以铲斗尖运动的最短路径为目标,并以各关节的最大运动速度为约束,用粒子群优化(PSO)算法对各关节的运动时间进行优化.实验数据和仿真结果表明:经过粒子群算法优化后的轨迹规划方法可大幅度提高挖掘机空中运动的工作效率,并保证各关节运动的平稳性,实现运动路径最优的目标.Satisfying the constraint condition of bucket attitude,cubic polynomial interpolation method is used for the trajectory planning on hydraulic excavators.Furthermore,particle swarm optimization（PSO）algorithm is employed to optimize the time of joint motion with the maximum joints′velocity constraints,ensuring a shortest motion trajectory of bucket tip.The experimental data and simulation results show that the proposed trajectory planning algorithm greatly improves the working efficiency of excavator motion,guarantees the smooth movement of each joint,and obtains the optimal motion path in free space.

关 键 词：液压挖掘机 轨迹规划 粒子群优化算法 时间优化 

分 类 号：TU621[建筑科学—建筑技术科学] TP271.31[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]