基于改进鲸鱼算法和神经网络的食品机器人能耗轨迹规划

摘要

目的:针对食品工业机器人动力学参数未知的节能轨迹规划问题,提出一种基于鲸鱼算法和神经网络的点到点机器人关节能耗轨迹规划方案。方法:构建食品机器人移动机械臂点到点关节能耗模型,设计基于神经网络的相似动力学辨识,用改进的鲸鱼算法对权重和偏置参数进行离线优化;采用四次多项式插值法规划关节移动轨迹,将轨迹参数等效为鲸鱼编码,通过求解关节能耗目标优化函数,最终得到能耗最优的关节运动规划轨迹。结果:该方案适用于机器人动力学参数未知下的轨迹规划场景,得到的轨迹能耗比同类降低约9.01%。结论:基于鲸鱼算法和神经网络的轨迹规划能实现食品机器人能耗优化目标。