基于改进遗传算法的工业机器人能耗最优轨迹规划

摘要

为了降低工业机器人在工作过程中的能耗,提出了一种能耗最优的轨迹规划方法。将机器人的轨迹视为由空间中一系列的型值点构成,每相邻的型值点间由一段五次B样条曲线连接,得出机器人的轨迹函数。以动能作为目标能耗函数,同时考虑各个关节的运动学和动力学约束。对遗传算法进行改进,用于优化目标能耗函数,此改进遗传算法提高了算法的运算效率、局部搜索能力和实时性。对优化结果进行仿真,得出各个关节的运动学参数变化曲线,分析各个关节的曲线图知其均满足运动学和动力学约束条件,验证了此优化轨迹的合理性。