基于新型烟花算法的机器人时间最优轨迹规划

摘要

针对机器人在关节空间中的轨迹规划时间具有不确定性的问题,提出了一种混沌自适应烟花算法(chaos adaptive fiventrks algorithm,CAFWA),可以实现速度约束下的时间最优轨迹规划.首先通过混沌算法与自适应烟花算法相结合,将随机初始化改变为混沌初始化,并采用混沌算法对选择策略产生的子代烟花进行筛选,以提高收敛精度和收敛速度.然后选择8个标准测试函数进行测试,并与其他方法进行对比.最后通过Matlab对基于CAFWA的机器人时间最优轨迹规划问题求解,得到机器人最短运行时间.结果表明:CAFWA具有较高的求解精度,适合求解多极值点问题,该算法能够实现速度约束下时间最优轨迹规划,验证了算法正确性.