基于遗传混沌优化算法的机器人轨迹规划方法

摘要

本发明公开了一种基于遗传混沌优化算法的机器人轨迹规划方法，在笛卡尔空间内在起始点和终止点内进行插补，得到一系列中间位置点；建立D‑H参数模型，求解在关节空间中各位置点的机器人各关节的角度值；在关节空间中初始化每两个节点之间的时间间隔序列；构造多项式插值关节空间经过的角度值，控制各关节的运动形式；构造时间最优适应度函数，采用基于遗传混沌优化算法的机器人轨迹规划方法对时间间隔序列寻优，直到满足终止条件，输出最优时间间隔序列；规划运动轨迹，完成既定运动。使用该方法能够得到机器人的最优运行时间，提高机器人的工作效率，并且运行轨迹、速度、加速度的曲线平滑，不会产生突变，延长机器人的使用寿命。