一种基于粒子群优化算法的机器人逆运动学求解方法

摘要

本发明涉及一种基于粒子群优化算法的机器人逆运动学求解方法，包括以下步骤：1)根据机器人的关节参数建立运动学模型，得到运动学正解公式，设定目标点的位置和姿态矩阵，确定适应度函数；2)初始化粒子种群，计算初始种群的个体适应度值，获得个体最优值和全局最优值；3)使用随迭代次数而改变的动态惯性权重，更新粒子种群的位置和速度，计算新的适应度值，并判断是否更新；4)对粒子种群进行遗传变异操作，计算适应度值；5)根据适应度值和迭代次数判断是否满足终止条件。与现有技术相比，本发明解决了传统PSO算法易陷入局部最优值的缺点，可通过减少迭代次数增强局部搜索能力提升收敛的速度和精度。