基于改進(jìn)蟻群算法的機(jī)器人雙臂無碰撞路徑規(guī)劃.pdf

1、雙臂機(jī)器人的應(yīng)用增強(qiáng)了機(jī)器人對復(fù)雜任務(wù)的適應(yīng)性，提高了機(jī)器人對工作空間的利用率，對雙臂機(jī)器人協(xié)調(diào)運(yùn)動的研究成為當(dāng)今機(jī)器人發(fā)展的一個主要方向。本文采用的雙機(jī)械手臂無碰撞路徑規(guī)劃方法可以使機(jī)器人雙臂運(yùn)動過程中互不相碰，擴(kuò)大了機(jī)器人工作空間;控制簡單，可應(yīng)用于與機(jī)械手臂生產(chǎn)實踐相關(guān)的領(lǐng)域，具有實際應(yīng)用價值。
　　本文以上海GRANDAR有限公司生產(chǎn)的AS-MRobot型雙臂可移動機(jī)器人為研究對象，利用Visual C++軟件開發(fā)了手臂運(yùn)

2、動實驗平臺，在實驗平臺上，實現(xiàn)雙臂無碰撞運(yùn)動和雙手抓取物體兩類實驗。針對手臂的無碰撞運(yùn)動問題，設(shè)計了兩種實驗，分別為主臂固定位姿從臂路徑規(guī)劃實驗和雙臂實時運(yùn)動路徑規(guī)劃實驗。對靜止障礙物與運(yùn)動障礙物兩種情況均進(jìn)行了實驗，驗證了ACA與ACA-PSO規(guī)劃算法的有效性，并比較了兩者的優(yōu)劣。
　　本文在基本蟻群算法原理的基礎(chǔ)上，總結(jié)了蟻群算法的改進(jìn)方案，包括蟻群算法自身的改進(jìn)和與其它智能算法融合的改進(jìn)兩種，其中重點(diǎn)歸納了基于智能算法改進(jìn)的

3、蟻群算法的改進(jìn)策略。根據(jù)手臂運(yùn)動規(guī)劃的實際問題，選擇了與粒子群的融合(ACA-PSO)，利用粒子群算法的優(yōu)化作用，優(yōu)化蟻群產(chǎn)生的較優(yōu)解，最終使輸出的解為全局最優(yōu)解。
　　本文通過對時變C空間建立方法、基于Euclidean距離法的碰撞檢測方法的研究，建立了從臂時變C空間，并將蟻群算法應(yīng)用于C空間，對從臂運(yùn)動過程中無碰撞路徑進(jìn)行規(guī)劃。融入粒子群算法的改進(jìn)蟻群算法提高了蟻群算法的的全局搜索性能和搜索速度。實驗結(jié)果表明:改進(jìn)后的蟻群算法