【摘 要】
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该论文将遗传算法引入到冗余度机器人运动规划领域,提出用实数编码提高算法的运算效率和求解精度,并且用改进变异算子来增强算法的搜索能力.在传统遗传算法基础上用VisualC++
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该论文将遗传算法引入到冗余度机器人运动规划领域,提出用实数编码提高算法的运算效率和求解精度,并且用改进变异算子来增强算法的搜索能力.在传统遗传算法基础上用VisualC++开发了针对冗余度机器人运动规划的遗传算法运算类库.通过平面和空间两个典型算例验证了遗传算法用于机器人运动规划时具有比传统优化方法求解精度高,收敛速度快,及有较高的概率找到全局最优等优点,说明了使用遗传算法是可行的.最后用VisualC++和OpenGL技术开发了机器人运动学仿真系统.该系统可以完成机器人运动的实时仿真,具备进行正、逆运动学计算和仿真的功能.
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