【摘 要】
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为简化机器人控制及降低冲击优化轨迹的编程难度,对手势识别应用于工业机器人轨迹规划进行了研究,同时为了降低因机器人冲击过大产生的振动及机械磨损,提出使用改进GA-PSO算
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为简化机器人控制及降低冲击优化轨迹的编程难度,对手势识别应用于工业机器人轨迹规划进行了研究,同时为了降低因机器人冲击过大产生的振动及机械磨损,提出使用改进GA-PSO算法进行时间-冲击最优轨迹规划,即采用自适应的惯性权重和交叉变异概率,改进算法具有迭代前期收敛速度快,迭代后期不易陷入局部最优解的特点。在轨迹规划中采用5-5-5插值多项式保证轨迹规划的速度、加速度、冲击的连续,并在设定的适应度函数控制下,由改进后的GA-PSO算法的搜索,对结果进行仿真实验,实验结果表明优化后的轨迹在相同时间内冲击大幅降低。
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