【摘 要】
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为提高托盘式搬运机器人的运行稳定性，提出一种基于改进灰狼算法的机器人加速度最优轨迹规划方法。针对灰狼算法局部收敛、寻优性能不足等问题，引入Logistic-Tent混沌映射，优化初始种群；引入差分优化算法，提高全局搜索能力；引入淘汰进化机制，优化种群结构，从而全面提升优化性能。仿真结果表明，对比标准灰狼算法和粒子群算法，改进灰狼算法在不同类型的测试函数中具有更好的收敛速度和算法精度；在搬运机器人轨
【基金项目】
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国家自然科学基金民航联合基金重点项目（U2033208）； 天津市研究生科研创新项目（2021YJSS122）；
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为提高托盘式搬运机器人的运行稳定性，提出一种基于改进灰狼算法的机器人加速度最优轨迹规划方法。针对灰狼算法局部收敛、寻优性能不足等问题，引入Logistic-Tent混沌映射，优化初始种群；引入差分优化算法，提高全局搜索能力；引入淘汰进化机制，优化种群结构，从而全面提升优化性能。仿真结果表明，对比标准灰狼算法和粒子群算法，改进灰狼算法在不同类型的测试函数中具有更好的收敛速度和算法精度；在搬运机器人轨迹规划的应用中，经过该算法优化后的机器人最大关节角加速度下降了44.11%，大幅提高了运行稳定性。
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