基于遗传算法的焊接机器人路径规划应用研究

焊接机器人路径规划对于提高机器人的焊接效率至关重要。传统的机械臂焊接规划采用示教-再现方式,这种焊接模式难以达到高效率、低耗能的要求。对焊接机器人路径规划问题以及遗传算法进行研究,从时间最优角度重点对遗传编码方式、适应度函数、选择、交叉、变异等进行了分析,并采用VS2010对焊接机器人进行仿真,该遗传算法明显提高了焊接机器人的焊接效率。     

基于改进遗传算法的机器人路径规划

标准遗传算法在解决各类优化问题中获得成功,但它在具体的应用中由于缺乏对特定知识的利用,其性能有待提高.针对机器人路径规划的实际应用,通过优化设计标准遗传算法中的交叉算子和变异算子,提出一种应用于机器人路径规划的改进型遗传算法.在把地图特征信息引入遗传算子的操作过程中提高了算法的进化效率.计算机仿真实验结果证明该算法在收敛速度、最优解输出概率方面相对于基本遗传算法有了显著提高.     

ACR原型系统的全局路径规划遗传算法研究

ACR(物品自动运送机器人 )的全局路径规划是一种特殊而又典型的机器人路径规划问题, 可转化为一种TSP问题. 通过深入分析问题自身特性并辅以大量的仿真实验, 对遗传算法的选择、交叉、变异等操作及其相关参数作了深入细致的优化, 同时将“进化逆转”操作引入标准遗传算法框架中, 最终获得了一种性能良好的全局路径规划算法. 仿真结果表明, 此算法可在较短时间内求得最优解或准最优解.     

基于遗传算法的六自由度机器人焊接路径规划

对六自由度焊接机器人的轨迹焊接问题,提出了基于遗传算法的路径规划方法。通过D-H法,建立六自由度焊接机器人的运动方程,以系统总的能量损耗为适应度函数,利用遗传算法,给出优化路径。并以实际中的某型号六自由度焊接机器人为例,通过仿真实验证明了该方法的正确性与可行性。     

知识引导遗传算法实现机器人路径规划

针对传统遗传算法求解机器人路径规划问题存在的收敛速度较慢的缺陷,设计一种知识引导遗传算法,在染色体的编码、初始种群的产生、各种遗传算子和优化算子中加入相关的领域知识.综合考虑机器人路径的长度、安全度和平滑度等性能指标,在对机器人进行路径规划的同时,利用删除、简化、修正和平滑4种优化算子进行路径优化操作.仿真结果表明,所提方法能够有效提高遗传算法求解实际路径规划问题的能力和效率.     

水下机器人最优逃生线路规划研究与仿真

在水下机器人的逃生路线规划设计中,由于深海条件十分复杂,水下机器人在遇到各种险情逃生路线规划存在避障难题。传统的水下机器人逃生路线规划算法因受到海水连续波动问题,导致水下机器人速度和位置出现较大的扰动,摆脱路径规划结果存在较大偏差。为保障水下机器人作业安全,提出一种基于神经优化网络及遗传算法的水下机器人视觉最优逃生的线路规划,把机器人视觉仪器采集复杂障碍特征,归一化到视觉信息,融入规划模型中进行最佳路径的选择,将机器人摆脱复杂障碍以及最短路径的要求融合成一个适应度函数,通过遗传算法搜索获取最佳机器人逃生线路。仿真结果说明,神经网络优化遗传算法对于危险复杂海下情况,水下机器人最优逃生线路规划长度以及效率都优于传统模型。     

基于量子进化算法的移动机器人实时路径规划

提出一种改进的量子进化算法来解决机器人实时路径规划问题。采用栅格法对环境建模,给出一种新型的解码方法来将量子个体转换为用栅格点表示的路径。在量子旋转门的基础上,引进遗传算法中的交叉和变异操作以及专门针对路径规划问题设计的修复算子,共同对量子种群进行更新,提升了算法的搜索效率。借助Matlab图形用户界面GUI实现对机器人实时路径规划过程的模拟,仿真结果表明,所提方法能够在较复杂的环境中规划出可行且长度较短的路径,且当环境中出现新的障碍物或原有障碍物向不同方向移动时,该方法均能及时地响应,重新规划出新的最优路径。     

一种用于最优路径规划的改进遗传算法

设计了一种专门适用于路径规划的改进遗传算法．该算法根据最短路径问题的具体要求，将传统遗传算法中的编码、交叉、变异等操作均重新进行了定义，并且在进化过程中还能够自适应调节交叉和变异概率．仿真研究表明：改进的遗传算法具有较快的搜索速度和较高的搜索成功率，为实际车载导航系统中最优路径规划问题的解决提供了一种新方法．     

知识引导遗传算法实现机器人路径规划

针对传统遗传算法求解机器人路径规划问题存在的收敛速度较慢的缺陷,设计一种知识引导遗传算法,在染色体的编码,初始种群的产生,各种遗传算子和优化算子中加入相关的领域知识.综合考虑机器人路径的长度,安全度和平滑度等性能指标,在对机器人进行路径规划的同时,利用删除,简化,修正和平滑,种优化算子进行路径优化操作.仿真结果表明.所提方法能够有效提高遗传算法求解实际路径规划问题的能力和效率.

     

遗传算法在移动机器人路径规划中的应用

移动机器人的路径规划是机器人研究的重要领域。文中旨在研究遗传算法对于机器人路径规划问题的适用性。对于路径规划的目标,提出了基于路径长度、路径平滑度和路径安全度等因素综合衡量的方法,并在传统的遗传算法的交叉、变异操作的基础上,针对路径规划问题的特点,增加了捷径寻找、障碍避让、平滑优化等方法。实验表明,此算法在存在形状复杂的障碍物的静态环境中表现良好,其效率与准确性皆满足机器人路径规划的要求。     

遗传算法在移动机器人路径规划中的应用

移动机器人的路径规划是机器人研究的重要领域。文中旨在研究遗传算法对于机器人路径规划问题的适用性。对于路径规划的目标,提出了基于路径长度、路径平滑度和路径安全度等因素综合衡量的方法,并在传统的遗传算法的交叉、变异操作的基础上,针对路径规划问题的特点,增加了捷径寻找、障碍避让、平滑优化等方法。实验表明,此算法在存在形状复杂的障碍物的静态环境中表现良好,其效率与准确性皆满足机器人路径规划的要求。     

动态仓储环境下的多机器人路径规划方法

针对动态仓储环境下多机器人运动过程中出现的拥塞死锁问题,利用路径长度、转弯数、路径惩罚函数建立小车单任务耗时模型。模型引入阻塞惩罚函数,移除可能发生阻塞的路径增加罚值。同时针对传统遗传算法路径规划操作过程中路径交叉变异导致路径中断不可用的情况,设计重复点交叉算子,在变异操作后检查路径合法性,使算法都是在可行的解空间上进行搜索。仿真实验表明,算法能指导机器人获得动态环境下的最优路径,同时算法收敛速度大大提高。     

改进蚁群算法的机器人焊接路径规划

利用改进蚁群算法,引入最大最小蚂蚁系统和局部搜索策略,避免蚁群算法出现早熟、停滞问题,并提高了算法的求解速度和精度,实现了合理规划白车身机器人焊接路径和提高焊接机器人的工作效率的目的.设计了白车身机器人焊点规划程序,并将其应用到白车身底板某工位,从仿真结果表明:将改进蚁群算法应用到白车身机器人焊接路径规划中,验证了算法的有效性和可行性.     

基于莱维飞行粒子群算法的焊接机器人路径规划

焊接机器人在工业上被广泛应用,焊接的任务规划直接关系到制造效率的提高.点焊机器人路径规划在仅考虑路径长度时可以简化为焊接顺序的优化问题,即旅行商问题.考虑到旅行商问题是NP完全问题,且是离散问题,提出一种结合莱维飞行的粒子群算法并对其进行离散化以求解此类路径优化问题.焊接机器人路径规划仿真结果验证了所提出方案的合理性和可行性.     

基于DTC-MOPSO算法的焊接机器人路径规划

点焊机器人在汽车白车身焊接中的应用大大提高了企业的生产效率,本文从焊接路径长度和能量两方面进行焊接机器人多目标路径规划．为了很好地解决这个问题,本文对一种新型多目标粒子群算法（三态协调搜索多目标粒子群优化算法）进行改进,得到适合于求解离散多目标优化问题的离散化三态协调搜索多目标粒子群算法（DTC-MOPSO）．通过和两个经典的优化算法比较,DTC-MOPSO算法在分散性和收敛性方面都有很好的优化性能．最后运用Matlab机器人工具箱对机器人的运动学、逆运动学以及逆动力学进行分析以求解机器人的路径长度和能耗,并将改进的算法应用于焊接机器人路径规划中,结果显示规划后的路径明显优于另外两种算法.     

改进遗传算法在移动机器人全局路径规划中的应用

针对应用遗传算法进行移动机器人全局路径规划时遇到的早熟收敛和收敛速度慢等问题,提出一种基于定长二进制路径编码方式的改进遗传算法。研究此编码方式下的改进遗传操作,采用比例阈值自适应((N+K,N)+N)双种群进化策略,有效提高了算法收敛速度和全局寻优能力。仿真实验表明了该算法的有效性。     

自适应遗传算法在机器人路径规划的应用

针对现有遗传算法在求解机器人路径规划存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,提出一种基于自适应遗传算法的机器人路径规划方法。该方法引入逆转算子,增加插入算子和删除算子,提出新的自适应策略对交叉和变异概率进行调整,更好地避免陷入局部最优,提高算法寻优效率。该算法在MATLAB和Inte3D平台中进行算例验证,实验结果表明改进的自适应遗传算法比现有遗传算法更为有效。