多点焊接机器人最优运动规划策略与算法研究

利用遗传算法寻找多点焊接机器人的最优运动规划的方法。第一步应用遗传算法对多点焊接工业机器人进行全局路径最优规划,确定机器人操作手终端遍历所有目标点的最短路径;然后在相邻目标点之间应用遗传算法进行关节空间的轨迹规划,寻找时间最短的最优轨迹。实验结果表明缩短了运行时间,提高了机器人的工作效率,可见方法的可行性和先进性。     

基于改进遗传算法的机器人路径规划与仿真

针对标准遗传算法解决机器人处于障碍环境下寻找最优路径局部寻优精度较差、规划效率低的问题,提出一种改进遗传算法的机器人路径规划方法。该算法采用一维编码表示路径,构造了路径最优化的目标函数和适应度函数,利用多个种群拓宽搜索空间,提高了规划效率,采用保优选择策略,避免陷入局部最优。仿真结果表明,改进遗传算法比标准遗传算法路径规划质量高,能够获得平滑的低代价路径,稳定性好,是机器人路径规划的一种较好的方法,且具有一定的推广意义。     

基于遗传算法的焊接机器人路径规划

汽车生产过程中,需要通过机器人对白车身的焊点进行焊接,因焊接数量非常大,如何对焊接顺序进行规划,是亟待解决的问题.首先将机器人的焊接问题转换为旅行商问题,然后通过遗传算法,对焊接机器人的路径进行规划.对遗传算法中不同交叉长度情况下算法的进化速度进行了对比,得到交叉长度越短,进化速度越快的结论.     

移动机器人路径规划的仿真研究

研究移动机器人路径优化问题,由于移动机器人寻优中存在定位稳定性和避障准确性问题,机器人路径规划不仅找到一条无碰撞、安全的移动机器人路径,而且要求路径尽可能最短。传统单一栅格法和遗传算法搜索最优路径效率低,难以全局最优路径。为了获得机器人全局最优路径,提出一种栅格法和混沌遗传算法相融合的移动机器人路径规划方法。首先采用栅格法对移动路径进行规划,作为遗传算法的初始种群,采用遗传算法进一步寻找最优路径。最后对移动机器人路径规划进行仿真,结果表明,混合算法可以很好地避免障碍物,快速找到一条机器人最优移动路径,十分适合于复杂环境路径规划。     

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.     

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.     

基于遗传算法的AS-R移动机器人路径规划研究

将遗传算法应用于机器人的全局路径规划,并在AS-R移动机器人上进行了实验研究.首先用栅格法对机器人的工作环境进行划分,得到机器人的环境模型;其次采用遗传算法进行路径搜索,并引入多种遗传算子,增强了算法的实用性.在AS-R机器人上采用VC开发,并在5×5的栅格环境中进行路径规划研究.实验结果表明,遗传算法结合栅格环境对移动机器人进行路径规划,具有简单且通用的效果,所得的折线路径也更适合于机器人进行轨迹跟踪.     

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.

     

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。