机械臂工作路径的改进蚁群-顺序局部搜索规划

为了减少机械臂末端路径长度和关节转动角度之和，提出了改进蚁群-顺序局部搜索的路径规划策略。建立了机械臂路径规划问题模型，对机械臂关节空间节点进行了离散化。使用顺序局部搜索方法确定下一节点待选集合，依据蚁群算法原理确定优化意义下的下一路径节点。考虑到传统蚁群算法收敛慢、求解质量不高的问题，构造了局部信息素随蚂蚁聚集度自适应更新方法，进而提出了局部信息素自适应蚁群算法。经实验验证，在无障碍物环境下，与传统蚁群算法相比，自适应蚁群算法规划路径长度减少了15.27%，关节转角和减少了0.78%。在障碍物环境下，与传统蚁群算法相比，自适应蚁群算法规划路径长度减少了3.26%，关节转角和减少了2.21%。在实物机械臂上进行验证，实验结果与仿真结果一致，验证了这里提出的路径规划方法的有效性。