基于改进粒子群算法的油茶花粉采摘机械臂轨迹规划

针对人工收集油茶花粉存在劳动强度大、效率低等问题,基于油茶花的生长特性,设计了一种油茶花粉采摘机器人。以油茶花粉采摘机械臂为研究对象,采用D-H方法对其进行建模和正、逆运动学分析;在Matlab软件环境下,采用蒙特卡罗方法求解末端手爪的工作空间,得到机械臂末端工作空间的点云图像。仿真数据表明,所设计的机械臂能够很好地满足油茶花粉采摘要求。由于传统机器人轨迹规划存在效率低、运行不稳定等问题,提出了一种改进粒子群（IPSO）算法对油茶花粉采摘机械臂的轨迹进行优化。该方法以时间为适应度函数,有效地将5-5-5多项式插值函数与IPSO算法相结合。通过对比传统遗传算法（SGA）与传统粒子群算法（SPSO）,表明IPSO算法能更好地适用于油茶花粉采摘机械臂的时间最优轨迹规划。