利用两阶段遗传算法的机械手最优轨迹控制仿真

针对大多数机器人最优轨迹规划控制算法成本较高的问题,提出了一种两阶段分析-进化算法,分析算法基于间接开环最优控制问题,进化算法基于遗传算法。首先,利用遗传算法产生最优控制;然后,新的次优轨迹通过最优控制生成,计算每个最优解的成本函数,并为下一个步骤选择最优解做准备;最后,遗传算法使用获得的轨迹产生新一代起始点,迭代直到实现最小成本值。算法的验证由两个仿真系统组成:具有完整约束的两关节机械手和具有非完整约束的移动机械手。运用本文算法后,第一个仿真系统的成本降低了92.3%,第二个仿真系统获得的最优成本明显低于只使用最优控制时的成本,表明其算法可应用于实际机器人轨迹规划控制系统。