改进鲸鱼优化算法的机器人时间最优轨迹规划

针对鲸鱼优化算法（WOA）存在的收敛精度低、易陷入局部最优解等问题，提出一种非线性收敛因子并引入非线性惯性权重对基础WOA进行改进，以智能制造生产线中核心单元6R机器人为研究模型做轨迹优化，其以时间最优为优化目标。首先将WOA中收敛因子改为非线性收敛因子并引入一种非线性惯性权重，以达到提高收敛精度、局部开发能力和全局搜索能力的目的，然后将该算法与五次多项式相结合，基于实际应用场景对某型号的6R工业机器人做时间最优轨迹规划。实验结果表明，该研究场景中机器人运动优化后完整的上、下料过程的时间比优化前缩短20%至50%，说明改进后的WOA在相关领域应用中有效可信且具有实际意义。