冗余机械臂逆运动学分析与迷彩喷涂路径规划

文中基于改进智能算法开展冗余机械臂逆运动学分析与三维数码迷彩喷涂路径规划。首先,基于冗余机械臂的初始和极限角度获得测试数据集,同时在网络模型中添加嵌套循环,通过新的遗传算法–逆向传播（Genetic Algorithm-Back Propagation, GA-BP）神经网络模型得到各关节角的最大绝对值误差,完成逆运动学分析;其次,在上述逆运动学求解的基础上,开展迷彩喷涂路径规划,建立迷彩图案模型,并进行Harris角点检测,实现迷彩图案局部分块,利用四邻域搜索完成分块图案的局部路径规划;然后,搭建旅行商模型,改进遗传算法的种群初始化和变异方式,进而获得二维空间的最优路径;最后,结合快速搜索随机树（Rapidly-exploring Random Trees, RRT）算法,生成三维空间数码迷彩的喷涂路径。仿真和数码迷彩喷涂实验结果验证了该方法的可行性和有效性。