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1、雙臂機(jī)器人的應(yīng)用增強(qiáng)了機(jī)器人對(duì)復(fù)雜任務(wù)的適應(yīng)性,提高了機(jī)器人對(duì)工作空間的利用率,對(duì)雙臂機(jī)器人協(xié)調(diào)運(yùn)動(dòng)的研究成為當(dāng)今機(jī)器人發(fā)展的一個(gè)主要方向。本文采用的雙機(jī)械手臂無(wú)碰撞路徑規(guī)劃方法可以使機(jī)器人雙臂運(yùn)動(dòng)過(guò)程中互不相碰,擴(kuò)大了機(jī)器人工作空間;控制簡(jiǎn)單,可應(yīng)用于與機(jī)械手臂生產(chǎn)實(shí)踐相關(guān)的領(lǐng)域,具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
本文以上海GRANDAR有限公司生產(chǎn)的AS-MRobot型雙臂可移動(dòng)機(jī)器人為研究對(duì)象,利用Visual C++軟件開發(fā)了手臂運(yùn)
2、動(dòng)實(shí)驗(yàn)平臺(tái),在實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上,實(shí)現(xiàn)雙臂無(wú)碰撞運(yùn)動(dòng)和雙手抓取物體兩類實(shí)驗(yàn)。針對(duì)手臂的無(wú)碰撞運(yùn)動(dòng)問題,設(shè)計(jì)了兩種實(shí)驗(yàn),分別為主臂固定位姿從臂路徑規(guī)劃實(shí)驗(yàn)和雙臂實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)路徑規(guī)劃實(shí)驗(yàn)。對(duì)靜止障礙物與運(yùn)動(dòng)障礙物兩種情況均進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了ACA與ACA-PSO規(guī)劃算法的有效性,并比較了兩者的優(yōu)劣。
本文在基本蟻群算法原理的基礎(chǔ)上,總結(jié)了蟻群算法的改進(jìn)方案,包括蟻群算法自身的改進(jìn)和與其它智能算法融合的改進(jìn)兩種,其中重點(diǎn)歸納了基于智能算法改進(jìn)的
3、蟻群算法的改進(jìn)策略。根據(jù)手臂運(yùn)動(dòng)規(guī)劃的實(shí)際問題,選擇了與粒子群的融合(ACA-PSO),利用粒子群算法的優(yōu)化作用,優(yōu)化蟻群產(chǎn)生的較優(yōu)解,最終使輸出的解為全局最優(yōu)解。
本文通過(guò)對(duì)時(shí)變C空間建立方法、基于Euclidean距離法的碰撞檢測(cè)方法的研究,建立了從臂時(shí)變C空間,并將蟻群算法應(yīng)用于C空間,對(duì)從臂運(yùn)動(dòng)過(guò)程中無(wú)碰撞路徑進(jìn)行規(guī)劃。融入粒子群算法的改進(jìn)蟻群算法提高了蟻群算法的的全局搜索性能和搜索速度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:改進(jìn)后的蟻群算法
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