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Robotic arm trajectory planning based on a multi-strategy improved seagull optimization algorithm
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PRE
AI
DOI：10.1007/s11227-026-08730-z.png)
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摘要
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为解决燃料电池电动汽车（FCEVs）自动化加氢过程中的运动平稳性和快速响应需求，本研究提出一种基于机械臂的加氢方案，并聚焦于在运动学平滑约束下最小化关节运动时间的时最优轨迹规划方法。以6自由度（6-DOF）BRTIRUS1510A机械臂为研究对象，采用Denavit–Hartenberg（D–H）参数法建立其运动学模型。提出并求解一种6–5–6多项式插值函数，作为轨迹规划的基础。为克服传统海鸥优化算法（SOA）在种群多样性不足和早熟收敛等方面的缺陷，通过引入Tent混沌映射初始化、非线性控制参数策略、多方向自适应位置更新策略以及与贪婪选择相结合的Lévy飞行策略，开发了一种多策略改进的海鸥优化算法（ISOA）。对改进策略的有效性及定性分析进行了研究。此外，在35个基准测试函数上与其他算法进行对比实验，并采用Wilcoxon秩和检验与Friedman检验进行统计评估。结果表明，ISOA具有更优的优化性能。应用于机械臂时最优轨迹规划时，优化后的关节运动时间减少了50.94%。所得运动学曲线连续且平滑，满足运动学约束，验证了所提方法的有效性。ISOA高效且可并行化的算法架构适合部署于高性能计算平台，为大规模实时优化场景提供技术支持。
Keyword:
Robotic arm
6–5–6 polynomial interpolation
Seagull optimization algorithm
Time-optimal trajectory planning
期刊
IF:
2.7
论文数:
1.1K
被引数:
1.0W
机构
暂无机构信息
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