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Time-optimal trajectory planning for robotic manipulators based on an improved pufferfish optimization algorithm
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OA
AI
DOI：10.3389/fmech.2026.1823141.png)
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摘要
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时间最优轨迹规划是机器人操作和自动化系统操作中的一个重要议题，尤其是在关节运动必须满足预定义的速度和加速度约束时。本文提出了一种结合4-3-4混合多项式插值方法和改进的河豚优化算法（IPOA）的轨迹规划方法。主要贡献有两方面：（1）基于Logistic映射的混沌映射初始化策略，以增强种群多样性；（2）一种自适应参数机制，利用优秀个体的平均位置调整粒子运动。与现有直接应用标准PSO、WOA或GA变种的元启发式轨迹规划器不同，所提出的IPOA特别针对高维、受约束的4-3-4多项式时间优化问题引入了这两种机制，为IPOA相对于POA和其他最先进算法提供了理论依据和实证优势。基准函数实验表明，在评估设置下，IPOA比POA、PSO、ZOA、GWO和WOA等常用元启发式算法具有更快的收敛速度和更好的稳定性。当应用于六自由度机器人操作器时，该方法生成的关节角度、速度和加速度轨迹保持平滑连续，无突变，并符合所施加的运动限制。在真实机器人平台上进行的实验进一步表明，规划的轨迹可以可靠执行并再现预期的运动行为。这些结果表明，IPOA为解决机器人及自动化应用中的受约束、时间相关轨迹优化问题提供了一种可行且有效的方法。
Keyword:
adaptive parameters
chaotic mapping
improved pufferfish optimization algorithm (IPOA)
intelligent optimization
trajectory planning
期刊
F
IF:
3
论文数:
156
被引数:
0
机构
引用论文
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