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机械臂工作路径的改进蚁群-顺序局部搜索规划

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为了减少机械臂末端路径长度和关节转动角度之和,提出了改进蚁群-顺序局部搜索的路径规划策略.建立了机械臂路径规划问题模型,对机械臂关节空间节点进行了离散化.使用顺序局部搜索方法确定下一节点待选集合,依据蚁群算法原理确定优化意义下的下一路径节点.考虑到传统蚁群算法收敛慢、求解质量不高的问题,构造了局部信息素随蚂蚁聚集度自适应更新方法,进而提出了局部信息素自适应蚁群算法.经实验验证,在无障碍物环境下,与传统蚁群算法相比,自适应蚁群算法规划路径长度减少了15.27%,关节转角和减少了0.78%.在障碍物环境下,与传统蚁群算法相比,自适应蚁群算法规划路径长度减少了3.26%,关节转角和减少了2.21%.在实物机械臂上进行验证,实验结果与仿真结果一致,验证了这里提出的路径规划方法的有效性.
Manipulator Working Path Planning Based on Improved Ant Colony-Sequential Local Search Planning

Manipulator Path PlanningLocal Pheromone Adaptive Ant Colony AlgorithmSequential Local SearchDegree of Ant Aggression

丁志勇、蔡延光

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广东职业技术学院信息工程系,广东 佛山 528041

广东工业大学自动化学院,广东 广州 510006

机械臂路径规划 局部信息素自适应蚁群算法 顺序局部搜索 蚂蚁聚集度

广东职业技术学院创新创业团队项目

XJJ201912

2023

机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
年,卷(期)：2023.392(10)
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