机械设计与制造2023,Vol.393Issue(11) :214-219.

遗传算法优化打孔机器人轨迹规划

Optimization of Trajectory Planning of Drilling Robot by Genetic Algorithm

王君 曾顺麒 汪泉 姜荣俊
机械设计与制造2023,Vol.393Issue(11) :214-219.

遗传算法优化打孔机器人轨迹规划

Optimization of Trajectory Planning of Drilling Robot by Genetic Algorithm

王君 1曾顺麒 1汪泉 1姜荣俊1
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作者信息

  • 1. 湖北工业大学现代制造质量工程湖北省重点实验室,湖北 武汉 430068
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摘要

目的是为了研究打孔机器人加工时的轨迹规划,打孔过程中有两段轨迹需要进行轨迹规划,分别是打孔阶段和进给阶段,两个阶段中主要研究的是进给阶段的轨迹规划,方法上提出了一种基于遗传算法的轨迹规划,将进给阶段轨迹模型转化为TSP模型,采用最小圆算法区分大小区域TSP模型.大区域的TSP模型可以分解为多个小区域的TSP模型,则首先采用遗传算法进行小区域TSP轨迹规划,第一步进行编码初始化种群样本,第二步求出每个个体适应度,第三步进行选择操作,交叉操作,变异操作,如果达到最大迭代次数则输出最优个体,否则返回第三步进行循环.利用暴力穷举法优化小区域模型.大区域TSP模型轨迹规划可以分解为多个小区域模型轨迹规划的累加.通过仿真实现进行验证.结果表明,利用遗传算法下轨迹规划完成度较好.结论是利用遗传算法优化后的轨迹规划对比传统轨迹规划效果好,适用范围广.

关键词

最小圆算法/暴力穷举法/遗传算法/小区域TSP模型/大区域TSP模型/轨迹规划

Key words

Minimum Circle Algorithm/Violent Exhaustive Method/Genetic Algorithm/Small Area TSP Model/Large Area TSP Model/Trajectory Planning

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基金项目

湖北省自然科学基金重点项目(2015CFA112)

湖北省教育厅优秀中青年科技创新团队项目(T201505)

国家自然科学基金(51975190)

出版年

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
参考文献量6
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