基于遗传算法的机器人任务优化调度研究

翟帆; 谢显华

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工业机器人应该在尽可能短的周期内完成复杂的任务,以获得高生产率.确定机械手末端执行器访问多个任务点的最佳路径的问题与著名的旅行商问题（TSP）相似,但并不完全相同.为了使TSP适应机器人技术,需要优化的度量是时间而不是距离.另外,任意两点之间的行程时间受机械手构型的选择影响较大.因此,需要考虑运动学逆问题的多重解.逆运动学问题的求解是机器人控制的基础.许多传统的逆运动学问题的解决方法,如几何、迭代和代数方法,对冗余机器人来说是不够的.以此为出发点,基于遗传算法提出了一种新的编码方法来考虑逆运动学问题的多重解,方法适用于任何非冗余度的机械手.仿真实验结果显示,提出的方法能在一定的时间内快速找到最优解或近似最优解.且任何非冗余度机械手的多重配置很容易体现在遗传算法的编码中.

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来源
《数学的实践与认识》 |2020年第15期|143-154|共12页
作者
翟帆; 谢显华;
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作者单位

1. 郑州升达经贸管理学院基础部 2. 赣南师范大学数学与统计学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类机器人;人工智能理论;
关键词
遗传算法; 仿真平台; 任务优化; 机器学习;

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