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Revolute manipulator workspace optimization: A comparative study

机译：旋转机械手工作空间优化：比较研究

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Robotic manipulators with three revolute families of positional configurations are very common in the industrial robots. The capability of a robot largely depends on the workspace of the manipulator apart from other parameters. In this work, an evolutionary optimization algorithm based on foraging behavior of Escherichia coli bacteria present in human intestine is utilized to optimize the workspace volume of a 3R manipulator. The proposed optimization method is subjected to some modifications for faster convergence than the original algorithm. Further, the method is also very useful in optimization problems in a highly constrained environment such as the robot workspace optimization. The test results are compared with standard results available using other optimization algorithms such as Differential Evolution, Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization. In addition, this work extends the application of the proposed algorithm to two different industrial robots. An important implication of this paper is that the present algorithm is found to be superior to other methods in terms of computational efficiency.
机译：在工业机器人中，具有三个革命性的位置配置族的机器人操纵器非常普遍。除了其他参数外，机器人的能力在很大程度上取决于机械手的工作空间。在这项工作中，基于人类肠道中存在的大肠杆菌细菌觅食行为的进化优化算法被用于优化3R机械手的工作空间。与原始算法相比，所提出的优化方法需要进行一些修改，以实现更快的收敛速度。此外，该方法在高度受限的环境中的优化问题（例如机器人工作空间优化）中也非常有用。将测试结果与使用其他优化算法（例如差异进化，遗传算法和粒子群优化）的标准结果进行比较。另外，这项工作将所提出的算法的应用扩展到两个不同的工业机器人。本文的一个重要含义是，发现本算法在计算效率方面优于其他方法。

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