基于改进天牛须搜索的机械臂运动学逆解

发布时间：2024-04-28 03:47

　　探讨了一种用改进的天牛须搜索求四自由度机械臂逆解的分析方法。基于standard D-H方法搭建局部坐标系建立机械臂正运动学方程,在此基础上将正运动学方程转化为目标函数进行优化,应用改进的天牛须算法求出多个最佳分配方案,并利用改进的聚类方法对分配方案进行整理,将得到的聚类中心作为方程组的近似解。通过MATLAB软件中的Robotics Toolbox工具箱来实现对机械臂轨迹的仿真,验证了逆解的正确性。结果表明:天牛须算法可以在很短的时间内,以较高的精度得到正运动方程的所有解。低维度多目标优化中,天牛须算法在收敛速度上优势明显。

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【部分图文】：

图1四自由度机械臂

式中：R表示旋转算子；D表示平移算子；θi表示关节转角；ai表示连杆杆长；di表示连杆偏距；αi表示连杆扭角；D-H参数如表1所示。机械臂各杆长（0.1m）取为

图2各目标的误差收敛曲线

天牛的初始位置对整个算法的收敛性能产生重要影响，影响收敛速度和精度。当初始群体中个体分布均匀时，可以以相对较少的天牛个体获取更加全面的有效信息，减少运算时间。混沌序列具有内随机性、遍历性和规律性等特点，在初始化种群上应用较广。Logistic映射对初值比较敏感，产生的混沌序列的均....

图3不同方差下的误差收敛曲线

图2各目标的误差收敛曲线式中：μ是接近于2的常数，用于控制混沌序列的形态；i是混沌变量序号，用于标记一个个体的k维元素；n是种群序号，用于标记种群中的N个天牛。

图4样本收敛情况

2）当产生的新聚类中心和原聚类中心的误差满足要求时，还要判断新聚类中心和簇中元素的距离是否满足要求。当距离较大时，说明此簇中元素聚集程度不好，可能横跨2个样本集合。此时需要计算簇中样本到聚类中心的欧式距离，将最大值accuj作为衡量此簇聚集程度的标准。找出聚集程度不满足标准的簇，....

本文编号：3966127