[发明专利]一种基于自适应遗传算法的机械臂时间最优轨迹规划优化方法

权利要求书

1.一种基于自适应遗传算法的机械臂时间最优轨迹规划优化方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤(1)根据机械臂物理结构获得参数；

步骤(2)推导机械臂逆运动学公式，已知机械臂所经过的路径点求逆解，得到关节角度值，作为插值节点；

步骤(3)用B样条插值算法对上一步求得的插值节点进行拟合，得到机械臂轨迹曲线；

步骤(4)以各个关节角速度、角加速度、力矩作为约束条件，根据机械臂轨迹曲线，建立目标函数；

步骤(5)根据目标函数和约束条件，以自适应遗传算法对机械臂轨迹关键型值点的时间间隔进行序列寻优；

步骤(6)以寻优结果进行路径规划。

2.根据权力要求1所述的一种基于自适应遗传算法的机械臂时间最优轨迹规划优化方法，其特征在于：步骤(1)中，采用的是标准D-H参数法建模，包括四个参数，分别为：

连杆长度a_i：连杆两端z轴距离；

连杆转角α_i：连杆两端z轴夹角；

关节偏距d_i：本连杆x轴与上一个连杆x轴的距离；

关节角θ_i：本连杆x轴与上一个连杆x轴的夹角。

3.根据权力要求1所述的一种基于自适应遗传算法的机械臂时间最优轨迹规划优化方法，其特征在于：步骤(2)中，推导逆运动学公式的具体过程如下：首先根据DH参数，得到正运动学方程如下：

1)θ₁求解过程

式(1)两边同乘等式两边第3行第4列元素相等，可求得θ₁；

2)θ₃求解过程

式(1)左边第1行第4列和右边第2行第4列元素相等，即

可求得θ₃；

3)θ₂、θ₄求解过程

式(1)左乘得到

式(3)左右两边第3行第3列相等，可求得θ₂₃₄，代入到式(2)中可求得θ₂，θ₄＝θ₂₃₄-θ₂-θ₃；

4)θ₅求解过程

式(3)两边第1行第3列和第2行第3列元素相等，可求得θ₅；

5)θ₆求解过程

左乘式(3)，第2行第1列和第2行第2列元素都相等，可求得求θ₆；

由上述步骤可知，机械臂求逆共有8组解，选择最优解。