[发明专利]一种基于NSGA-III优化算法的机械臂多目标轨迹规划方法

权利要求书

1.一种基于NSGA-III优化算法的机械臂多目标轨迹规划方法，其特征在于：所述方法步骤包括：

步骤1：机械臂工作空间内，利用贝塞尔曲线计算机械臂运动路径，在此路径上选取n-1个路径点，其贝塞尔曲线表达式为：

其中，λ是自变量，λ∈[0,1]，b_i为贝塞尔曲线的控制点；

步骤2：机械臂关节空间内，利用五次多项式插值算法和三次样条插值算法相结合的方式对路径点进行插值，得到关节轨迹S(T,t)；

步骤3：建立优化约束问题模型，采用NSGA-III算法以运行时间、能量消耗和关节抖动为目标，调整机械臂关节轨迹S(T,t)的插值时间T，获得Pareto最优解集；

步骤4：按照加权适应度评价函数和运行时间最小的原则，从Pareto最优解集中选取最优解，计算机械臂的关节轨迹。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用五次多项式插值算法和三次样条插值算法相结合的方式对路径点进行插值，其关节轨迹S(T,t)可描述为：

S(T,t)＝Β_icT_T(t-t_k)

其中，T为路径点的插值时间向量，T_T关于时间t的一维列向量，B_ic为系数矩阵。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，优化约束问题模型为：

约束条件:

其中，z₁为时间指标，衡量机械臂的工作效率；z₂为关节加速度指标，衡量机械臂的能耗；z₃为关节加加速度指标，衡量机械臂移动过程中的关节抖动；t_k为机械臂第i个关节通过插值角度q_ik的瞬时时刻；T_all为机械臂运行总时间。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，使用NSGA-III算法优化机械臂的关节轨迹的步骤如下：

S1：初始化：初始化NSGA-III算法的相关参数、初始化最大迭代次数、初始种群；

S2：筛选：按照优化目标进行非支配排序，从父代中选择子代种群；

S3：进化：子代种群进行交叉、变异操作；

S4：迭代：迭代次数i增加一次；

S5：更新：子代和父代合并，该种群按照优化目标进行非支配排序，采用基于参考点的方式，从该种群得到新父代种群，执行S2，直到i大于最大迭代次数；

S6：输出：获得满足条件的Pareto最优解集；

S7：选择：按照加权适应度评价函数和运行时间最小的原则选取最优解。