[发明专利]一种6自由度机械臂逆运动学求解方法有效
| 申请号： | 201811098865.0 | 申请日： | 2018-09-20 |
| 公开（公告）号： | CN109344477B | 公开（公告）日： | 2022-06-24 |
| 发明（设计）人： | 张明;李春泉;尚玉玲;党选举;黄红艳;李彩林 | 申请（专利权）人： | 桂林电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F30/17 | 分类号： | G06F30/17 |
| 代理公司： | 南宁东智知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 45117 | 代理人： | 巢雄辉;汪治兴 |
| 地址： | 541200 广西壮*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种6自由度机械臂逆运动学求解方法，涉及工业机器人领域，本方法首先利用蒙特卡洛方法，为机械臂关节空间赋予一定数量的随机样本，通过计算每个样本对应的机械臂末端位置，选取其中满足目标位置条件的样本作为遗传算法初始种群的一部分；遗传算法初始种群的另外部分由随机个体组成，再通过遗传算法求解机械臂的运动学逆解。本发明一方面通过蒙特卡洛方法优化遗传算法的初始种群，有效提高遗传算法的搜索速度与搜索成功率；另一方面通过随机个体的加入保证了遗传种群的多样性，提高了遗传算法的全局搜索能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 自由度 机械 运动学 求解 方法 | ||
【主权项】：
1.一种6自由度机械臂逆运动学求解方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、根据机械臂的参数建立机械臂的D‑H矩阵；S2、根据机械臂的结构和机械臂的参数，确定S3的阈值，即机械臂末端位置与目标位置PE的最大距离；S3、采用蒙特卡洛方法为机械臂全部关节赋予随机角度生成随机样本，通过所述D‑H矩阵计算每个所述随机样本对应的机械臂末端位置，保留满足条件的机械臂末端位置为样本；S4、以S3保留的样本为种群组，增加新的随机种群组合成遗传算法的初始种群，利用遗传算法求得运动学逆解。
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