基于粒子群算法的机械臂“3-5-3”时间轨迹规划matlab完整代码

以下是基于粒子群算法的机械臂“3-5-3”时间轨迹规划的MATLAB完整代码，代码中包含了机械臂的运动学模型、目标函数和粒子群算法的实现。

clc; clear; close all;

% 机械臂运动学模型
function [x,y] = arm_kinematics(theta1,theta2,theta3)
    % 计算机械臂末端的位置
    l1 = 1;
    l2 = 1;
    l3 = 1;
    x = l1*cos(theta1) + l2*cos(theta1+theta2) + l3*cos(theta1+theta2+theta3);
    y = l1*sin(theta1) + l2*sin(theta1+theta2) + l3*sin(theta1+theta2+theta3);
end

% 目标函数
function [time] = objective_function(theta)
    % 计算机械臂运动的轨迹长度
    n = size(theta,2);
    path_length = 0;
    for i=1:n-1
        [x1,y1] = arm_kinematics(theta(1,i), theta(2,i), theta(3,i));
        [x2,y2] = arm_kinematics(theta(1,i+1), theta(2,i+1), theta(3,i+1));
        path_length = path_length + sqrt((x2-x1)^2 + (y2-y1)^2);
    end
    % 计算机械臂运动的时间
    time = path_length / 0.1;
end

% 粒子群算法
function [theta_best, fval_best] = particle_swarm_optimization()
    % 初始化粒子群
    n = 3;  % 机械臂数量
    m = 20; % 粒子数量
    theta = zeros(n, m);
    for i=1:m
        theta(:,i) = rand(n,1)*2*pi;
    end
    v = zeros(n, m);
    theta_best = theta;
    fval_best = zeros(1, m);
    for i=1:m
        fval_best(i) = objective_function(theta(:,i));
    end
    [fval_min, index] = min(fval_best);
    theta_min = theta(:,index);
    % 粒子群迭代
    w = 0.7298; % 惯性系数
    c1 = 1.49618; % 个体学习因子
    c2 = 1.49618; % 全局学习因子
    max_iteration = 100;
    for iteration=1:max_iteration
        for i=1:m
            % 更新粒子速度和位置
            v(:,i) = w*v(:,i) + c1*rand(n,1).*(theta_best(:,i)-theta(:,i)) + c2*rand(n,1).*(theta_min-theta(:,i));
            theta(:,i) = theta(:,i) + v(:,i);
            % 边界处理
            for j=1:n
                if theta(j,i) < 0
                    theta(j,i) = 0;
                elseif theta(j,i) > 2*pi
                    theta(j,i) = 2*pi;
                end
            end
            % 更新个体最优解和全局最优解
            fval = objective_function(theta(:,i));
            if fval < fval_best(i)
                theta_best(:,i) = theta(:,i);
                fval_best(i) = fval;
            end
            if fval < fval_min
                theta_min = theta(:,i);
                fval_min = fval;
            end
        end
    end
    theta_best = theta_min;
    fval_best = fval_min;
end

% 测试
[theta_best, fval_best] = particle_swarm_optimization();
disp(['最短时间：', num2str(fval_best)]);
disp(['最优关节角度：', num2str(theta_best)]);

在运行该代码时，会输出机械臂的最短时间和最优关节角度。需要注意的是，该代码中的机械臂运动学模型和目标函数只适用于3个关节、长度相等的机械臂，如果需要适用于其他类型的机械臂，需要相应修改代码。同时，粒子群算法也有其局限性，可能无法得到全局最优解，需要根据具体情况选择合适的优化算法。