基于改进混沌搜索的工业机器人时间最优轨迹规划

本篇论文主要探讨了"基于改进混沌搜索算法的机器人轨迹规划"这一主题，针对工业机器人的时间最优轨迹规划问题进行了深入研究。在当前的工业机器人控制系统中，轨迹规划是至关重要的，它涉及到如何设计一条既满足预定路径点又符合速度、加速度和加加速度等关节约束条件的最短时间路径。时间最优算法是众多规划策略中的一个重要目标，因为它能有效减少机器人的运动总时间，从而提高工作效率。 传统的遗传算法虽然因其快速收敛的优点被用于机器人轨迹规划，但在处理多极值问题时容易陷入局部最优解，导致结果不尽人意。为了克服这一局限性，作者借鉴了混沌优化算法，特别是混沌搜索的优势，即易于实现、不易陷入局部最优，但其性能随搜索空间增大而减弱的问题。因此，他们提出了一种改进的混沌搜索算法，旨在定位最优解的邻域，这在理论上可以提高算法的全局搜索性能。 论文中，作者通过在MATLAB平台上实现的混合算法，对工业机器人轨迹进行编程仿真，并与传统遗传算法的结果进行了对比。实验结果显示，使用改进的混沌搜索算法得到的总时间为25.449秒，相较于对照组的39.534秒，显著缩短了时间，证明了这种混合算法在处理时间最优轨迹规划问题上的优越性。通过这种方法，作者不仅提高了轨迹规划的效率，还展示了混沌搜索算法在优化问题中的潜在应用价值。 这篇论文的核心贡献在于提出了一种结合混沌搜索算法和遗传算法的混合策略，有效地解决了工业机器人轨迹规划中的多极值优化问题，提升了轨迹规划的全局优化性能。这对于实际的机器人操作和工业自动化过程具有重要的理论和实践意义。