基于遗传算法的4-3-4关节轨迹优化：提升搬运机器人效率与平稳性

本文主要探讨了在煤炭开采行业中的搬运机器人技术，针对传统路径规划方法存在的问题，如效率低下和运动轨迹复杂导致计算量大的局限性，提出了一种新颖的轨迹优化设计策略。该策略着重于基于4-3-4关节空间的轨迹规划，这种方法考虑了速度约束，旨在提高机器人在搬运过程中的工作效率和运动平稳性。 传统的多项式样条曲线由于其较高的阶数，使得轨迹计算变得繁琐，尤其是在大型搬运机器人系统中，这种问题尤为突出。为了克服这个问题，作者引入了基于遗传算法的优化技术。遗传算法是一种生物进化模拟的计算方法，它模仿自然选择和遗传机制，通过迭代搜索最优解。在这个场景下，遗传算法被用于优化多项式插值的时间参数，以找到一个既能缩短运动时间又能保证关节运动平滑的最佳路径。 在设计过程中，特别关注了关节位置、速度和加速度的连续性，以确保机器人的运动轨迹既高效又稳定。通过使用Matlab软件进行仿真验证，研究者展示了所提出的优化方案在实际应用中的性能，即能够有效减少机器人执行搬运任务所需的时间，同时保证关节运动的平滑无冲击。 这项研究对于提升煤矿机械，特别是搬运机器人的路径规划能力具有重要意义，它不仅提高了系统的运行效率，还降低了对设备的磨损，从而减少了维护成本。此外，该方法也为其他领域的机器人轨迹优化提供了新的思路和技术支持，具有较高的实用价值和理论价值。关键词包括搬运机器人、遗传算法、轨迹优化以及Matlab仿真实验，这些都揭示了本文的核心研究内容和应用领域。