自适应权重粒子群弦截法解决并联机构正运动学

"这篇研究论文探讨了一种名为并联机构正运动学AWPSO-SM求解算法，该算法结合了数值迭代算法和智能优化算法，以解决并联机构正运动学问题。作者通过详细解释3UCU并联机构的求解过程，展示了AWPSO-SM算法的有效性。此外，论文还比较了该算法与其他两种算法（AWPSO和弦截法）在3UPR和4SPS并联机构上的应用效果，证明了AWPSO-SM在局部收敛性和初值选择上的优势。" 并联机构正运动学是机器人学中的一个重要研究领域，主要关注如何根据输入的关节变量推导出机构末端执行器的位置和姿态。在本文中，研究人员提出了一个创新的求解方法——自适应权重粒子群弦截法（AWPSO-SM）。该算法融合了数值迭代和智能优化策略，旨在克服传统方法在解决复杂运动学问题时的局限性，如局部最优和对初始条件的敏感性。 在AWPSO-SM算法中，自适应权重粒子群优化（AWPSO）利用群体智慧和个体学习机制来搜索解决方案空间，以寻找全局最优解。同时，弦截法是一种数值解法，它通过不断调整搜索区间来逼近解。将两者结合，AWPSO-SM能够更有效地处理并联机构正运动学问题，提高求解精度和鲁棒性。 论文以3UCU（3个万向副和3个圆柱副）并联机构为例，详细介绍了AWPSO-SM的实施步骤。在MATLAB环境下，研究者还对3UPR（3个移动副和3个转动副）和4SPS（4个球副）并联机构进行了案例分析，对比了AWPSO-SM与其他两种算法的求解结果。这些比较显示，AWPSO-SM算法能更好地应对局部收敛问题，并对初始条件的选择不那么敏感，从而为并联机构正运动学问题提供了一种更为稳健的求解工具。 通过对不同类型的并联机构进行模拟，研究结果验证了AWPSO-SM算法在并联机构正运动学问题求解中的优越性。这种算法有望在未来成为解决复杂并联机构运动学问题的标准方法，对机器人设计、控制和优化等领域有着重要的理论和实践意义。 关键词：并联机构，正运动学，自适应权重粒子群，弦截法 中图分类号：TH122 文献标识码：A 文章编号：1000-1298（2017）01-0346-07