遗传算法驱动的机械臂避障路径规划：实时优化与有效性验证

本篇论文研究主要关注模块化机械臂在实际操作过程中的实时避障路径规划问题。作者采用了基于遗传算法的方法来解决这一挑战。首先，论文从机械臂的建模入手，利用Denavit-Hartenberg (D-H) 表示法对其进行了精确的运动学和动力学分析，构建了机械臂的运动学和动力学模型。这些模型为后续的路径规划提供了理论基础。 在设计路径规划策略时，研究者将重点放在了如何在存在单个或多个障碍物的工作环境中优化机械臂的运动。遗传算法在这个过程中起到了关键作用，它被用来寻找最优解，目标函数包括减少运动时间、减小移动的空间距离以及优化轨迹长度。这些优化指标旨在提高机械臂在避开障碍物时的效率和安全性。 通过计算机仿真验证，论文展示了基于遗传算法的避障路径规划算法在实际应用中的有效性。结果显示，该算法能够实时计算出一条有效的避障路径，使得机械臂能够在遇到障碍物时迅速调整其运动轨迹，从而避免碰撞，保证了机械臂在工作空间中的顺畅运行。 这项研究对于提升模块化机械臂在工业自动化、物流搬运等领域的实用性具有重要意义，它不仅提高了机械臂的工作效率，还降低了因碰撞导致的设备损坏风险，为未来智能机械臂的设计和控制提供了新的思考角度和技术支持。