学海网 文档下载 文档下载导航
设为首页 | 加入收藏
搜索 请输入内容:  
 导航当前位置: 文档下载 > 所有分类 > 工程科技 > 信息与通信 > 基于改进人工蜂群算法的并联机器人正运动学解

基于改进人工蜂群算法的并联机器人正运动学解

第4 9卷第 1 3期 20 1 3年 7月

Vl 0 1 . 4 9 N 0. 1 3 J l l 1 . 2 0 1 3

J OURNAL OF M ECHANI CAL EN GI NEERI NG

DoI:l 0 . 39 01, J M E. 2 01 3. 1 3. 0 4 8

基于改进人工蜂群算法的并联机器人正运动学解木 任子武王振华孙立宁 (苏州大学机器人与微系统研究中心苏州 2 1 5 0 2 1 ) 摘要:并联机器人的正运动学问题可转化为等效的最小化问题,并采用数值优化方法求解。人工蜂群算法是模拟采蜜过程中蜂群行为机制的一种启发式搜索方法,目前还尚未在并联机器人正运动学问题中得到应用。提出一种数值求解并联机器人正 运动学问题的改进人工蜂群算法( I mp r o v e d a r t i i f c i a l b e e c o l o n y a l g o r i t h m, I AB C ),该方法通过多维度改变蜜源位置,对算法中雇佣蜂采用以 D E/ r a n d/ 1差分操作为主,并兼以遗传算术交叉为辅两种策略相结合搜索方式增强群体多样性,而对旁观蜂则

采用 DE/ b e s t/ 2差分操作方式在其邻域内搜索到性能更优蜜源位置;此外在旁观蜂选择蜜源阶段采用一种非线性排序选择操 作,减弱群体中超级蜜源(个体)引起的早熟问题;基准函数测试表明该方法较大改善了寻优解质量、求解可靠性。在此基础上以6 - S P S并联机器人为例,采用 I AB C算法数值求解其正运动学问题,数值仿真结果表明了该方法是求解并联机器人正运动学问题的一种有效方法。 关键词:6 - S P S并联机器人正运动学人工蜂群算法差分进化遗传操作

中图分类号:T P 1 8

,

Fo r wa r d Ki ne ma t i c s S o l u t i o n f o r Pa r a l l e l M a n i pu l a t o r s Ba s e d o n I m pr o v e d Ar t i ic f i a l Be e Co l o n y Al g o r i t h m REN Zi wu W ANG Zh e n h ua S UN Li ni n g

( R o b o t i c s a n d Mi c r o s y s t e ms C e n t r e, S o o c h o w Un i v e r s i t y, S

u z h o u 2 1 5 0 2 1 ) Ab s t r a c t:T h e f o r wa r d k i n e ma t i c s p r o b l e m o f 6 - S P S p ra a l l e l ma n i p u l a t o r c a n b e t r a n s f o r me d i n t o n a e q u i v a l e n t o p i t mi z a t i o n

p r o b l e m nd a s o l v e d t h r o u g h n u me r i c a l o p t i mi z a t i o n me t h o d s .T he a r t i i f c i a l b e e c o l o n y a l g o r i t h m( A BC )i s a me t a - h e u r i s t i c o p t i mi z a t i o n me ho t d wh i c h mi mi c s he t f o r a g i n g b e h a v i o r o f h o n e y b e e s wa r l T t . T o he t b e s t o f o u r k n o wl e d g e,t h e r e i s v e r y l i t t l e

r e s e rc a h wo r k o n AB C or f or f wa r d k i n e ma t i c s p r o b l e m o f p a r a l l e l ma n i p u l a t o r . A n i mp r o v e d a r t i i f c i a l b e e c o l o n y a l g o r i t h m( I A BC ) i s p r e s e n t e d or f c o mp u t i n g n u me r i c a l s o l u t i o n s t o he t or f wa r d k i n e ma t i c s p r o b l e m o f p a r a l l e l ma ni p u l a t o r .By c h ng a i n g n e c t a r p o s i t i o n mu l i t - d i me n s i o n a l l y n i I ABC a l g o r i t h m, t wo s r t a t e g i e s a r e c o mb i n e d f o r he t e mp l o y e d b e e s, ha t t i s, DE/ r a n d/ 1 d i fe r e n t i a l o p e r a t o r

i s a d o p t e d a s he t ma i n o p t i mi z i n g s c h e me, nd a g e n e t i c a r i t h me t i c c r o s s o v e r o p e r a t o r i s u s e d a s a u x i l i a r y ma n n e r t o e n h nc a e t h e d i v e r s i t y o f t h e b e e c o l o n y; wh i l e or f he t o n l o o k e r s, he t DE/ b e s t/ 2 d i f e r e n t i a l o p e r a t o r i s e mp l o y e d t o in f d b e t e r s o l u t i o n i n i t s

v i c ni i y.I t n a d it d i o n a l,d u r i n g he t o n l o o k e r s s e l e c t i o n n e c t a r s o rc u e s p h a s e,n o n - l i n e r a r a n k i n g s e l e c io t n i s a d o p t e d t o a l l e v i a t e p r e ma t u r e p r o b l e m t h a t c a u s e d b y he t s u p e r n e c t a r S O rc u e s i n he t c o l o n y . h e T e x p e r i me n t a l r e s u l t s o f b e n c h ma r k f u n c t i o n s s h o w ha t t

hi t s I ABC a l g o it r h m g r e a t l y i mp r o v e s b o h t he t o p t i ma l s o l u t i o n q u a l i y t a n d he t s e rc a h s o l u t i o n r e l i a b i l i y. t Ba s e d o n t h e s e, a 6 - S PS p a r a l l e l ma ni p u l a t o r i s u s e d a s n a e x a mp l e, nd a he t n he t p r o p o s e d I ABC i s u s e d t o s o l v e he t or f w a r d k i n e ma t i c s p r o b l e m. Nu m e

i r c a l s i mu l a i t o n r e s u l t s d e mo n s t r a t e he t e fe c i t v e n e s s o f t h i s a l g o it r h m t o s o l v e t h e f o wa r rd k i n e ma t i c s p r o b l e m o f p ra a l l e l ma n i p u l a t o r s . Ke y wo r d s:6 - S PS p a r a l l e l ma n i p u l a t o r F o w a r rd k i n e ma t i c s Ar t i i f c i a l b e e c o l o n y Di fe r e n t i a l e v o l u t i o n Ge n e t i c O D e r a t o r

高微动精度及大承载能力等特点,因此在一些高端

0前言 同串联机器人比较,并联机器人具有高刚度、

技术领域如微操作机器人、并联机床和坐标测量机等中得到广泛应用。给定各并联杆的杆长,确定机 器人动平台的位置和姿态称为并联机器人正运动学。并联机器人正运动学在其工作空间分析,轨迹规划及机构的误差补偿等方面具有极重要作用 L l J。

国家自然科学基金资助项 ̄ ( 6 1 2 7 3 3 4 0 )。2 0 1 2 0 7 2 6收到初稿, 2 0 1 3 0 4 0 9 收到修改稿

基于改进人工蜂群算法的并联机器人正运动学解

第1页

TOP相关主题

  • 并联机器人运动学逆解
  • 蜂群机器人
  • 机器人运动学
  • 机器人运动学分析
  • 机器人运动学逆解
  • 机器人运动学方程
  • 机器人运动学方程意义
  • 机器人逆运动学

我要评论

相关文档

站点地图 | 文档上传 | 侵权投诉 | 手机版
新浪认证  诚信网站  绿色网站  可信网站   非经营性网站备案
本站所有资源均来自互联网,本站只负责收集和整理,均不承担任何法律责任,如有侵权等其它行为请联系我们.
文档下载 Copyright 2013 doc.xuehai.net All Rights Reserved.  email
返回顶部