【机械臂】基于改进粒子群算法实现3-5-3机械臂多项式轨迹规划附matlab代码

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🔥 内容介绍

摘要

本文提出了一种基于改进粒子群算法实现3-5-3机械臂多项式轨迹规划的方法。该方法首先建立了3-5-3机械臂的动力学模型，并对其进行简化。然后，使用改进的粒子群算法对多项式轨迹进行优化，以满足给定的轨迹约束条件。最后，通过仿真实验验证了该方法的有效性。

1. 引言

机械臂轨迹规划是机器人控制领域的重要研究内容之一。近年来，随着机器人技术的快速发展，对机械臂轨迹规划的要求也越来越高。多项式轨迹规划由于其简单易行、灵活高效等优点，被广泛应用于各种机械臂控制系统中。

3-5-3机械臂是一种常见的工业机器人，其具有运动灵活、操作方便等优点。本文将基于改进粒子群算法对3-5-3机械臂的多项式轨迹进行规划，以实现快速、平滑的运动。

2. 3-5-3机械臂动力学模型

3-5-3机械臂由三个旋转关节和三个伸缩关节组成，其动力学模型可以表示为：

3. 改进粒子群算法

粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法，其原理是模拟鸟群觅食的行为。本文将对粒子群算法进行改进，以提高其优化效率。

改进的粒子群算法主要包括以下几个方面：

• 惯性权重调整：传统的粒子群算法中，惯性权重通常设置为一个固定值。本文将采用动态调整惯性权重的策略，以平衡全局搜索和局部搜索能力。

• 速度限制：传统的粒子群算法中，粒子速度没有限制。本文将对粒子速度进行限制，以防止粒子飞出搜索空间。

• 邻域拓扑结构优化：传统的粒子群算法中，粒子之间的信息交换通常采用全局拓扑结构。本文将采用自适应邻域拓扑结构，以提高算法的收敛速度。

4. 仿真实验

为了验证本文方法的有效性，进行了一系列仿真实验。仿真结果表明，基于改进粒子群算法的多项式轨迹规划方法能够有效地规划出满足约束条件的平滑轨迹，并能够提高机械臂的运动速度和精度。

5. 结论

本文提出了一种基于改进粒子群算法实现3-5-3机械臂多项式轨迹规划的方法。该方法能够有效地规划出满足约束条件的平滑轨迹，并能够提高机械臂的运动速度和精度。仿真实验结果验证了该方法的有效性。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 黄超,茅健,马丽,等.基于改进粒子群算法的时间最优机械臂轨迹规划[J].上海工程技术大学学报, 2020(003):034.

[2] 黄超、茅健、马丽、向朝兴、王琛、阮大文.基于改进粒子群算法的时间最优机械臂轨迹规划[J].上海工程技术大学学报, 2020, 34(3):9.

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1 各类智能优化算法改进及应用

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2 机器学习和深度学习方面

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

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2.图像处理方面

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3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

4 无人机应用方面

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5 无线传感器定位及布局方面

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6 信号处理方面

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7 电力系统方面

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8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

9 雷达方面

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