| 基于模拟退火鸡群算法的平面冗余机械臂逆解 |
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| 引用本文： | 张长胜,李伟,陈标发,钱斌,胡蓉,李川.基于模拟退火鸡群算法的平面冗余机械臂逆解[J].重庆邮电大学学报(自然科学版),2020,32(1):164-170. |
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| 作者姓名： | 张长胜 李伟 陈标发 钱斌 胡蓉 李川 |
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| 作者单位： | 昆明理工大学 信息工程与自动化学院,昆明 650500,昆明理工大学 信息工程与自动化学院,昆明 650500,广州科伺智能科技有限公司,广州 510000,昆明理工大学 信息工程与自动化学院,昆明 650500,昆明理工大学 信息工程与自动化学院,昆明 650500,昆明理工大学 信息工程与自动化学院,昆明 650500 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(51665025) |
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| 摘 要： | 针对平面冗余机械臂逆解求解复杂问题，提出一种基于模拟退火鸡群算法的优化方法。分析了冗余机械臂逆解求解模型，并确定约束条件，以此建立优化目标函数。在传统鸡群算法小鸡粒子位置更新中加入向公鸡粒子学习的功能，增强了小鸡粒子寻优的全局性；引入模拟退火算法提高了小鸡粒子向母鸡和公鸡粒子学习的自适应性。通过分析比较可知，改进算法的时间复杂度与原算法一致，利用测试函数对比仿真，验证了改进算法的稳定性和精度。该策略对由目标坐标求得的机械臂可行解进行寻优，得到了转动角度较小、满足一定精度的机械臂逆解。实验结果表明，该方法可使机械臂在一次位置迁移中平均少转动约1.91°。
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| 关 键 词： | 平面冗余机械臂 鸡群算法 模拟退火 逆解优化 |
| 收稿时间： | 2018/7/27 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2018/11/10 0:00:00 |
Inverse solution of planar redundant manipulator using chicken swarm optimization algorithm based on simulated annealing |
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| ZHANG Changshen,LI Wei,CHEN Biaof,QIAN Bin,HU Rong and LI Chuan.Inverse solution of planar redundant manipulator using chicken swarm optimization algorithm based on simulated annealing[J].Journal of Chongqing University of Posts and Telecommunications,2020,32(1):164-170. |
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| Authors: | ZHANG Changshen LI Wei CHEN Biaof QIAN Bin HU Rong and LI Chuan |
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| Institution: | Faculty of Information Engineering and Automation, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650500, P. R. China,Faculty of Information Engineering and Automation, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650500, P. R. China,Guangzhou Kossi Intelligent Technology Co.Ltd., Guangzhou 510000, P. R. China,Faculty of Information Engineering and Automation, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650500, P. R. China,Faculty of Information Engineering and Automation, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650500, P. R. China and Faculty of Information Engineering and Automation, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650500, P. R. China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | planar redundant manipulator chicken swarm optimization simulated annealing inverse optimization |
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