本文選題：機(jī)械臂 + 路徑規(guī)劃�。� 參考：《實(shí)驗(yàn)室研究與探索》2017年10期

【摘要】：針對(duì)狹窄空間中機(jī)械臂的路徑規(guī)劃問題,提出一種改進(jìn)型蟻群優(yōu)化算法應(yīng)用于機(jī)械臂的路徑規(guī)劃。通過對(duì)傳統(tǒng)蟻群算法從概率分布的計(jì)算、最優(yōu)路徑二次優(yōu)化、路徑淘汰機(jī)制等方面進(jìn)行改進(jìn),并使用Matlab軟件進(jìn)行仿真。對(duì)比改進(jìn)前后算法的收斂效果,發(fā)現(xiàn)改進(jìn)型蟻群算法的自組織性大大增強(qiáng)了系統(tǒng)的魯棒性,能夠明顯提高機(jī)械臂在礦井等復(fù)雜環(huán)境下的適應(yīng)能力。
[Abstract]:An improved ant colony optimization algorithm is proposed for the path planning of manipulator in narrow space. By improving the traditional ant colony algorithm from the calculation of probability distribution, the quadratic optimization of optimal path, the mechanism of path elimination and so on, the simulation is carried out by using Matlab software. Compared with the convergence effect of the improved algorithm, it is found that the self-organization of the improved ant colony algorithm greatly enhances the robustness of the system, and can obviously improve the adaptability of the manipulator in the complex environment such as mine.
【作者單位】： 華北科技學(xué)院電子信息工程學(xué)院;燕京理工學(xué)院信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：河北省高等學(xué)校科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目(Z2015202) 廊坊市科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2016011033) 華北科技學(xué)院科技基金項(xiàng)目(3142014072)
【分類號(hào)】：TP18;TP242

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本文編號(hào)：1923058