在經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展的今天,很多的人類勞動(dòng)都逐漸被機(jī)械所代替,勞動(dòng)力得到解放。機(jī)器人能夠高效地完成人類在各個(gè)領(lǐng)域的生產(chǎn)任務(wù),這也使得人們能夠?qū)⒏嗟木性诟呒?jí)的活動(dòng)中。機(jī)械臂作為機(jī)器人的一種,在許多的工業(yè)生產(chǎn)中得到應(yīng)用。機(jī)械臂運(yùn)行的軌跡是影響其性能的關(guān)鍵因素之一。本文以降低機(jī)械臂執(zhí)行的時(shí)間和能耗為目標(biāo),采用人工蜂群算法對(duì)機(jī)械臂的軌跡進(jìn)行規(guī)劃。在簡(jiǎn)要闡述了機(jī)械臂軌跡規(guī)劃的意義和方法后,本文主要對(duì)單目標(biāo)人工蜂群算法進(jìn)行了多目標(biāo)改進(jìn),并將其用于優(yōu)化機(jī)械臂的軌跡,主要內(nèi)容如下:(1)對(duì)國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了分析。并且,重點(diǎn)介紹了機(jī)械臂軌跡規(guī)劃的方法和人工蜂群算法。(2)提出了一種將單目標(biāo)人工蜂群算法進(jìn)行多目標(biāo)改進(jìn)的方法。通過對(duì)解的適應(yīng)值的計(jì)算方法和解的選擇方法進(jìn)行修改,使算法能夠解決多目標(biāo)優(yōu)化問題,并且得到的結(jié)果接近Pareto最優(yōu)前沿。將多目標(biāo)人工蜂群算法并行地在Spark上運(yùn)行,加快算法執(zhí)行速度。實(shí)驗(yàn)表明,改進(jìn)的多目標(biāo)人工蜂群算法能夠很好地解決多目標(biāo)問題,算法在Spark上執(zhí)行效率遠(yuǎn)高于在本地的效率。(3)利用多目標(biāo)人工蜂群算法優(yōu)化機(jī)械臂的軌跡。該方法通過設(shè)計(jì)多目標(biāo)人工蜂群算法中解的結(jié)構(gòu)來...

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 機(jī)械臂軌跡規(guī)劃的研究
        1.2.2 人工蜂群算法的研究
        1.2.3 基于優(yōu)化算法的機(jī)械臂軌跡規(guī)劃的研究
    1.3 研究?jī)?nèi)容
    1.4 論文結(jié)構(gòu)
第二章 機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)學(xué)軌跡規(guī)劃及優(yōu)化方法
    2.1 機(jī)械臂軌跡規(guī)劃
        2.1.1 機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)控制
        2.1.2 B樣條軌跡規(guī)劃
        2.1.3 軌跡的生成
    2.2 人工蜂群算法
        2.2.1 算法原理
        2.2.2 算法流程
        2.2.3 算法特點(diǎn)
    2.3 本章小結(jié)
第三章 基于Spark的多目標(biāo)人工蜂群算法
    3.1 多目標(biāo)人工蜂群算法
        3.1.1 Pareto Front
        3.1.2 適應(yīng)值計(jì)算
        3.1.3 算法流程
    3.2 基于Spark的多目標(biāo)人工蜂群算法
        3.2.1 Spark運(yùn)行框架概述
        3.2.2 算法的并行化
    3.3 實(shí)驗(yàn)及分析
        3.3.1 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容
        3.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于多目標(biāo)人工蜂群算法的機(jī)械臂軌跡規(guī)劃
    4.1 多目標(biāo)機(jī)械臂軌跡規(guī)劃問題
    4.2 機(jī)械臂多目標(biāo)軌跡優(yōu)化性能指標(biāo)
        4.2.1 優(yōu)化目標(biāo)
        4.2.2 運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)約束
    4.3 基于多目標(biāo)人工蜂群算法的機(jī)械臂軌跡規(guī)劃
        4.3.1 約束條件的轉(zhuǎn)化
        4.3.2 優(yōu)化模型
        4.3.3 模型的并行化
    4.4 實(shí)驗(yàn)及仿真
        4.4.1 實(shí)驗(yàn)及分析
        4.4.2 軌跡曲線繪制與仿真
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
碩士期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況
致謝



本文編號(hào)：3828564