典型文献
基于遗传算法的护理机器人逆运动学求解方法
文献摘要：
护理机器人结构复杂、耦合度高且机械臂不满足PIEPER准则,标准遗传算法难以精准地对其逆运动学进行求解,以至于机器人手臂末端位姿误差较大.针对标准遗传算法求解过程中早熟和局部搜索能力差的问题,采用等分区间替代随机命令产生的初始种群个体,划分5个小区间以提高种群个体的分散程度和搜索效率;在适应度函数中引入可变权因子,将位置误差的变化值作为可变权因子的变量,进化过程中可变权因子在0.5～1.0之间变化,且实时有效分配位置和姿态误差权重,确保解的收敛.通过仿真和实验验证,结果表明:改进后的遗传算法能够大幅提升收敛精度和速度,并且可以同时实现对位置和姿态的精确控制,极大地减小了机器人手臂的位姿误差.
文献关键词：
遗传算法;逆运动学;适应度函数;护理机器人;姿态控制
中图分类号：
作者姓名：
张立博;李宇鹏;朱德明;付永领
作者机构：
北京航空航天大学 机械工程及自动化学院, 北京 100083
文献出处：
引用格式：
[1]张立博;李宇鹏;朱德明;付永领-.基于遗传算法的护理机器人逆运动学求解方法)[J].北京航空航天大学学报,2022(10):1925-1932
A类：
PIEPER
B类：
护理机器人,逆运动学求解,求解方法,耦合度,机械臂,以至于,机器人手臂,末端位姿,位姿误差,中早熟,局部搜索,搜索能力,分区间,命令,初始种群,搜索效率,适应度函数,变权,位置误差,配位,姿态误差,误差权重,收敛精度,精确控制,姿态控制
AB值：
0.337276
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