[发明专利]一种基于群体智能算法的工业机器人作业点序列及轨迹规划方法

权利要求书

1.一种基于群体智能算法的工业机器人作业点序列及轨迹规划方法，其特征在于：具体包括以下步骤：

步骤1、适用于离散问题的群体智能算法参数初始化：设定群体智能算法的基本参数以及种群容量M，个体维数即作业点总数n，最大迭代次数；

步骤2、随机初始化个体的位置，即生成M个n维作业点序列，并且每个序列的n维元素互不相同；

步骤3、更新个体的适应度函数值F：首先采用适用于连续问题的群体智能算法对工业机器人轨迹规划的数学模型进行优化，得到工业机器人从作业点P_i运动到下一个作业点P_i+1的过程的机器人最短运动时间T_i，最短轨迹长度L_i，最小轨迹平滑度S_i，最小能耗E_i及相应的最优轨迹θ(t)，i＝0,1,2,…,n；然后计算工业机器人在任务空间内按照当前作业点序列从初始位姿运动到各个作业点，完成作业后返回初始位姿的整个过程的机器人最短运行时间最短轨迹长度最小轨迹平滑度最小能耗计算个体的适应度函数值F；

步骤4、个体的位置移动；

步骤5、更新个体的适应度函数值F；

步骤6、当达到最大迭代次数则转7)；否则，迭代次数增加1，转4)；

步骤7、输出最优个体的位置即最优作业点序列及其相应的工业机器人最短运行时间T_min，最短轨迹长度L_min，最小轨迹平滑度S_min，最小能耗E_min及相应的最优轨迹θ(t)。

2.根据权利要求1中所述的工业机器人作业点序列及轨迹规划方法，其特征在于：所述步骤3中，工业机器人轨迹规划的数学模型如下：

f＝r₁·T+r₂·L+r₃·S+r₄·E+r₅·O+r₆·C

式中r₁、r₂、r₃、r₄、r₅、r₆分别为运行时间T、轨迹长度L、轨迹光滑度S、机器人消耗的能量E、碰撞评价指标O和约束惩罚项C六个评价指标的权值。

3.根据权利要求1中所述的工业机器人作业点序列及轨迹规划方法，其特征在于：所述步骤3或5中，适应度函数F如下：

F＝w₁·T_min+w₂·L_min+w₃·S_min+w₄·E_min

式中w₁、w₂、w₃、w₄分别为整个过程的机器人最短运行时间T_min、作业点间最短轨迹长度L_min、最小轨迹光滑度S_min和机器人的最小能耗E_min四个评价指标的权值。

4.根据权利要求1中所述的工业机器人作业点序列及轨迹规划方法，个体的位置移动规则的特征在于：将个体X_i,i＝1,2,…,M,分别与第1至M个个体X_j,j＝1,2,…,M且j≠i比较适应度函数值，并计算两个个体之间的距离r_ij，若个体j的适应度函数值F_j优于个体i的适应度函数值F_i，则个体X_i向与个体X_j的距离r_ij减小的方向移动；否则个体X_i保持不动；若适应度函数值F_i＝F_j，则对个体X_i的任意两维元素进行互换。