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摘要
针对冗余机械臂不满足Pieper准则，无法获得逆运动学封闭解的问题，提出一种自适应混沌麻雀搜索算法（ACSSA）。首先，利用佳点集均匀分布特性生成初始化种群；其次，引入自适应动态权重，用于平衡全局和局部搜索能力，提高种群多样性，改善陷入局部最优的问题；最后，引入高斯变异，加强局部搜索能力，同时产生Tent混沌序列，防止陷入局部最优。将ACSSA应用到冗余机械臂逆向运动学求解中，分别对空间点到点运动和空间连续轨迹跟踪两种工况进行仿真，并与CSSA和SSA进行对比。结果表明：在第一种工况下，ACSSA在收敛精度上提高了2个数量级，在算法稳定性上比CSSA、SSA分别高出2、3个数量级；第二种工况下，在计算值与理论值的绝对误差精度和稳定性这两个评定指标上，ACSSA较CSSA提高了1个数量级，较SSA提高了6个数量级。充分说明了ACSSA具有精度高、收敛速度快的特性。
- 出版日期2023
- 单位湖南工业大学
