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摘要
针对6自由度工业机械臂的运动轨迹优化问题，提出了一种基于时间最优的改进型粒子群算法(IPSO)对6自由度机械臂进行轨迹规划并优化的算法。采用动态变化学习因子策略的改进型粒子群算法进行3-5-3高次多项式插值，进而完成机械臂运动轨迹的拟合，运用该方法以时间为适应度函数对运动轨迹进行优化，将分段高次多项式插值函数与传统PSO算法有效结合，实现机械臂运动时间的最优求解。研究结果显示，经优化后的分段高次多项式插值曲线具有更好的运动特性，机械臂所需运动时间缩短了约50%左右，仿真表明基于IPSO算法的轨迹规划可使机械臂在工作过程中的加速度不会产生突变，可获得较高的运动轨迹精度，使机械臂工作时间达到最优，进一步证实本文所提的方法具有可行性。
- 出版日期2022
- 单位太原理工大学
