一种电力智能仿生攀爬机器人的运动学逆解算法

    公开(公告)号:CN113434982A

    公开(公告)日:2021-09-24

    申请号:CN202110766428.7

    申请日:2021-07-07

    摘要: 本发明公开了一种电力智能仿生攀爬机器人的运动学逆解算法,构建机器人的模型,分别建立基坐标系和各个关节坐标系;将机器人的各个关节转角所构成的向量作为天牛的位置x,构建适应度函数F(x),得到天牛的位置x的适应度值为fx;经天牛须算法的迭代后,得到的天牛的最优位置xbest,即得到机器人的各个关节转角的最优值;改进天牛须算法基于以负指数次幂衰减的变步长stept进行搜索,且随着迭代次数的增多,变步长stept逐渐归为基本分辨率step′,天牛的下一次迭代的位置更新参考全局最优的左、右须适应度值,引入了接受概率p,以适当的接受概率p接受一个较劣解。本发明的基于改进天牛须算法的机器人运动学逆解方法的可靠性更强、精度更高、收敛速度更快。

    一种电力智能仿生攀爬机器人的运动学逆解方法

    公开(公告)号:CN113434982B

    公开(公告)日:2022-09-27

    申请号:CN202110766428.7

    申请日:2021-07-07

    摘要: 本发明公开了一种电力智能仿生攀爬机器人的运动学逆解算法,构建机器人的模型,分别建立基坐标系和各个关节坐标系;将机器人的各个关节转角所构成的向量作为天牛的位置x,构建适应度函数F(x),得到天牛的位置x的适应度值为fx;经天牛须算法的迭代后,得到的天牛的最优位置xbest,即得到机器人的各个关节转角的最优值;改进天牛须算法基于以负指数次幂衰减的变步长stept进行搜索,且随着迭代次数的增多,变步长stept逐渐归为基本分辨率step′,天牛的下一次迭代的位置更新参考全局最优的左、右须适应度值,引入了接受概率p,以适当的接受概率p接受一个较劣解。本发明的基于改进天牛须算法的机器人运动学逆解方法的可靠性更强、精度更高、收敛速度更快。