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改进适应度函数的CMA-ES算法在机器人逆运动学中的应用 被引量：1
1
作者 谭薪兴 李光 +2 位作者 薛晨慷 易静 于权伟 《智能计算机与应用》 2022年第2期18-23,31,共7页
针对机器人的逆运动学多解问题,本文利用“最佳柔顺性”规则,对适应度函数进行改进,提出了一种自适应协方差矩阵进化策略(CMA-ES)算法求逆运动学解的新方法。在原算法的基础上,将机器人各关节运动范围作为约束条件,在工作空间中获得唯... 针对机器人的逆运动学多解问题,本文利用“最佳柔顺性”规则,对适应度函数进行改进,提出了一种自适应协方差矩阵进化策略(CMA-ES)算法求逆运动学解的新方法。在原算法的基础上,将机器人各关节运动范围作为约束条件,在工作空间中获得唯一且平稳光滑的路径。以REBot-V-6R-6500型6自由度机器人为研究算例,结果表明:在点对点运动的逆运动学求解中,代表位置误差的适应度函数的平均值稳定在10^(-17)数量级;在空间螺旋轨迹连续跟踪的逆运动学求解中,求解的各关节轨迹平滑且唯一,代表位置误差的适应度函数的平均值稳定在10^(-32)数量级;在点对点运动和连续轨迹跟踪的逆运动学求解中,位置平均误差值均稳定在10^(-16)m数量级。 展开更多
关键词 机器人 逆运动学 CMA-ES算法 最佳柔顺性
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