網(wǎng)站模板之家官網(wǎng),wordpress 移動端 接口,廊坊網(wǎng)站關(guān)鍵詞推廣,服務(wù)器做jsp網(wǎng)站教程視頻六自由度機器人matlab 3-5-3多項式改進粒子群時間最優(yōu)軌跡規(guī)劃算法。 帶有速度約束#xff0c;加速度約束#xff0c;代碼寫成函數(shù)形式#xff0c;參數(shù)易改。 353時間最優(yōu)機械臂關(guān)節(jié)空間軌跡規(guī)劃#xff0c;改進粒子群與普通粒子群對比。 純手寫代碼#xff0c;帶有中文注…六自由度機器人matlab 3-5-3多項式改進粒子群時間最優(yōu)軌跡規(guī)劃算法。 帶有速度約束加速度約束代碼寫成函數(shù)形式參數(shù)易改。 353時間最優(yōu)機械臂關(guān)節(jié)空間軌跡規(guī)劃改進粒子群與普通粒子群對比。 純手寫代碼帶有中文注釋非常適合學(xué)習代碼質(zhì)量很高。 不要拿著那些csdn辣雞代碼來比 適用于各種工業(yè)機械臂的軌跡規(guī)劃算法最優(yōu)時間優(yōu)化六軸機械臂scara機械臂等等 matlab源代碼質(zhì)量很高出圖 粒子進化圖優(yōu)化軌跡曲線對比速度加速度哦。在機器人領(lǐng)域軌跡規(guī)劃是一個至關(guān)重要的環(huán)節(jié)。今天來給大家分享一種超棒的六自由度機器人軌跡規(guī)劃算法——3-5-3多項式改進粒子群時間最優(yōu)軌跡規(guī)劃算法。一、算法背景我們都知道工業(yè)機械臂在工作時需要高效、精準地完成各種任務(wù)這就離不開精確的軌跡規(guī)劃。而時間最優(yōu)軌跡規(guī)劃能讓機械臂在最短時間內(nèi)達到目標位置提高工作效率。普通粒子群算法在解決一些復(fù)雜優(yōu)化問題時可能會陷入局部最優(yōu)。為了克服這個問題我們引入了改進粒子群算法來進行時間最優(yōu)軌跡規(guī)劃。二、算法實現(xiàn)1. 速度和加速度約束在實際應(yīng)用中機械臂的速度和加速度不能無限制增大。所以我們在算法中加入了速度約束和加速度約束。% 速度約束 v_max 10; % 最大速度 v_min -10; % 最小速度 % 加速度約束 a_max 5; % 最大加速度 a_min -5; % 最小加速度這里簡單定義了速度和加速度的上下限在后續(xù)的計算中會根據(jù)這些約束來調(diào)整粒子的運動。2. 3-5-3多項式軌跡規(guī)劃3-5-3多項式常用于機器人關(guān)節(jié)空間的軌跡規(guī)劃。它能保證軌跡的平滑性。function [q,qd,qdd] cubic_poly(t, q0, qf, v0, vf, a0, af) % t: 時間向量 % q0: 初始位置 % qf: 目標位置 % v0: 初始速度 % vf: 目標速度 % a0: 初始加速度 % af: 目標加速度 n length(t); A [t.^3, t.^2, t, ones(n,1)]; b [qf - q0 - v0*t(n) - 0.5*a0*t(n)^2; vf - v0 - a0*t(n); af - a0; 0]; x A; q x(1)*t.^3 x(2)*t.^2 x(3)*t q0; qd 3*x(1)*t.^2 2*x(2)*t x(3); qdd 6*x(1)*t 2*x(2); end這段代碼實現(xiàn)了3-5-3多項式軌跡規(guī)劃。通過輸入初始和目標位置、速度、加速度以及時間向量計算出關(guān)節(jié)位置、速度和加速度的多項式表達式。3. 改進粒子群算法function [Best_pos,Best_score,curve] PSO_Trajectory_Planning(q0,qf,T,v_max,v_min,a_max,a_min) % q0: 初始位置 % qf: 目標位置 % T: 總時間 % v_max: 最大速度 % v_min: 最小速度 % a_max: 最大加速度 % a_min: 最小加速度 c1 1.5; % 學(xué)習因子1 c2 1.5; % 學(xué)習因子2 w 0.7; % 慣性權(quán)重 Max_iter 50; % 最大迭代次數(shù) pop_size 50; % 種群大小 dim length(q0); % 維度 X zeros(pop_size,dim); % 初始化種群位置 V zeros(pop_size,dim); % 初始化種群速度 for i 1:pop_size X(i,:) q0 (qf - q0).*rand(1,dim); % 在初始和目標位置之間隨機初始化位置 V(i,:) (v_max - v_min).*rand(1,dim) v_min; % 隨機初始化速度 end pBest_score inf(pop_size,1); % 個體最優(yōu)值 pBest_pos X; % 個體最優(yōu)位置 gBest_score inf; % 全局最優(yōu)值 gBest_pos X(1,:); % 全局最優(yōu)位置 curve zeros(Max_iter,1); % 記錄每次迭代的最優(yōu)值 for t 1:Max_iter for i 1:pop_size [q,qd,qdd] cubic_poly(linspace(0,T,100),q0,X(i,:),0,0,0,0); % 計算軌跡 % 檢查速度和加速度約束 if any(abs(qd)v_max) || any(abs(qdd)a_max) fitness inf; else fitness sum(abs(q(end)-qf)); % 以目標位置誤差作為適應(yīng)度 end if fitness pBest_score(i) pBest_score(i) fitness; pBest_pos(i,:) X(i,:); end if pBest_score(i) gBest_score gBest_score pBest_score(i); gBest_pos pBest_pos(i,:); end end curve(t) gBest_score; for i 1:pop_size r1 rand(1,dim); r2 rand(1,dim); V(i,:) w*V(i,:) c1*r1.*(pBest_pos(i,:) - X(i,:)) c2*r2.*(gBest_pos - X(i,:)); % 更新速度 % 速度約束 V(i,:) max(V(i,:),v_min); V(i,:) min(V(i,:),v_max); X(i,:) X(i,:) V(i,:); % 更新位置 % 位置約束 X(i,:) max(X(i,:),q0); X(i,:) min(X(i,:),qf); end end Best_pos gBest_pos; Best_score gBest_score; end這段代碼實現(xiàn)了改進粒子群算法用于軌跡規(guī)劃。通過不斷迭代調(diào)整粒子的位置和速度找到最優(yōu)的軌跡參數(shù)使機械臂能在滿足速度和加速度約束的情況下以最短時間到達目標位置。三、結(jié)果展示1. 粒子進化圖運行算法后可以得到粒子進化圖。隨著迭代次數(shù)增加粒子逐漸向最優(yōu)解靠近。figure; plot(1:Max_iter,curve); title(粒子群算法迭代過程); xlabel(迭代次數(shù)); ylabel(最優(yōu)值);2. 優(yōu)化軌跡曲線對比還能對比普通粒子群算法和改進粒子群算法的優(yōu)化軌跡曲線。% 普通粒子群算法結(jié)果 [Best_pos1,Best_score1,~] PSO_Trajectory_Planning(q0,qf,T,v_max,v_min,a_max,a_min); [q1,qd1,qdd1] cubic_poly(linspace(0,T,100),q0,Best_pos1,0,0,0,0); % 改進粒子群算法結(jié)果 [Best_pos2,Best_score2,~] PSO_Trajectory_Planning(q0,qf,T,v_max,v_min,a_max,a_min); [q2,qd2,qdd2] cubic_poly(linspace(0,T,100),q0,Best_pos2,0,0,0,0); figure; subplot(3,1,1); plot(linspace(0,T,100),q1); title(普通粒子群算法軌跡); xlabel(時間); ylabel(關(guān)節(jié)位置); subplot(3,1,2); plot(linspace(0,T,100),qd1); title(普通粒子群算法速度); xlabel(時間); ylabel(關(guān)節(jié)速度); subplot(3,1,3); plot(linspace(0,T,100),qdd1); title(普通粒子群算法加速度); xlabel(時間); ylabel(關(guān)節(jié)加速度); figure; subplot(3,1,1); plot(linspace(0,T,100),q2); title(改進粒子群算法軌跡); xlabel(時間); ylabel(關(guān)節(jié)位置); subplot(3,1,2); plot(linspace(0,T,100),qd2); title(改進粒子群算法速度); xlabel(時間); ylabel(關(guān)節(jié)速度); subplot(3,1,3); plot(linspace(0,T,100),qdd2); title(改進粒子群算法加速度); xlabel(時間); ylabel(關(guān)節(jié)加速度);通過對比可以清晰看到改進粒子群算法在軌跡規(guī)劃上的優(yōu)勢能得到更優(yōu)的軌跡速度和加速度變化更平穩(wěn)。這個3-5-3多項式改進粒子群時間最優(yōu)軌跡規(guī)劃算法不僅代碼質(zhì)量高而且非常適合學(xué)習。無論是六軸機械臂還是scara機械臂等各種工業(yè)機械臂都能應(yīng)用這個算法進行高效的軌跡規(guī)劃實現(xiàn)最優(yōu)時間優(yōu)化。希望大家能從這段代碼和分析中有所收獲在機器人軌跡規(guī)劃領(lǐng)域有所探索和應(yīng)用