【摘 要】
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针对机器人在关节空间中的轨迹规划时间具有不确定性的问题,提出了一种混沌自适应烟花算法(chaos adaptive fiventrks algorithm,CAFWA),可以实现速度约束下的时间最优轨迹规
【基金项目】
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国家自然科学基金(51905405),陕西省自然科学基础研究计划项目(2019JQ-855),西安工程大学研究生创新基金(chx2019026)
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针对机器人在关节空间中的轨迹规划时间具有不确定性的问题,提出了一种混沌自适应烟花算法(chaos adaptive fiventrks algorithm,CAFWA),可以实现速度约束下的时间最优轨迹规划。首先通过混沌算法与自适应烟花算法相结合,将随机初始化改变为混沌初始化,并采用混沌算法对选择策略产生的子代烟花进行筛选,以提高收敛精度和收敛速度。然后选择8个标准测试函数进行测试,并与其他方法进行对比。最后通过Matlab对基于CAFWA的机器人时间最优轨迹规划问题求解,得到机器人最短运行时间。结果表明
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