基于多目标约束的狭小空间便携式机器人轨迹优化方法OA

针对船舶狭小空间焊接时作业空间受限、焊枪姿态约束多、轨迹干涉风险高、焊接可达性差等挑战,以机械臂最短时间完成焊接为目标,提出基于改进遗传粒子群算法(IGA-PSO)的时间优化方案以优化焊接轨迹。构建便携式机器人、工件和场景的三维模型,明确机器人运动逻辑,建立焊接轨迹模型并确定焊接工艺;综合考虑焊接时间和可达性,设计多目标约束适应度函数,并建立时间优化与可达率目标函数;结合遗传和粒子群算法,对惯性权重引入线性递减和指数递减机制,对学习因子设计探索、开发和收敛阶段,对变异进行非线性调整,以提高算法的性能。通过算法测试、仿真验证和现场验证对该方法进行了案例验证,结果表明,优化后的机械臂位移、速度、加速度曲线平滑、无突变,且焊接可达率达到90%,验证了IGA-PSO算法的有效性。