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网站模板之家官网,wordpress 移动端 接口,廊坊网站关键词推广,服务器做jsp网站教程视频六自由度机器人matlab 3-5-3多项式改进粒子群时间最优轨迹规划算法。 带有速度约束#xff0c;加速度约束#xff0c;代码写成函数形式#xff0c;参数易改。 353时间最优机械臂关节空间轨迹规划#xff0c;改进粒子群与普通粒子群对比。 纯手写代码#xff0c;带有中文注…六自由度机器人matlab 3-5-3多项式改进粒子群时间最优轨迹规划算法。 带有速度约束加速度约束代码写成函数形式参数易改。 353时间最优机械臂关节空间轨迹规划改进粒子群与普通粒子群对比。 纯手写代码带有中文注释非常适合学习代码质量很高。 不要拿着那些csdn辣鸡代码来比 适用于各种工业机械臂的轨迹规划算法最优时间优化六轴机械臂scara机械臂等等 matlab源代码质量很高出图 粒子进化图优化轨迹曲线对比速度加速度哦。在机器人领域轨迹规划是一个至关重要的环节。今天来给大家分享一种超棒的六自由度机器人轨迹规划算法——3-5-3多项式改进粒子群时间最优轨迹规划算法。一、算法背景我们都知道工业机械臂在工作时需要高效、精准地完成各种任务这就离不开精确的轨迹规划。而时间最优轨迹规划能让机械臂在最短时间内达到目标位置提高工作效率。普通粒子群算法在解决一些复杂优化问题时可能会陷入局部最优。为了克服这个问题我们引入了改进粒子群算法来进行时间最优轨迹规划。二、算法实现1. 速度和加速度约束在实际应用中机械臂的速度和加速度不能无限制增大。所以我们在算法中加入了速度约束和加速度约束。% 速度约束 v_max 10; % 最大速度 v_min -10; % 最小速度 % 加速度约束 a_max 5; % 最大加速度 a_min -5; % 最小加速度这里简单定义了速度和加速度的上下限在后续的计算中会根据这些约束来调整粒子的运动。2. 3-5-3多项式轨迹规划3-5-3多项式常用于机器人关节空间的轨迹规划。它能保证轨迹的平滑性。function [q,qd,qdd] cubic_poly(t, q0, qf, v0, vf, a0, af) % t: 时间向量 % q0: 初始位置 % qf: 目标位置 % v0: 初始速度 % vf: 目标速度 % a0: 初始加速度 % af: 目标加速度 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\b; 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这段代码实现了3-5-3多项式轨迹规划。通过输入初始和目标位置、速度、加速度以及时间向量计算出关节位置、速度和加速度的多项式表达式。3. 改进粒子群算法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: 目标位置 % T: 总时间 % 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; % 学习因子1 c2 1.5; % 学习因子2 w 0.7; % 惯性权重 Max_iter 50; % 最大迭代次数 pop_size 50; % 种群大小 dim length(q0); % 维度 X zeros(pop_size,dim); % 初始化种群位置 V zeros(pop_size,dim); % 初始化种群速度 for i 1:pop_size X(i,:) q0 (qf - q0).*rand(1,dim); % 在初始和目标位置之间随机初始化位置 V(i,:) (v_max - v_min).*rand(1,dim) v_min; % 随机初始化速度 end pBest_score inf(pop_size,1); % 个体最优值 pBest_pos X; % 个体最优位置 gBest_score inf; % 全局最优值 gBest_pos X(1,:); % 全局最优位置 curve zeros(Max_iter,1); % 记录每次迭代的最优值 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); % 计算轨迹 % 检查速度和加速度约束 if any(abs(qd)v_max) || any(abs(qdd)a_max) fitness inf; else fitness sum(abs(q(end)-qf)); % 以目标位置误差作为适应度 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 % 速度约束 V(i,:) max(V(i,:),v_min); V(i,:) min(V(i,:),v_max); X(i,:) X(i,:) V(i,:); % 更新位置 % 位置约束 X(i,:) max(X(i,:),q0); X(i,:) min(X(i,:),qf); end end Best_pos gBest_pos; Best_score gBest_score; end这段代码实现了改进粒子群算法用于轨迹规划。通过不断迭代调整粒子的位置和速度找到最优的轨迹参数使机械臂能在满足速度和加速度约束的情况下以最短时间到达目标位置。三、结果展示1. 粒子进化图运行算法后可以得到粒子进化图。随着迭代次数增加粒子逐渐向最优解靠近。figure; plot(1:Max_iter,curve); title(粒子群算法迭代过程); xlabel(迭代次数); ylabel(最优值);2. 优化轨迹曲线对比还能对比普通粒子群算法和改进粒子群算法的优化轨迹曲线。% 普通粒子群算法结果 [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); % 改进粒子群算法结果 [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(普通粒子群算法轨迹); xlabel(时间); ylabel(关节位置); subplot(3,1,2); plot(linspace(0,T,100),qd1); title(普通粒子群算法速度); xlabel(时间); ylabel(关节速度); subplot(3,1,3); plot(linspace(0,T,100),qdd1); title(普通粒子群算法加速度); xlabel(时间); ylabel(关节加速度); figure; subplot(3,1,1); plot(linspace(0,T,100),q2); title(改进粒子群算法轨迹); xlabel(时间); ylabel(关节位置); subplot(3,1,2); plot(linspace(0,T,100),qd2); title(改进粒子群算法速度); xlabel(时间); ylabel(关节速度); subplot(3,1,3); plot(linspace(0,T,100),qdd2); title(改进粒子群算法加速度); xlabel(时间); ylabel(关节加速度);通过对比可以清晰看到改进粒子群算法在轨迹规划上的优势能得到更优的轨迹速度和加速度变化更平稳。这个3-5-3多项式改进粒子群时间最优轨迹规划算法不仅代码质量高而且非常适合学习。无论是六轴机械臂还是scara机械臂等各种工业机械臂都能应用这个算法进行高效的轨迹规划实现最优时间优化。希望大家能从这段代码和分析中有所收获在机器人轨迹规划领域有所探索和应用