机床与液压

作者：刘明，莫小龙，马雄韬

单位：云南民族大学电气信息工程学院；云南省无人自主系统重点实验室；云南民族大学电气信息工程学院；云南省无人自主系统重点实验室；云南民族大学电气信息工程学院；云南省无人自主系统重点实验室

关键词：机械手;遗传算法;粒子群算法;逆运动学

基金：国家自然科学基金项目（52061042）

针对机械手逆运动学求解算法复杂和精度低的问题，提出一种改进遗传粒子群融合算法（GA-PSO）。该融合算法先通过遗传算法迭代更新种群后得到优化的粒子群初始值，改善了粒子群算法易陷入局部最优的问题而增加了全局搜索性能；而粒子群优化算法则以其信息共享和协作机制，能够快速收敛到最优解。采用4种经典测试函数对改进遗传粒子群算法进行测试，测试结果表明改进遗传粒子群算法具有收敛精度高、鲁棒性高等特点。采用D-H法建立机器人的运动学模型，运用改进遗传粒子群算法进行机器人逆运动学求解，并与遗传算法、粒子群优化算法进行位置误差与姿态误差的对比。结果表明，该算法相比于其他算法在求解精度、鲁棒性方面明显提高。

来源：2025年第21期

《机床与液压》期刊编辑部

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