基于改进量子遗传算法的机械臂轨迹优化

周 晟

(武警士官学校基层后勤管理系被装教研室，杭州 310000)

0 引言

工业化生产的日益精进使得机械臂在日常生产、生活中的使用越来越宽泛，合理优化机械臂末端执行器运行轨迹利于提高机械臂整体工作效率，降低运行过程中的振动冲击，保障运行的稳定性和准确性。

文献[1]选取线性插值法优化四足机器人路径空间，抽取关节特征数据后，采用粒子群智能优化算法进行自适应性优化设计，提升全局路径运行空间的轨迹平稳性[1]。文献[2]立足于控制准确性和稳定性，合理设置插补算法提升末端执行器轨迹运行平稳性，降低末端执行器实际运行轨迹与理论运行轨迹的偏差数值，提升控制准确率[2]。文献[3]构建七自由度冗余机械臂虚拟样机模型，以机械臂运行过程中振动冲击最低，运行速度最高，消耗能源最少为目标，选取异类粒子群算法完成优化设计，获取单目标优化和综合优化结果[3]。

文中在量子遗传算法基础上，引入多算子协同变异机制，逐渐增加个体的变异概率促使算法跳出局部最优解。设定自适应动态旋转角步长调整机制，保障量子旋转门旋转角θi实时更新迭代，确保算法优化全程阶段具有良好的种群多样性，提高算法搜索全局最优解的稳定性。文中借助MATLAB工具箱，以串联机械臂为对象，获取光滑平顺的关节角位移、角速度、角加速度，验证改进量子遗传算法轨迹优化的有效性和可靠性。

1 机械臂轨迹规划

1.1 模型构建

文中选取串联机械臂为优化对象，合理设置相关参数，以运动学理论为基础绘制D-H参数，如表1所示[4-5]。……