#|基于企鹅优化算法的机器人轨迹规划（Matlab代码实现） matlab|智能优化算法|机器人

目录
1 概述
2 数学模型
3 运行结果
4 Matlab代码及详细文章
5 参考文献
6 写在最后

1 概述目前，机器人轨迹规划问题仍然是人工智能领域的一项重要研究内容,大部分用于工业生产的机器依然为串联的非线性空间连杆机构，该机构在机器人结构和各关节力矩、转角等方面设置了许多限制条件，为了将工业机器人的驱动能力最大程度的发挥出来，从而进行高效能的工作，根据工业机器人轨迹规划的特性，多数情况下需要对速度、加速度和运行时间三方面考虑，而机器人结构、转角以及各关节驱动力矩等这些限制条件使得控制机器人在运动到预先设置的运动点时，要按照已经规划的轨迹进行路径运动[59]。值得注意的是机器人轨迹规划的一般情况下有严格的定位和速度要求，将运动关节的速度和加速度设置为最大，约束其最大值，避免出现超负载状态[60]。
机器人轨迹规划的原理[61]是利用逆运动学将笛卡尔坐标系下的路径坐标点转换成空间坐标系中各个关节节点的角值，运用插值拟合曲线对这些路径坐标点进行拟合，利用程序对这些插值点进行时间规划，通过对这些点的排序以及机器人在各处的运动参数的实时记录，通过实时接收反馈信号的方式进行实时控制。工业机器人轨迹优化根据其优化目标的不同可以分为四种不同形式：
（1）机器人在整个运动过程中能量消耗最小为目的，即能耗最小轨迹优化；
（2）机械臂从初始点到达指定目标点的运动路径最短、相对运动时间最短为目标，即时间最小轨迹优化；
（3）机构在运动中受到的冲击或对速度的影响最小为目标，即冲击最小轨迹优化；
（4）将能耗、时间以及冲击速度等多方面综合考虑，即多目标综合轨迹优化；
2 数学模型
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详细数学模型见第4部分。
3 运行结果
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4 Matlab代码及详细文章本文仅展现部分代码，全部代码及详细文章见：
基于企鹅优化算法的机器人轨迹规划（Matlab代码实现）

function drawPc(result1,option,data,str) figure plot3(data.node(:,1),data.node(:,2),data.node(:,3),'o','LineWidth',2,... 'MarkerEdgeColor','k',... 'MarkerFaceColor','g',... 'MarkerSize',10) hold on plot3(data.node(result1.path,1),data.node(result1.path,2),data.node(result1.path,3),'-','LineWidth',2,... 'MarkerEdgeColor','k',... 'MarkerFaceColor','g',... 'MarkerSize',10) xlabel('X') ylabel('Y') zlabel('Z') grid on title([str,'结果,最优目标:',num2str(result1.fit)]) figure plot3(data.node(:,1),data.node(:,2),data.node(:,3),'o','LineWidth',2,... 'MarkerEdgeColor','g',... 'MarkerFaceColor','g',... 'MarkerSize',5) hold on plot3(data.node(result1.path,1),data.node(result1.path,2),data.node(result1.path,3),'-','LineWidth',1,... 'MarkerEdgeColor','g',... 'MarkerFaceColor','g',... 'MarkerSize',5) for i=1:length(data.node(:,1)) text(data.node(i,1),data.node(i,2),data.node(i,3),num2str(i)) end xlabel('X') ylabel('Y') zlabel('Z') grid on title([str,'结果,最优目标:',num2str(result1.fit)]) end

5 参考文献 [1]吕金隆,王克帅.基于改进蚁群算法包装机器人轨迹规划分析[J].中国新技术新产品,2021(24):23-25.DOI:10.13612/j.cnki.cntp.2021.24.009.
6 写在最后 【#|基于企鹅优化算法的机器人轨迹规划（Matlab代码实现）】部分理论来源于网络文献，如有侵权请联系删除。