关键词：机械臂;优化算法;粒子群优化;轨迹规划
摘 要：为了减弱机械臂的抖动并提高其工作效率，以四自由度机械臂为研究对象，提出了一种改进型粒子群优化(Improved Particle Swarm Optimization, IPSO)算法。该算法的惯性权重和学习因子能够随着迭代次数的增加进行线性变化，不再是传统粒子群算法中的固定值。以优化机械臂运动时间为目标，选取机械臂工作空间中可到达的路径点，并根据逆运动学求出了各路径点对应的关节角度。利用IPSO算法对机械臂运动时间进行优化，并采用3-5-3插值法对机械臂运动过程进行了拟合。结果表明：相对传统粒子群优化算法来说，IPSO算法的收敛速度较高，采用该算法进行的机械臂轨迹规划使机械臂整个轨迹的运动时间缩短了约45.7%。
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