关键词：遗传算法;蚁群算法;改进D-H法;轨迹规划;适应度
摘 要：针对传统工业机器人在轨迹规划过程中，运动耗时长、易陷入局部最优解的问题，提出一种基于改进自适应遗传算法对于6R机械臂轨迹优化算法。通过加入改进的自适应调节机制，自适应的去改变交叉概率和变异概率。首先，建立六自由度机械臂模型，采用改进型D-H参数法获得机器人连杆参数数据；其次，通过4-1-4多项式插值的方法进行轨迹规划，以运行时间为优化目标，利用改进自适应遗传算法结合蚁群算法对运动轨迹进行优化；最后，通过目标函数解决运动学约束问题。通过MATLAB仿真实验验证相比于传统的遗传算法，该轨迹的运行时间从12.23 s减少到了9.05 s,整体运行轨迹时间缩短3.18 s,优化后的效率提高近26%。适应度提高1.73,证明该算法能够有效地加快轨迹的运行时间，提高了机械臂的工作效率。
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