基于改进遗传算法的移动机械臂拣选路径优化
王怀江, 刘晓平, 王刚, 韩松北京邮电大学 自动化学院, 北京 100876
收稿日期:
2020-06-15发布日期:
2021-03-11通讯作者:
刘晓平(1965-),男,教授,博士生导师,E-mail:liuxp@bupt.edu.cn.E-mail:liuxp@bupt.edu.cn作者简介:
王怀江(1996-),男,硕士生.基金资助:
北京市科研项目(201702001);北京邮电大学青年科研创新计划专项项目(2017RC22)Optimization of Mobile Manipulator Sorting Path Based on Improved Genetic Algorithm
WANG Huai-jiang, LIU Xiao-ping, WANG Gang, HAN SongSchool of Automation, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China
Received:
2020-06-15Published:
2021-03-11摘要/Abstract
摘要: 传统移动机械臂路径规划算法没有根据抓取点分布情况对工位点坐标进行优化,效率低,对此,提出了一种基于改进遗传算法的移动机械臂拣选路径优化方法.通过对拣选物品位置的分析,建立单个工位点上移动机械臂分拣路径模型和多工位点的旅行商(TSP)问题模型,运用改进的遗传算法,在工作空间内对各个工位点的位置坐标寻优,规划出移动机械臂抓取的最短路径和多工位点间移动的最短路径.实验结果表明,与传统遗传算法可能,运用改进的等级进化选择算子和最优近邻交叉算子,遗传算法的收敛速度提高了46.15%,路径缩短了45.99%,系统运行时间减少了25.80%,提高了系统效率.
中图分类号:
TG156
引用本文
王怀江, 刘晓平, 王刚, 韩松. 基于改进遗传算法的移动机械臂拣选路径优化[J]. 北京邮电大学学报, 2020, 43(5): 34-40.
WANG Huai-jiang, LIU Xiao-ping, WANG Gang, HAN Song. Optimization of Mobile Manipulator Sorting Path Based on Improved Genetic Algorithm[J]. Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications, 2020, 43(5): 34-40.
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