摘要
为提高焊接机器人的工作效率,提出一种基于高斯变异蝗虫优化算法(GMGOA)的焊接机器人路径规划新方法。GMGOA在蝗虫优化算法(GOA)的基础上,引入了高斯变异操作,有效地减少了劣质解的个数,实现了算法跳出局部最优能力的增强。3个典型旅行商问题(TSP)算例的测试结果表明,GMGOA性能比GOA有了很大程度的提升;焊接机器人路径规划实例结果表明,GMGOA在焊接机器人路径规划中是有效可行的,获较其他几种方法获得的焊接路径更短、计算稳定性更强。
In order to improve the working efficiency of welding robot,a new path planning method for welding robot based on Gaussian mutation grasshopper optimization algorithm(GMGOA)was proposed.Based on the research cf grasshopper optimization algorithm(GOA),GMGOA introduced Gaussian mutation operation,which effectively reduced the number cf inferior solutions and enhanced the ability of the algorithm to jump out of the local optimal.The results cf three typical travelling salesman problem(TSP)examples show that the performance of GMGOA is greatly improved when compared with GOA.The results of welding robot path planning example show that GMGOA is effective and feasible in the welding robot path planning,which is shorter and more stable than the other methods.
作者
邵长春
胡国明
李水明
SHAO Chang-chun;HU Guo-ming;LI Shui-ming(School of Automatic Control Technology,Liuzhou Railway Vocational Technical College,Guangxi Liuzhou 545616,China;Faculty of Power and Mechanical Engineering,Wuhan University,Hubei Wuhan 430072,China)
出处
《机械设计与制造》
北大核心
2023年第4期276-280,共5页
Machinery Design & Manufacture
基金
教育部中西部青年骨干教师人才培养项目(教育部教师司函[2020]16号)
2021年度广西高校中青年教师科研基础能力提升项目(2021KY1392)
广西高等学校千名中青年骨干教师培育计划第四期培养项目(桂教教师[2020]58号)
2021年度广西高校中青年教师科研基础能力提升项目(2021KY1384)
柳州铁道职业技术学院2020年度校级立项项目(2020-KJA02)。
关键词
蝗虫优化算法
高斯变异
焊接机器人
路径规划
Grasshopper Optimization Algorithm
Gauss Mutation
Welding Robot
Path Planning
