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随着经济发展，生活水平的提高，我国汽车制造业也蓬勃发展，国内汽车企业纷纷采用机器人进行焊接组装工作，来提高产量和质量。为了在尽可能短的时间内完成焊接任务，必须对机器人焊接路径进行优化，对焊接任务进行合理分配。传统汽车制造中机器人的焊接路径规划由人工完成，不仅耗费人力和时间，而且所得焊接路径常不符合生产要求。因此研究焊接路径规划算法，对保证生产安全、提高产品质量和生产力具有重要意义。
首先，本文选择并改进了果蝇优化算法。根据汽车饰件柔性焊接生产线的生产流程和结构特点，对比分析了多种优化算法后，选择了果蝇优化算法来求解焊接路径规划问题。原始果蝇优化算法不具备全局搜索能力且易陷入局部最优，本文通过加入均匀的候选解生成机制、飞行半径自适应调整和精英果蝇，得到了改进的全局果蝇优化算法(Modified Global Fruit Fly Optimization Algorithm，MGFOA)。并基于12个Benchmark函数，将MGFOA与其他优化算法进行了仿真对比，验证了改进果蝇优化算法的有效性和优越性。
其次，对MGFOA进行离散化并求解单台机器人路径规划问题。建立TSP数学模型，通过设计飞行算子与精英果蝇等，对改进的果蝇优化算法进行离散化。基于TSBLIB数据库，将离散的改进果蝇优化算法与遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法进行仿真对比。再以汽车前门和后门为焊接对象，实现了单台机器人焊接路径规划的规划仿真，验证了离散的改进果蝇优化算法的有效性和优越性。
最后，研究多台机器人协同焊接路径规划问题。分析多台机器人协同焊接的约束条件和路径规划目标，设计了动态规划多果蝇群协同规划算法，将求解过程分解为：焊点初始分配、多果蝇群协同规划和防碰撞检测三个阶段，设计了焊点调整算子和同向焊接防碰撞法。并以汽车前门和后门为焊接对象，实现了对4台机器人的焊接路径规划。仿真结果验证了动态规划多果蝇群协同规划算法的有效性。
首先，本文选择并改进了果蝇优化算法。根据汽车饰件柔性焊接生产线的生产流程和结构特点，对比分析了多种优化算法后，选择了果蝇优化算法来求解焊接路径规划问题。原始果蝇优化算法不具备全局搜索能力且易陷入局部最优，本文通过加入均匀的候选解生成机制、飞行半径自适应调整和精英果蝇，得到了改进的全局果蝇优化算法(Modified Global Fruit Fly Optimization Algorithm，MGFOA)。并基于12个Benchmark函数，将MGFOA与其他优化算法进行了仿真对比，验证了改进果蝇优化算法的有效性和优越性。
其次，对MGFOA进行离散化并求解单台机器人路径规划问题。建立TSP数学模型，通过设计飞行算子与精英果蝇等，对改进的果蝇优化算法进行离散化。基于TSBLIB数据库，将离散的改进果蝇优化算法与遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法进行仿真对比。再以汽车前门和后门为焊接对象，实现了单台机器人焊接路径规划的规划仿真，验证了离散的改进果蝇优化算法的有效性和优越性。
最后，研究多台机器人协同焊接路径规划问题。分析多台机器人协同焊接的约束条件和路径规划目标，设计了动态规划多果蝇群协同规划算法，将求解过程分解为：焊点初始分配、多果蝇群协同规划和防碰撞检测三个阶段，设计了焊点调整算子和同向焊接防碰撞法。并以汽车前门和后门为焊接对象，实现了对4台机器人的焊接路径规划。仿真结果验证了动态规划多果蝇群协同规划算法的有效性。