【摘 要】
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为了解决冗余机器人逆运动学解求取中存在的计算量大和求解精度较低等问题,提出一种基于改进果蝇优化算法(IFOA)的解决方法。IFOA在果蝇算法(FOA)的基础上,在进化方程中添加
【基金项目】
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江苏省高等学校自然科学研究面上项目(18KJB510003),淮安市创新服务能力建设计划项目(HAP201805)资助
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为了解决冗余机器人逆运动学解求取中存在的计算量大和求解精度较低等问题,提出一种基于改进果蝇优化算法(IFOA)的解决方法。IFOA在果蝇算法(FOA)的基础上,在进化方程中添加向最差个体学习的改进策略来优化进化方程,增强了算法跳出局部最优和寻找全局最优的能力。对经典测试函数的仿真结果表明,相比于FOA,IFOA在收敛速度、收敛精度及收敛可靠性方面都有较大的提高。在求冗余机器人逆运动学解的实际应用中,IFOA能够有效提高精度、速度和稳定性,是求冗余机器人逆运动学解的一种有效方法。
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