基于多目标遗传算法的水陆两栖可变形机器人结构参数设计方法

• 作者: 李斌 李楠 王明辉 王越超 马书根
• 来源期刊: 机械工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 多目标遗传算法 水陆两栖可变形机器人 结构参数 Pareto最优化
• 年，卷（期）: 2012,（17）
• 所属期刊栏目: 机构学及机器人
• 页码范围: 10-20
• 分类号: TP242
• 字数: 7773字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3901/JME.2012.17.010

摘要

水陆两栖可变形机器人是一种兼具变形能力与两栖环境适应能力的新型移动机器人.在其机构设计中,结构参数直接影响该机器人在任务环境中的各项机动性能.针对水陆两栖可变形机器人工作环境复杂性和任务多变性,提出一种基于多目标遗传算法的机器人结构参数设计方法,以得到该型机器人在两栖环境中的最优的综合性能.在水陆两栖可变形机器人陆地环境和水环境中运动学和动力学模型基础上,建立两栖环境中机器人的机动性能指标函数与结构参数的映射关系,并在此基础之上构建面向水陆两栖可变形机器人的结构参数设计的多目标优化问题.利用多目标遗传算法得到该多目标机构参数设计问题的Pareto最优解集,并且通过组合赋权方法确定各目标决策属性的权重,从Pareto最优解集中得到符合设计要求的水陆两栖可变形机器人的各项机构参数最优解,进而指导机器人最终结构参数设计.根据最终得到的结构参数研制出水陆两栖可变形机器人样机Amoeba-Ⅱ,并在两栖环境下进行样机的各项性能试验,最终验证了基于多目标遗传算法的机器人结构参数设计方法的有效性以及在机器人设计中的适用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李斌	中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室	372	5610	37.0	58.0
2	王越超	中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室	153	3040	30.0	48.0
3	王明辉	中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室	44	594	13.0	23.0
4	李楠	中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室	49	444	14.0	19.0