基于改进蜂群算法的工业机器人路径规划研究

• 作者: 吴方圆
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: 工业机器人 路径规划 禁忌搜索 蜂群算法 最优解
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 理论与算法
• 页码范围: 13-17
• 页数: 5页
• 分类号: TP24|TN302
• 语种: 中文
• DOI: 10.19651/j.cnki.emt.1802281

摘要

针对工业机器人在复杂环境中运动的避障及路径优化问题,提出基于改进人工蜂群算法的工业机器人避障路径规划策略.首先针对传统人工蜂群算法搜索能力不足且容易陷入局部最优的问题,将禁忌搜索思想引入到人工蜂群算法最优解搜索过程中,形成了基于禁忌搜索的改进型人工蜂群算法,然后将其应用到工业机器人的路径规划问题中,并进行了仿真实验.结果 表明,改进后的方法能够得到最优的路径,且寻优速度快、过程稳定.该方法可用于解决工业机器人路径规划问题.