基于Pareto熵粒子群算法的机器人性能优化方法

摘要

本发明基于Pareto熵粒子群算法的机器人性能优化方法，通过对一种串联机器人进行运动学分析，得到了机器人的多目标优化模型。将机器人运动灵活性指标条件数的全域平均性能指标、全域波动性能指标、全域最差灵活性指标作为三个优化目标。利用多目标粒子群算法，引入Pareto效率对它们进行优化。将优化后的Pareto第一前端最优解集进行数据分析，最终经优化计算得到了可行的杆长参数，实现了机器人的机构优化，使机器人性能有了较大提高。