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摘要：本公开涉及一种协作机器人的关节轨迹优化方法及装置。所述方法包括：利用七次B样条曲线函数对协作机器人的机械臂终端机构的空间路径点进行插值，以得到各个关节的B样条轨迹曲线；以各个关节的B样条轨迹曲线的控制顶点的数值为优化变量，利用非支配排序遗传算法确定各个关节的B样条轨迹曲线的控制顶点的数值的帕累托最优解集；基于所述帕累托最优解集，确定协作机器人的关节轨迹的规划方案。通过采用本公开，能够避免非支配排序遗传算法在协作机器人多目标轨迹优化模型的求解过程中过早陷入局部最优解的问题，优化后的机器人关节轨迹运行时间较短，能量消耗较低，运动冲击较小，平滑性较优，从而能够确保机器人的运动稳定性。
主权项：1.一种协作机器人的关节轨迹优化方法，其特征在于，所述协作机器人的关节轨迹优化方法包括：利用七次B样条曲线函数对协作机器人的机械臂终端机构的空间路径点进行插值，以得到各个关节的B样条轨迹曲线；以各个关节的B样条轨迹曲线的控制顶点的数值为优化变量，利用非支配排序遗传算法确定各个关节的B样条轨迹曲线的控制顶点的数值的帕累托最优解集；基于所述帕累托最优解集，确定协作机器人的关节轨迹的规划方案，其中，所述非支配排序遗传算法包括：基于初始的交叉概率、预定增益因子、子代种群的适应度的标准差和子代种群的平均适应度，确定调整后的交叉概率；基于初始的变异概率、预定增益因子、子代种群的适应度的标准差和子代种群的平均适应度，确定调整后的变异概率；基于调整后的交叉概率和变异概率对子代种群执行交叉和变异操作，以产生新的子代种群。
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百度查询： 中国科学院自动化研究所 协作机器人的关节轨迹优化方法及装置
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