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题名基于ADPSO算法的六足机器人足端轨迹规划
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作者
齐晓轩
王朝玉
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机构
沈阳大学信息学院
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出处
《计算机与网络》
2023年第18期58-62,共5页
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文摘
六足机器人在腿部运动时,由于关节连续运动会导致舵机的角度、角速度等发生突变,造成关节的挤压,影响腿部各关节运动平滑稳定。针对该问题,提出了一种多目标最优轨迹规划思想。进行相关的物理与路径约束,设置初始的个体最优系数;通过笛卡儿空间制定路径点,雅可比矩阵对关节角度进行反算,采用次曲线插值对腿部路径关键点进行插值,使运动过程中腿部关节角度、角速度和角加速度曲线平滑稳定。为加强粒子搜索能力的增强,对PSO算法引入外推思想,采用算法多目标进行最优轨迹规划,将PSO算法和粒子外推思想相结合;为使粒子收敛速度更加迅速,对搜索的个体与群体极值加入扰动,增强六足机器人运动的快速和平稳性。用Matlab进行仿真,在六足机器人腿部的足端轨迹规划引用算法可以优化机器人运动轨迹,减缓机器人运动时对关节造成的磨损,使机器人运动更加平稳。
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关键词
六足机器人
轨迹规划
5次NURBS曲线
adpso算法
多目标优化
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Keywords
hexapod robot
trajectory planning
quintic NURBS curve
adpso algorithm
multi-objective optimization
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于粒子群优化的ATO控制策略
被引量：26
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作者
李诚
王小敏
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机构
西南交通大学信息科学与技术学院
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出处
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期53-58,共6页
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基金
中国铁路总公司科技研究开发计划(2014X008-A)
国家自然科学基金(61371098)
四川省科技研究计划(2015JY0182)
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文摘
传统列车自动驾驶(ATO)控制策略通过提高对目标速度的追踪精度来精确控制工况切换频繁,能耗较大且无法进行全局优化。直接控制列车驾驶的全局ATO控制策略能较好解决传统控制策略的缺陷。列车在自动运行过程中依据不同的全局控制策略,能耗、运行时间误差、停站误差等评价指标均产生变化。由于评价指标存在内部矛盾,不存在所有指标均最优的控制策略。本文提出1种基于动态邻居和广义学习策略的粒子群(ADPSO)优化全局控制策略的算法。该算法通过挖掘线路信息和列车运行信息指导优化过程,以获得在列车安全运行的前提下,满足一定能耗、运行时间误差和停站误差要求的全局ATO控制策略。仿真研究结果表明与其他两种优化算法相比,该算法具有更好的性能。
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关键词
列车自动控制
全局ATO控制策略
adpso算法
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Keywords
ATO control
global ATO control strategy
adpso algorithm
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分类号
U284.48
[交通运输工程—交通信息工程及控制]
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题名基于改进粒子群算法的数据预测挖掘应用研究
被引量：6
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作者
王晓佳
杨善林
徐达宇
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机构
合肥工业大学
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出处
《情报学报》
CSSCI
北大核心
2011年第8期840-845,共6页
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基金
国家自然科学基金项目（70631003 90718037）
合肥工业大学基金（2010HGXJ0083）
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文摘
针对粒子群优化算法早熟、易陷入局部收敛的问题,提出一种克服早熟的粒子群算法.该算法在标准粒子群算法基础上加入极值扰动和自适应调整系数,使其易于跳出局部最优。又分析了灰色GM（1,1）预测模型的局限性,提出了一种带极值扰动的自适应调整惯性权重的改进PSO优化灰色模型AdPSO-GM,并将此模型用于数据预测挖掘研究中。最后,通过一个实例对所提方法进行验证,结果表明,本文所给模型具有较高的预测挖掘精度。
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关键词
粒子群算法
GM(1
1)模型
adpso-GM模型
预测挖掘
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Keywords
particle swarm optimization algorithm
GM（1
1） model
adpso-GM model
forecasting mining
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分类号
F830.91
[经济管理—金融学]
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