基于四元数的工业机器人逆运动学避障求解

随着人工智能技术的发展,工业机器人大量应用于夹取、搬运等工作场景,但由于逆运动学求解复杂,位姿多重解等问题存在,导致机器人鲁棒性差,限制其工业应用范围。为了简化工业机器人逆运动学的求解过程,同时实现复杂障碍物场景下对机器人位姿的精确控制,本研究使用四元数进行机器人位姿解算,并提出一种结合避障模块的改进粒子群(F-PSO)算法。通过与模拟退火算法(SA)、遗传算法(GA)在不同目标位姿下的对比实验分析,证明F-PSO算法表现更为优越,在收敛精度上较传统算法高36.41%以上;在收敛速度上比传统算法快83.82%以上。实验结果表明,本研究提出的F-PSO算法不仅能够精确控制机器人的位姿,而且有效地提高了工作效率,实现了复杂障碍物场景下机器人夹取过程的优化。