云模型遗传蚁群算法的机器人逆运动学求解

简介

遗传算法具有全局搜索能力强的特点,但易出现"早熟"现象;蚁群算法局部具有搜索能力强的特点。因此将遗传算法与蚁群算法结合,与此同时融合了云模型,提出一种适用于跨越越障式巡检机器人的求逆算法。为了提高算法的局部搜索能力及收敛速度,引入了网格划分策略的连续域蚁群算法;为了避免"早熟",采用了适应度值尺度变换;为了使参数自适应,采用了云模型进行修正。用遗传算法进行全局搜索,用蚁群算法进行局部迭代寻优,用云模型实现交叉算子和变异算子中参数的自适应。并以跨越机器人为对象,开展与遗传算法的对比实验,结果表明该算法可以在避免局部收敛的基础上保证算法的稳定性以及提高收敛的速度和精度。