针对当前智能搬运机器人重叠路径删除过程中,普遍存在重删率较低,执行时间较长的问题,提出了智能搬运机器人重叠路径删除算法。利用人工势场法分别构建障碍物与目标点的斥力场和引力场模型,通过势场函数设计参数,计算其斥力场函数与引力负梯度,消除局部极小点,使智能搬运机器人能够快速到达目标地点。结合两点之间直线距离最短原理,引入橡皮筋拉紧算法,获取智能搬运机器人最短路径。利用极限学习机算法构建分类器,将最短路径选择精度作为目标函数,对其建立数学模型。采用蝙蝠算法求解,计算适应度函数,获取最优极限学习机分类器参数,实现智能搬运机器人重叠路径删除。实验结果表明,所提方法的重删率较高,能够有效缩短重叠路径删除执行时间。

针对人机交互仿生机械手模仿人类行为的识别误差和能量消耗等问题,提出一种基于种群随机化的多目标遗传优化算法。该算法同时考虑人机交互机械手姿态识别优化中的终端误差、轨迹误差和能耗的影响,采用基于并行选择的种群随机化方法,将每一代中自适应性最优的个体遗传给下一代种群,实现自适应性和定位功能。为验证所提算法的有效性,通过六自由度机械手进行交互实验。结果表明:所提出的方法不仅可以降低能耗,而且在保证追踪机械手臂跟踪效