【摘 要】
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焊接机器人在制造业中有广泛的应用。在焊接任务中通常有许多焊接接头,合理地规划焊接路径使其穿过这些焊接接头,对焊接效率的提高有积极的影响。传统的手工路径规划技术可以
【机 构】
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辽宁石油化工大学计算机与通信工程学院
【基金项目】
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抚顺市科学技术发展资金计划项目(FSKJHT201548),辽宁省大学生创新创业项目(201410148060、201510148068)
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焊接机器人在制造业中有广泛的应用。在焊接任务中通常有许多焊接接头,合理地规划焊接路径使其穿过这些焊接接头,对焊接效率的提高有积极的影响。传统的手工路径规划技术可以有效地处理少量焊接接头,但当焊接节点数目较大时,很难获得最优路径。传统的手工路径规划方法耗时长、效率低,不能保证最优。遗传-粒子群优化算法(GA-PSO)基于遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)的优点来解决焊接机器人的路径规划问题。仿真结果表明,该算法具有较强的搜索能力和实用性,适用于焊接机器人路径规划。
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