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龍圖騰網(wǎng)恭喜重慶大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利工業(yè)機(jī)器人軌跡規(guī)劃中的耦合插值函數(shù)選擇方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115981336B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202310054526.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G05D1/43；該發(fā)明授權(quán)工業(yè)機(jī)器人軌跡規(guī)劃中的耦合插值函數(shù)選擇方法是由王時(shí)龍;張博凱;楊波;何彥;周杰設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-02-03向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本工業(yè)機(jī)器人軌跡規(guī)劃中的耦合插值函數(shù)選擇方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種工業(yè)機(jī)器人軌跡規(guī)劃中的耦合插值函數(shù)選擇方法，包括如下步驟：步驟一：構(gòu)建插值函數(shù)集，基于插值函數(shù)集構(gòu)建滿足時(shí)間?沖擊最優(yōu)軌跡規(guī)劃要求的目標(biāo)函數(shù)；步驟二：初始化金鷹種群，得到初始種群和外部存檔；步驟三：判斷當(dāng)前迭代次數(shù)t是否達(dá)到設(shè)定的最大迭代次數(shù)：若是，則執(zhí)行步驟七；若否，則執(zhí)行步驟四：步驟四：更新每只金鷹的位置并計(jì)算適應(yīng)度值；步驟五：利用差分進(jìn)化和反向?qū)W習(xí)策略依次對(duì)金鷹種群造成兩次擾動(dòng)，使金鷹個(gè)體變異，計(jì)算個(gè)體變異后的適應(yīng)度值；步驟六：更新外部存檔，循環(huán)執(zhí)行步驟三；步驟七：迭代結(jié)束，將外部存檔中每只金鷹的位置映射為目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)解，得到包含目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)解集的Pareto前沿。

本發(fā)明授權(quán)工業(yè)機(jī)器人軌跡規(guī)劃中的耦合插值函數(shù)選擇方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種工業(yè)機(jī)器人軌跡規(guī)劃中的耦合插值函數(shù)選擇方法，其特征在于：包括如下步驟：步驟一：構(gòu)建插值函數(shù)集，基于插值函數(shù)集構(gòu)建滿足時(shí)間-沖擊最優(yōu)軌跡規(guī)劃要求的目標(biāo)函數(shù)；步驟二：采用多目標(biāo)金鷹算法對(duì)目標(biāo)函數(shù)尋優(yōu)，初始化金鷹種群，得到初始種群和外部存檔；初始化金鷹種群的方法為：采用Tent映射生成[0,1]范圍內(nèi)的混沌序列： 其中，i＝1,2,3,…,N表示種群索引；j＝1,2,3,…,D表示決策變量維數(shù)；α為T(mén)ent映射參數(shù)；混沌序列中的第一維為[0,1]間的隨機(jī)數(shù)，ωi,j和ωi,j+1分別表示第i只金鷹的的第j和第j+1維值；cn表示混沌序列；則混沌種群S1中第i只金鷹的第j維初始化為： 其中，ubj和lbj分別表示決策變量第j維的上下邊界條件；利用反向?qū)W習(xí)策略得到反向種群S2中第i只金鷹的第j維 融合混沌種群和S1反向種群S2得到種群S，計(jì)算種群S中每只金鷹的適應(yīng)度值，采用快速非支配排序法對(duì)種群S按照逐漸增大的方式進(jìn)行分級(jí)；優(yōu)先篩選非支配等級(jí)較小的金鷹加入初始種群，若兩只金鷹的非支配等級(jí)相等，則優(yōu)先將擁擠距離較大的金鷹加入初始種群；直到初始種群被填滿；同時(shí)將非支配等級(jí)最小的金鷹加入外部存檔；步驟三：判斷當(dāng)前迭代次數(shù)t是否達(dá)到設(shè)定的最大迭代次數(shù)：若是，則執(zhí)行步驟七；若否，則執(zhí)行步驟四：步驟四：更新每只金鷹的位置并計(jì)算適應(yīng)度值；步驟五：利用差分進(jìn)化和反向?qū)W習(xí)策略依次對(duì)金鷹種群造成兩次擾動(dòng)，選擇保留較優(yōu)個(gè)體，計(jì)算個(gè)體變異后的適應(yīng)度值；步驟六：更新外部存檔，循環(huán)執(zhí)行步驟三；步驟七：迭代結(jié)束，將外部存檔中每只金鷹的位置映射為目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)解，得到包含目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)解集的Pareto前沿；步驟八：采用模糊綜合評(píng)價(jià)方法從Pareto前沿中評(píng)估得到一個(gè)潛在最優(yōu)解，以該潛在最優(yōu)解對(duì)應(yīng)的插值函數(shù)作為工業(yè)機(jī)器人軌跡規(guī)劃時(shí)的最優(yōu)插值函數(shù)。

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