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本发明基于粒子群优化算法研发了一种机器人逆运动学求解方法，与现有技术相比，本发明解决了传统PSO算法易陷入局部最优值的缺点，可通过减少迭代次数增强局部搜索能力提升收敛的速度和精度。
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基于运动学正解公式，确定适应度函数，初始化粒子种群，计算初始种群的个体适应度值，获得个体最优值和全局最优值；
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使用动态惯性权重，更新粒子种群的位置和速度，计算新的适应度值，并判断是否更新；
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对粒子种群进行遗传变异操作，计算适应度值；
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根据适应度值和迭代次数判断是否满足终止条件；
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解决了传统PSO算法易陷入局部最优值的问题；
本研究适合于多关节机械手轨迹规划应用领域，除了可作为辅助工业超声无损检测必要基础技术之外，还有望应用于其他各种需要机械手辅助操作的领域，同时对于机械手运动的稳定性和精确性的研究领域也具有重要意义。
合作方式：技术转移，产学研合作等。
价格：面议
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