Resumen

Para mejorar la precisión de la posición y la trayectoria de un brazo robótico 6R, se propone un algoritmo de solución inversa del brazo robótico basado en la red RBF MQACA- (colonia de hormigas cuántica mejorada). Este algoritmo establece el modelo de predicción a través de la red neuronal y utiliza el algoritmo de colonia de hormigas cuánticas para optimizar el peso de salida. Para solucionar el problema de que el algoritmo de colonia de hormigas cuánticas tiene baja precisión de convergencia y es fácil caer en la solución óptima local en el algoritmo de solución inversa del brazo robótico multifreedom, se adoptan medidas mejoradas como la optimización local 2-opt y el límite y variación máximo mínimo de feromonas. Al comparar los resultados de simulación del brazo robótico 6R y los resultados de simulación basados en ACA, QACA y redes neuronales RBF en la posición y trayectoria de movimiento del punto espacial, las ventajas en precisión son evidentes. Esto demuestra la viabilidad y efectividad del esquema.

• Materias:Trituradora robótica Análisis cinemático Robots de articulación flexible Robot autónomo Articulación robótica
• Subjects:Robotic shredder Kinematic analysis Flexible joint robots Robot autonomous Robotic articulation
• Palabras claves:Mejorar;precisión de posición;precisión de trayectoria;brazo robótico 6R;algoritmo de solución inversa;MQACA
• Keywords:Improve;position accuracy;trajectory accuracy;6R robotic arm;inverse solution algorithm;MQACA