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摘要
护理机器人结构复杂，耦合度高且机械臂不满足PIEPER准则，标准遗传算法难以精准地对其逆运动学进行求解，以至于机器人手臂末端位姿误差较大。针对标准遗传算法求解过程中早熟和局部搜索能力差的问题，首先采用等分区间替代随机命令产生的初始种群个体，划分5个小区间以提高种群个体的分散程度和搜索效率；其次在适应度函数中引入可变权因子，将位置误差的变化值作为可变权因子的变量，进化过程中权因子在0.5-1.0之间变化，且实时有效分配位置和姿态误差权重， 确保了解的收敛。最后通过仿真和实验验证，结果表明改进后的遗传算法能够大幅提升收敛精度和速度，并且可以同时实现对位置和姿态的精确控制，极大地减小机器人手臂的位姿误差。
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单位北京航空航天大学; 自动化学院
