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摘要
逆运动学问题是机器人学中最重要和最复杂的问题之一，以末端执行器的位姿误差最小化为优化目标，该问题可以转换成一个等效的最小优化问题，并利用智能优化算法进行优化求解。为有效解决冗余机械臂的逆运动学问题，提出一种改进的人工蜂群算法。改进算法在引领蜂阶段、跟随蜂阶段和侦察蜂阶段分别提出不同的蜜源搜索方程，从而在进化过程中形成多策略混合协同进化效应，较好平衡了算法的全局探索与局部开发，同时有效克服了基本人工蜂群算法在引领蜂和跟随蜂阶段采用相同的单维搜索方程所带来的后期收敛速度慢、计算精度不高等缺点。以7自由度冗余机械臂的逆运动学求解为例进行对比实验，结果表明：与对比算法比较，该算法具有更高的收敛精度、更快的收敛速度以及更强的寻优稳定性，可用于有效解决冗余机械臂的逆运动学问题。
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单位贵阳学院
