导语：

在不同的工作环境中，精确快速地规划机械手臂的各个关节是至关重要的。它不仅能确保机械手臂末端位姿达到预期，还能提高其操作效率和灵活性。本文旨在探讨基于遗传算法的机械手臂关节空间轨迹规划研究。

引言：

机械手臂作为工业自动化领域的一员，以其高效、精准的手术能力，在医疗、军事等多个行业得到了广泛应用。然而，其运动轨迹需要精心设计，以满足特定的工作需求。在这种背景下，本文将通过遗传算法来优化轨迹规划，从而提升整体性能。

3.实验研究

3.1实验平台及模型建立

本文选择了CytonII型六自由度机器人作为研究对象，其三维模型如图1所示。根据D-H坐标系建立，得到连杆参数表（表1）。

图1 CytonII型机器人三维模型

图2 机器人坐标系示意图

3.2遗传算法应用步骤

（1）输入初始值点，包括起始点和终止点，以及路径点。

（2）定义适应度函数，采用最小二乘法计算误差。

（3）确定策略和种群规模M、交叉概率Pc、变异概率Pm。

（4）产生初始群体，并计算适应度。

（5-7）对适应度高的个体进行重组，并停止或继续迭代直到收敛。

3.3仿真实验

利用Matlab绘制结果显示了六个关节的位移、角速度和角加速度曲线，如图3-8所示。这些曲线展示了使用本方法后的平滑连续运动轨迹以及稳定运行状态。

4.结语：

本文通过Bezier曲线逼近并结合遗传算法，对机械手臂进行了全局优化，使得其运行更加稳定且响应迅速。这项技术对于提高工业生产效率具有重要意义，为未来自动化系统提供了一种有效解决方案。此外，我们期待在未来的工作中进一步完善这项技术，使之更符合实际应用需求。