导语：

在各种工作场景中，精确快速地规划机械手臂的轨迹变得至关重要。这种精确性不仅能够提高工作效率，还能保证产品质量。在RTU技术中，机械手臂作为核心组成部分，其各个关节的轨迹规划对其操作性能至关重要。本文旨在探讨如何利用遗传算法来优化机械手臂的关节空间轨迹规划。

引言：

现代工业自动化领域，无论是在制造业、医疗服务还是军事科技等领域，都广泛应用了机械手臂。这些机器人由于其灵活性和操作能力，被赋予了复杂任务执行的功能。然而，为了实现高效和准确的运动控制，我们需要对每个关节进行精细的轨迹规划，以便达到预期目标位姿。

实验研究

3.1 实验平台及模型建立

本实验采用CytonII型六自由度机械手臂作为研究对象，该类别的手臂具有六个转动关节和三维自由度运动能力。我们首先构建了该类别的手臂三维模型，并根据D-H法则建立了一套坐标系以描述其结构特征。

表1 机械手臂连杆参数表

| 连杆 | θn (rad) | dn (mm) | an (mm) | αn |

| --- | --- | --- | --- | --- |

| 连杆1 -0° 0 0 90° |

| 连杆2 -90° 0 a2 90° |

| ... ... ... ... ... |

3.2 遗传算法应用步骤

（1）输入一组初始点作为起始值，其中包括起始位置、终止位置以及经过路径上的关键点。

（2）定义适应度函数 本文使用四次Bezier曲线拟合随机产生N个控制点，同时按照给定型值点数目产生N-2个节点向量，为误差分析提供依据。

（3）确定操作策略和种群规模M、交叉概率Pc、变异概率Pm，本文中Pc=0.5，Pm=0.1。

（4）生成初始群体并计算适应度，将最优解保留。

（5）对高适应度个体使用交叉与变异重组新种群。

（6）返回步骤4，对新种群计算适应度。如果收敛，则停止遗传；否则继续迭代，最多Tmax=100代。

图9~图14分别展示了每一个角色的位移、角速度及角加速度仿真曲线。这些建模结果显示出通过上述方法，可以使得我们的系统运行更加稳定且平滑连续地完成指定任务。

结语：

本文主要探讨了基于遗传算法优化Bezier曲线逼近在RTU技术中的应用。这项研究不仅验证了遗传算法对于全局搜索问题有效性，而且证明了通过这种方法可以得到更为理想的地面轨迹，使得整体性能得到显著提升。此外，这项研究还为未来的相关工程设计提供了一些有用的理论指导，并为实际应用奠定基础。