技术特征：
1.一种机械臂轨迹优化方法，其特征在于，所述方法包括：s110，根据插值时间的取值范围随机初始化插值时间间隔；其中，随机初始化的插值时间间隔确定初始狼群位置，最优狼的当前插值时间间隔通过随机初始化获得；s120，获取机械臂各关节任务角度，根据最优狼的当前插值时间间隔，采用三次样条插值方法计算机械臂各关节运动轨迹位置、速度和加速度；s130，判断机械臂各关节运动的速度和加速度是否满足运动学约束条件；s140，如果满足运动学约束条件，则将当前适应度值作为最优适应度值，并将α、β、δ三个等级灰狼对应的适应度值与最优适应度值进行比较并更新自身的适应度值；s150，计算收敛因子，并根据收敛因子计算系数；s160，根据α、β、δ三个等级灰狼对应的机械臂各关节的当前插值时间间隔和系数，计算最优狼的当前插值时间间隔；s170，如果最优狼的当前插值时间间隔不满足优化变量的边界条件，使用边界值作为最优狼的当前插值时间间隔；s180，重复s120-s170，直到迭代次数达到最大值，退出。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取机械臂各关节任务角度，根据最优狼的当前插值时间间隔，采用三次样条插值方法计算机械臂各关节运动轨迹位置、速度和加速度包括：获取机械臂各关节任务角度；设根据机械臂各关节任务角度和插值时间间隔，使用三次样条插值方法计算得到的各关节速度加速度值分别为υ
i,j
和acc
i,j
，其中i＝1,2,3,4,5,6，i为关节标号，j＝1,
……
,n，j为插值得到位置点标号；所述判断机械臂各关节运动的速度和加速度是否满足运动学约束条件为：|υ
i,j
|≤v
max
；|acc
i,j
|≤a
ccmax
；其中，v
max
为机械臂各关节运动的最大速度，a
ccmax
为机械臂各关节运动的最大加速度。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述如果满足运动学约束条件，则将当前适应度值作为最优适应度值，并将α、β、δ三个等级灰狼对应的适应度值与最优适应度值进行比较并更新自身的适应度值，包括：如果满足运动学约束条件，则将当前适应度值作为最优适应度值，当前适应度值计算公式为：其中，t为当前适应度值，t等于机械臂各关节运动插值时间间隔总和，t
i
为机械臂各关节的最优狼的当前插值时间间隔，m为总的插值时间间隔的数量；将α、β、δ三个等级灰狼对应的适应度值与最优适应度值进行比较并更新自身的适应度值。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将α、β、δ三个等级灰狼对应的适应度值与最优适应度值进行比较并更新自身的适应度值，包括：
分别计算α、β、δ三个等级灰狼对应的适应度值，计算公式如下：分别计算α、β、δ三个等级灰狼对应的适应度值，计算公式如下：分别计算α、β、δ三个等级灰狼对应的适应度值，计算公式如下：其中，t
α
为α等级灰狼对应的适应度值，t
β
为β等级灰狼对应的适应度值，t
δ
为δ等级灰狼对应的适应度值，t
αi
为α等级灰狼对应的机械臂各关节的当前插值时间间隔，t
βi
为β等级灰狼对应的机械臂各关节的当前插值时间间隔，t
δi
为δ等级灰狼对应的机械臂各关节的当前插值时间间隔；如果t
α
＞t，则将t作为α等级灰狼对应的适应度值；其中，t
i
作为α等级灰狼对应的机械臂各关节的当前插值时间间隔；如果t
β
＞t，则将t作为β等级灰狼对应的适应度值；其中，t
i
作为β等级灰狼对应的机械臂各关节的当前插值时间间隔；如果t
δ
＞t，则将t作为δ等级灰狼对应的适应度值；其中，t
i
作为δ等级灰狼对应的机械臂各关节的当前插值时间间隔。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：如果不满足运动学约束条件，则将最优适应度值取值为100，根据最优适应度值取值计算最优狼的当前插值时间间隔，回到s120。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算收敛因子，并根据收敛因子计算系数，包括：计算收敛因子a，公式如下：其中，l为算法的最大迭代次数；设a为位置更新系数、c为距离更新系数，根据收敛因子计算系数，计算公式如下：a＝2a
·
r
1-a；c＝2r2；其中，r1、r2是0～1之间的随机值，a表示收敛因子。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据α、β、δ三个等级灰狼对应的机械臂各关节的当前插值时间间隔和系数，计算最优狼的当前插值时间间隔，包括：设α、β、δ三个等级灰狼对应的机械臂各关节的当前插值时间间隔分别为x
α,l
、x
β,l
、x
δ,l
，x
l
为前一自适应位置，则根据α、β、δ三个等级灰狼对应的机械臂各关节的当前插值时间间隔和距离更新系数计算与自身的距离d
α
、d
β
、d
δ
，公式如下：
其中，c1、c2、c3分别α、β、δ狼对应的距离更新系数；根据距离d
α
、d
β
、d
δ
，计算α、β、δ三个等级灰狼对应的更新的插值时间间隔，公式为：其中，x
α,l+1
、x
β,l+1
、x
δ,l+1
分别为α、β、δ狼对应的更新的插值时间间隔，a1、a2、a3分别α、β、δ狼对应的位置更新系数；根据α、β、δ狼对应的更新插值时间间隔计算当前自适应位置，公式如下：其中，x
l+1
为当前自适应位置，l为算法的最大迭代次数；将当前自适应位置作为最优狼的当前插值时间间隔。8.一种机械臂轨迹优化装置，其特征在于，所述装置包括：初始化模块，用于根据插值时间的取值范围随机初始化插值时间间隔；其中，随机初始化的插值时间间隔确定初始狼群位置，最优狼的当前插值时间间隔通过随机初始化获得；机械臂运动参数计算模块，用于获取机械臂各关节任务角度，根据最优狼的当前插值时间间隔，采用三次样条插值方法计算机械臂各关节运动轨迹位置、速度和加速度；运动学约束判断模块，用于判断机械臂各关节运动的速度和加速度是否满足运动学约束条件；灰狼位置更新模块，用于如果满足运动学约束条件，则将当前适应度值作为最优适应度值，并将α、β、δ三个等级灰狼对应的适应度值与最优适应度值进行比较并更新自身的适应度值；系数计算模块，用于计算收敛因子，并根据收敛因子计算系数；最优狼位置计算模块，用于根据α、β、δ三个等级灰狼对应的机械臂各关节的当前插值时间间隔和系数，计算最优狼的当前插值时间间隔；最优狼位置修正模块，用于如果最优狼的当前插值时间间隔不满足优化变量的边界条件，使用边界值作为最优狼的当前插值时间间隔；循环模块，用于控制机械臂运动参数计算模块、运动学约束判断模块、灰狼位置更新模块、系数计算模块、最优狼位置计算模块、最优狼位置修正模块依次重复执行，直到迭代次数达到最大值，退出程序。9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序
被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
技术总结
本申请涉及一种机械臂轨迹优化方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：初始化插值时间间隔；获取机械臂各关节任务角度，采用三次样条插值方法计算机械臂各关节运动轨迹位置、速度和加速度；判断机械臂各关节运动的速度和加速度是否满足运动学约束条件；如果满足运动学约束条件，则将当前适应度值作为最优适应度值，将三个等级灰狼与最优适应度值进行比较并更新自身的适应度值；计算收敛因子，并根据收敛因子计算系数；根据三个等级灰狼对应的机械臂各关节的当前插值时间间隔和系数，计算最优狼的当前插值时间间隔；重复上述过程，直到迭代次数达到最大值退出。采用本方法能够快速实现机械臂轨迹优化。方法能够快速实现机械臂轨迹优化。方法能够快速实现机械臂轨迹优化。
技术研发人员：陈立 杨旭 李清蕾 陈鹏 高亚军
受保护的技术使用者：杭州芯控智能科技有限公司
技术研发日：2022.08.24
技术公布日：2022/11/25