Оптимизация траектории робота с избеганием сингулярностей на основе ОМК и нечеткой логики

Abstract

Быстрое развитие робототехники потребовало создания инновационных методов для эффективной оптимизации траекторий и избегания сингулярностей в роботизированных манипуляторах. В данном исследовании рассматривается интеграция алгоритма оптимизации методом муравьиной колонии (ОМК) и управления на основе нечеткой логики (НЛК) для решения этих задач в манипуляторах с шестью степенями свободы. ОМК используется для глобального планирования пути, обеспечивая оптимальные траектории при обходе препятствий и зон сингулярностей. Одновременно НЛК обеспечивает локальную адаптивность, уточняя траекторию для плавности и устойчивости в динамичной среде. Гибридный подход ОМК-НЛК демонстрирует значительные улучшения в эффективности траектории, избегании сингулярностей и вычислительной производительности. Методология ОМК показывает в среднем на 18 % лучшую эффективность траектории по сравнению с традиционными методами. Кроме того, интеграция НЛК повышает плавность траектории на 25 %, обеспечивая точное и стабильное движение. Данная гибридная структура ОМК-НЛК достигает впечатляющего уровня избегания сингулярностей в 98 % случаев и снижает вычислительные затраты на 15 %, способствуя более быстрой и эффективной работе в динамичных и сложных робототехнических условиях. Сравнительный анализ с другими методами подчеркивает превосходство предлагаемого подхода в обеспечении надежного и адаптивного управления.