Optimización de Trayectorias de Robots Industriales Basada en un Algoritmo de Búsqueda de Gorriones Mejorado

Este documento propone un algoritmo de búsqueda de gorriones multi-estrategia mejorado para optimizar la trayectoria de un robot industrial de seis ejes, abordando problemas de baja eficiencia y alto impacto de vibración en las articulaciones durante la operación. Inicialmente, se emplea el método paramétrico D-H mejorado para establecer tanto los modelos cinemáticos directos como inversos del robot. Posteriormente, se aplica un enfoque de planificación de trayectoria de interpolación polinómica mixta 3-5-3 al robot. Basándose en el algoritmo convencional de gorriones, un sistema caótico logístico bidimensional inicializa la población. Además, se introduce una estrategia de vuelo de Levy y una ponderación adaptativa no lineal para refinar el operador de actualización de la posición del descubridor, mientras que una estrategia de aprendizaje inverso mejora el operador de actualización de la posición del vigilante. Estas modificaciones aumentan tanto las capacidades de búsqueda local como global del algoritmo. El algoritmo de gorriones mejorado, basado en la planificación de trayectorias polinómicas híbridas 3-5-3, se utiliza luego para la planificación de trayectorias óptimas en tiempo del robot. Esto se compara con los resultados de optimización del algoritmo de búsqueda de gorriones tradicional y del algoritmo de enjambre de partículas. Los hallazgos indican que el algoritmo de búsqueda de gorriones mejorado propuesto supera tanto al algoritmo estándar de gorriones como al algoritmo de enjambre de partículas en términos de velocidad de convergencia y precisión para la optimización de trayectorias de robots. Esto puede llevar a un aumento en la eficiencia y rendimiento del trabajo del robot.