基于改进NSGA-II多目标优化算法的点焊机器人智能路径规划方法

《Applied Sciences》：Multi-Objective Optimization of Spot-Welding Robot Trajectories Using an Improved NSGA-II Algorithm

　　

摘要

针对传统点焊路径规划方法无法同时兼顾焊接效率、能耗和轨迹运动稳定性的固有缺陷，本文提出了一种基于改进NSGA-II多目标优化算法的点焊机器人智能路径规划方法。首先，针对点焊工艺过程对NSGA-II算法进行了改进优化。采用整数排列编码方案和随机初始化策略，以保证焊接点序列解的可行性。同时，替换了原有的遗传算子。采用有序交叉和交换变异来增强算法对组合优化问题的适应性。其次，围绕机器人路径的核心评价指标，包括路径长度、能耗和运动稳定性，本文构建了各指标的定量表征模型，并将这些模型集成到多目标优化框架中。在此基础上，在JAKA-A5机器人平台上进行了路径仿真实验。实验结果表明，所提方法能够实现上述目标的协同优化。与未优化的随机序列相比，路径长度减少了36.67%，能耗降低了75.89%，运动稳定性提升了11.72%。