一种超声机器人能量最优轨迹规划方法

一种超声机器人能量最优轨迹规划方法，包括：(1)设定模拟参数和初始化机器人模型；(2)设定机械臂的起始和终点位置状态；(3)构建5‑7‑5分段多项式插值函数；(4)利用CDE‑GRO算法进行核心优化，获取最优机械臂运动参数。本发明用改进的关节空间轨迹规划方法及金矿搜索优化算法来实现超声机器人能量最优轨迹规划，通过三种运动阶段：匀速阶段、加速阶段、减速阶段，有效地解决了在传统的关节空间规划方法中存在的动态特性优化以及能源合理分配问题，同时CDE‑GRO算法通过引入精英反向学习和动态探索平衡机制，与传统的GRO算法对比，不仅收敛速度更快，而且获得的能量最优解也更为精确，提高算法解的质量。