一种基于跨物种优化的机械臂稀疏运动规划方法及系统

本发明公开了一种基于跨物种优化的机械臂稀疏运动规划方法及系统，属于机械臂控制技术领域，包括：S1：以机械臂的关节角角速度空间能量为目标函数，构建机械臂的约束稀疏运动规划模型，并基于拉格朗日乘子法转化为无约束稀疏运动规划模型；S2在当前迭代构建用于求解无约束稀疏运动规划模型的误差动量神经网络，其包含隐藏层和输出层；S3：求解误差动量神经网络模型在不同初始点下的输出层变量，并将各输出层变量作为粒子，利用粒子群算法搜索最优输出层变量；S4：若未达到最大迭代次数，则转入S2；否则，按照各次迭代中的最优输出层变量实现机械臂稀疏运动规划。本发明能快速搜索到全局最优解，提升机械臂稀疏运动规划的求解质量。