一种基于逆向动态规划与混合算法的机械臂路径优化方法

本发明公开了一种基于逆向动态规划与混合算法的机械臂路径优化方法，通过融合A*算法与蒙特卡洛工作空间分析，动态确定底座最佳停止点以规避机械臂死区；针对多目标点场景，结合改进A*算法与粒子群优化，实现能耗与末端误差的全局最优。本发明建立机械臂工作空间的动态回溯机制，通过蒙特卡洛模拟与逆向路径搜索相结合，智能确定底座最佳停止位姿，从根本上避免了传统方法中因机械臂杆件长度限制导致的"死区效应"；构建双层级优化架构，实现了全局与局部优化的协同统一；将关节动力学参数与运动学约束进行量化整合，为路径优化提供了科学的评价标准。