冯 斌，刘 峰，郑飂默，3

(1.中国科学院大学， 北京 100049；2.中国科学院沈阳计算技术研究所，沈阳 110168；3.沈阳高精数控智能技术股份有限公司 高档数控国家工程研究中心，沈阳 110168)

0 引言

随着工业自动化程度的提高，对机器人的要求越来越高。轨迹规划是机器人控制的关键[1]。也是近几年研究的热点。目前轨迹规划优化分为两种：一种是对时间进行优化，另一种是对系统能量进行优化。为了提高机器人的工作效率，对机器人关节空间运动轨迹进行优化。选择运动时间作为优化对象可以提高机器人工作效率，改善机器人的性能。论文中将采用粒子群算法完成对机器人关节空间运动轨迹的时间优化。

对轨迹规划进行时间优化有多种方法，如采用遗传算法[2-5]，粒子群算法[6-9]等。当前国内外多数机器人关节空间轨迹研究都是采用遗传算法展开，如文献[2-5]。采用粒子群算法还需要进一步探讨研究，但也有一定的研究基础，如文献[6-9]都是采用粒子群算法在轨迹规划方面展开研究。将作为论文研究的基础。

论文选用PUMA560机器人为例，研究机器人点到点之间的轨迹规划时间。采用高次多项式插值和粒子群算法，完成对轨迹规划运动时间的优化。通过实际测试和仿真实验相结合验证研究结果的实用性和预期结果。实验表明，该方法不仅可以完成对轨迹规划时间的优化，缩短了机器人关节空间运动的时间，缩短40%左右，而且可以在实际中应用。这对于改善机器人的性能，提高工作效率有很大的帮助。……