吉阳珍 侯 力 罗 岚 罗 培 刘旭槟 梁 爽

四川大学机械工程学院，成都，610065

0 引言

工业机器人是现代制造业中一种重要的机电一体化设备，已被广泛应用于各个行业,其中，6R机器人因具有工作空间大、运动灵活、非冗余等特点而成为应用和研究的首要目标[1]。逆运动学求解是根据给定的末端执行器位姿(位置和姿态)求取各关节变量，其方程组具有高维、非线性的特点，求解复杂且不易求出[2]。逆解问题是机器人研究的重点问题之一，是机器人轨迹规划与运动控制的基础。

目前6R机器人逆运动学求解的方法主要分为解析法[3]、数值解法[4]与人工智能法[5-8]。这些方法虽得到了一些成功的应用，但仍存在一定的局限性。解析法的缺点是运算量大，涉及符号运算，求解过程复杂，对工程人员的数学基础有很高的要求，且受限于机器人构型，不具备通用性，只有在其几何结构满足Pieper准则[9]时才可求得封闭解。数值解法对机器人构型没有特别要求，通用性很高，其缺点是对初始条件敏感，若迭代初值设置不合理，可能会出现无解的情况。智能算法应用于解决逆解问题时存在计算成本高、随机性强、精度达不到要求等不足，在应用中受到了很大的限制，如神经网络算法需要大量已知样本进行训练，泛化能力较弱，而遗传算法实现过程复杂，求解效率低。

相比其他元启发式算法，鲸鱼优化算法[10](whale optimization algorithm,WOA)具有原理简单、参数设置少、易于编程实现、不需要梯度信息以及寻优性能强等[11]优点，已被成功应用于求解多种优化问题[12-13]。……