摘要:传统3-5-3多项式插值轨迹规划算法速度和加速度规划过于保守,与机械臂运动极限条件相差较远,没有充分发挥其运动性能,从而导致机械臂完成任务的时间增长。针对上述问题,本文提出一种基于改进PSO-GSA算法的3-5-3多项式插值轨迹规划算法。首先引入自适应惯性权重与动态学习因子对PSO-GSA算法进行改进,然后使用改进算法对3-5-3多项式插值算法进行时间优化。在优化过程中,关节速度超速时的粒子组使用了与不超速时不同的适应度函数,引导粒子组朝关节速度减小的方向靠拢,加快了算法收敛速度。仿真结果表明,改进的PSO-GSA算法相比原算法及一些同类算法收敛速度更快、搜索精度更高、不易陷入局部最优。对3-5-3多项式插值轨迹规划法进行时间优化后相比优化前运行时间缩短了22.9%,得到的轨迹满足速度限制且平滑稳定,运行更加安全高效。