【摘 要】
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针对机器人空间轨迹的时间最优规划问题，文中在建立轨迹规划模型的基础上，对果蝇算法（FOA）进行改进，并由此提出基于均值学习策略果蝇算法（MLS-FOA）的机器人轨迹规划方法。相比于FOA,MLS-FOA增加了向种群均值学习的策略，平衡了算法的全局搜索能力和局部搜索能力。机器人轨迹规划实例表明，MLS-FOA能够在位置、速度、加速度满足约束条件的同时，使得运动曲线更为平滑，同时也缩短了机器人的运动时
【基金项目】
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2020年江苏省高等学校自然科学研究项目（20KJD510003）；
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针对机器人空间轨迹的时间最优规划问题，文中在建立轨迹规划模型的基础上，对果蝇算法（FOA）进行改进，并由此提出基于均值学习策略果蝇算法（MLS-FOA）的机器人轨迹规划方法。相比于FOA,MLS-FOA增加了向种群均值学习的策略，平衡了算法的全局搜索能力和局部搜索能力。机器人轨迹规划实例表明，MLS-FOA能够在位置、速度、加速度满足约束条件的同时，使得运动曲线更为平滑，同时也缩短了机器人的运动时间，提高了运动效率。
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