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本文摘要：

本文提出了一種基于最小躍度稀疏高斯過程軌跡的五軸混聯(lián)機器人加工姿態(tài)優(yōu)化方法，并給出了R-P-(2RRU-RRS)構(gòu)型的混聯(lián)機器人在任務(wù)軌跡約束下的運動學模型，最后針對內(nèi)腔表面加工場景給出了仿真實驗算例。仿真實驗結(jié)果表明，所提方法相對于稠密圖+SQP等現(xiàn)有方法在關(guān)節(jié)軌跡高階光順性以及算法效率上均有顯著提升，并能同時在搜索和優(yōu)化階段都滿足高階運動學約束。對所提算法效率的進一步分析可以得出，其優(yōu)化時間復(fù)雜度為?(?)。然而，本文尚未對算法的參數(shù)依賴性作討論，生成軌跡不具有躍度連續(xù)性，在采樣搜索階段也沒有利用到軌跡條件分布的性質(zhì)，這些問題將在后續(xù)研究中進一步討論。

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稀疏高斯過程的五軸混聯(lián)機器人加工姿態(tài)優(yōu)化

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