基于遗传算法优化 3 自由度机器人臂的滑移控制参数
介观与纳米尺度物理
2025-08-07 v1 超导电性
量子物理
摘要
本文提出了一种用于优化机器人操作机械臂滑移控制 (SMC) 参数的方法，采用遗传算法 (GA)。SMC 的目标是实现机器人机械臂在不确定和扰动条件下对轨迹的精确且一致的跟踪。然而，系统的有效性和鲁棒性依赖于 SMC 参数的选择，这是一项困难且关键的任务。为解决此问题，使用遗传算法寻找满足性能准则的最优参数值。所提出的方法较传统 SMC 和模糊 SMC 更高效。仿真结果表明，遗传算法与 SMC 结合可实现更好的跟踪性能并降低抖振效应。
引用
@article{arxiv.2508.04007,
title = {Transmon qubit using Sn as a junction superconductor},
author = {Amrita Purkayastha and Amritesh Sharma and Param J. Patel and An-Hsi Chen and Connor P. Dempsey and Shreyas Asodekar and Subhayan Sinha and Maxime Tomasian and Mihir Pendharkar and Christopher J. Palmstrøm and Moïra Hocevar and Kun Zuo and Michael Hatridge and Sergey M. Frolov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.04007},
year = {2025}
}
备注
Data and code available at https://zenodo.org/records/16732149