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机器人辅助加工中的智能化轨迹优化方法与实践

引言

自适应轨迹优化算法未来的发展将可能依赖于多传感器的实时数据融合。通过集成不同类型的传感器数据，如温度传感器、压力传感器、视觉传感器等，算法可以更加精准地获取工件与环境的动态变化，从而做出更加准确的轨迹调整。

在发动机缸体复杂曲面加工中，优化机器人的运动路径不仅仅是为了减少运动时间，还需要平衡加工精度。轨迹优化技术必须在加工速度与加工质量之间找到一个平衡点。例如，在某些复杂曲面的加工过程中，快速运动可能导致加工精度的损失，而过于缓慢的运动则会影响效率。通过多目标优化算法，能够在时间、精度和成本等方