본 논문은 중복 기계 팔의 궤적 추적 및 장애물 회피 계획을 최적화 문제로 통합하여 개선된 회색늑대 알고리즘 기반의 회피 추적 최적화기를 제안한다. 먼저, 경계박스 방법을 기반으로 회피 공간을 모델링하고 GJK 알고리즘을 사용해 기계 팔과 장애물 간 최소 거리를 계산하였다. 둘째, 적합도 함수를 설계하고 장애물 회피 보상 항목을 도입하여 최적화기를 적극 보상하여 기계 팔이 목표 궤적을 추적하면서 장애물을 피하도록 하였다. 그런 다음, 회색늑대 알고리즘을 무작위 분산 전략으로 개선하여 알고리즘의 전역 탐색 능력을 강화함으로써 최적화 문제를 더 잘 해결하였다. 마지막으로, 9자유도 중복 기계 팔을 사용해 제안된 방법의 유효성과 우수성을 검증하였다. 실험 결과는 다음과 같다: 원형 목표 궤적에 대해 기계 팔 말단 추적 오차는 0.21mm였으며, 추적 중 기계 팔과 장애물 간 거리는 70mm 이상이었다; 고전 회색늑대 알고리즘과 비교하여 개선된 알고리즘은 추적 정밀도를 13% 향상시켰다. 제안된 회피 추적 최적화기는 밀리미터 수준의 정밀도로 중복 기계 팔의 궤적 추적과 장애물 회피 작업을 동시에 만족시킬 수 있으며, 개선된 회색늑대 알고리즘은 고전 알고리즘의 수렴 정밀도를 효과적으로 향상시킨다.

중복 기계 팔; 회색늑대 알고리즘; 궤적 추적; 장애물 회피 계획