基于行为的多自由度机器人运动规划

提出了一种有效的基于行为的多关节机械手的运动规划。该规划将低级的运动规划和高级的行为决策结合在一起，在将位于机器人工作空间中的障碍物快速映射到姿态空间中的算法基础上，通过传感信息来计算局部障碍物的信息，从而形成姿态空间中障碍物的模型。定义了几种类型的行为来描述机械手的运动，并给出了选择行为的规则。而这些行为都是用基于姿态空间的算法可实现的。该方法适于多关节机器人在非确定环境中实时规划的要求。     

载体姿态无扰的自由漂浮空间机器人运动规划

为满足自由漂浮空闻机器人系统工作时需保证载体姿态稳定的要求,提出了一种载体姿态无扰动的非完整运动规划方法.该方法通过引入载体姿态无扰约束方程,构建载体姿态无扰曲线组,设计了关节空间基本规划算法;采用多次规划的方法,克服了基本算法不能够在整个无扰工作空同内规划的不足.仿真得到的位置偏差和路径规划结果表明机械臂末端达到目标点的同时确保了载体姿态无扰动,从而验证了所提方法的有效性和可行性.     

双圆弧优化算法的足球机器人路径规划

根据双圆弧数据逼近方法,提出一种足球机器人路径规划算法,弥补机器人小车到达定点常用Turn-Run-Turn方法及模糊控制(PID)方法存在的不足.利用由分段圆弧曲线连接而成的双圆弧,具有满足任意端点及其斜率特性要求的特性,解决机器人小车到达目标点位置和姿态的运动过程中遇到障碍物及保持最佳姿态的路径规划问题.最后,利用复合形法,求解障碍物约束条件下的非完整移动机器人路径规划问题,并进行运动路径寻优.结果表明,该方法简单有效,对机器人初始条件不加限制,计算量非常小.     

足球机器人的双圆弧射门算法研究

为了提高机器人足球比赛中的成功率,在分析了基本算法不足的基础上,利用能够满足任意端点及其斜率要求的双圆弧曲线来解决机器人小车到达目标点的位置,以及姿态运动过程中遇到障碍物能够保持最佳姿态的射门问题,并利用优化设计中的复合形法进行了运动路径寻优.仿真结果表明,利用双圆弧曲线可保证足球机器人有效地避开障碍物到达目标位姿,且可保证规划路径上的每一点均能满足非完整约束条件,有效地为足球机器人规划出避碰最优路径.优化后的方法简单有效,可对机器人的初始条件不加限制,计算量非常小,因此有较高的实用价值.     

动态障碍物环境下移动机器人路径规划

以机器人基本避障碍策略与启发式动态规划法相结合的方法，研究了在障碍物轨迹已知的动态环境中机器人的路径规划问题，根据机器人与单个障碍物可能的碰撞情况，分别提出了几种避障碍,伙子目标和相应的速度。根据这些策略，在机器人当前视窗内，将形成一个策略树，采用启发式动态规划算法，依据时间和路径费用最小原则，找出一个最优策略集，即最优子目标集，这种规划方法大大缩小于机器人子目标搜索空间。     

基于变换映射的多关节机器人工作空间分析方法

多关节机器人在实际制造过程中往往呈非正交性,这为工作空间的精确描述增加了复杂性。该文提出了一种基于变幻映射的多关节机器人工作空间描述方法。通过分析不规则体在某一平面上的变换映射,可以获得不规则体绕空间某一旋转轴旋转时的截面边界,利用该方式可以逐级求解多关节机器人的工作空间。对第一关节最大旋转角度达到2π的两自由度空间机器人工作空间进行了研究,利用变换映射的方法可以获得两自由度空间机器人工作空间截面。在两自由度机器人工作空间基础上采用变换映射以及集合的方式对第二关节最大旋转角度超过2π的三自由度空间机器人工作空间进行了描述。并且通过仿真实验证明该方法能有效、精确和快速地描述两、三自由度空间机器人的工作空间,对实际多关节机器人工作空间的分析有一定的参考价值。     

正弦曲线的足球机器人路径规划

为了提高机器人足球比赛中的成功率,在分析基本算法不足的基础上,利用正弦曲线具有光滑、可微的特性,解决机器人小车在到达目标点位置和姿态的运动过程中,所遇到障碍物及保持最佳姿态的路径规划问题.仿真试验表明,提出的方法具有较强的路径规划能力,对机器人初始条件可不加限制,计算量非常小,具有较高的实用价值.     

3-RRR平面并联机器人的灵活工作空间

通过对3-RRR平面并联机器人分支运动链子工作空间的分析,提出了由定姿态工作空间求解各种灵活度要求下工作空间的方法,对机器人的工作空间和灵活性问题进行了系统研究,并探讨了机器人几何参数和子工作空间内空洞时机器人灵活性的影响。     

基于人工免疫网络的机器人局部路径规划

为解决复杂环境下机器人路径规划问题,提出了基于人工免疫网络(artificial immune network,AIN)的移动机器人局部路径规划算法。建立了AIN与机器人局部路径规划问题的映射关系,给出了算法流程,最后对提出的方法进行了仿真验证,并与人工势场法进行了比较,结果表明该方法在复杂障碍物环境下是可行和有效的。     

机器人工作空间中的障碍安全扩展建模技术

分析了在二维机器人工作空间的路线规划中产生的障碍“切角现象”，指出与这一现象有关的因素有时间抽样步长ｈ，机器人的运动速度ｖ和障碍物的形态。在机器人计算机离散控制和路线规划中，为了避免“切角现象”，提出了机器人工作空间的扩展障碍建模技术，定义了两种障碍扩展技术：第一障碍扩展和安全障碍扩展。安全障碍扩展的安全扩展量Ｓｇ由Ｓｇ≥１２ｈｖｍａｘ给出。最后指出这一技术可以应用于在三维空间工作的机械手的工作空间建模。对机器人路径规划和动力学控制的计算机模拟也表明了这一技术的重要性。     

动态环境中基于遗传算法的机器人路径规划

为解决动态环境中足球机器人的路径规划问题,采用栅格法对机器人工作空间进行划分,用序号标识栅格,并以此序号作为机器人路径规划参数编码,建立了以路径最短、避障为优化目标的遗传算法个体评价函数.采用轮盘赌选择、重合点交叉、多种变异结合等方法完成了遗传操作.针对遗传算法易陷入局部最优的不足,在标准遗传算法基础上加入了复原操作和重构操作,使改进后的遗传算法收敛于全局最优.仿真结果表明:该算法能够成功地在动态环境里规划出一条近似最优的路径,算法是有效的     

基于自适应动态碰撞检测的工业机器人运动规划算法研究

提出了一种基于PRM(probabilistic roadmaps)算法思想的新型工业机器人运动规划算法.将PRM规划算法由全部C空间计算优化为大部分在欧氏空间、小部分在C空间的计算模式,大幅减少了计算量;使用优化空间分割方法提高采样效率;采用凸优化方法解决了机器人静止姿态碰撞检测问题,并结合自适应动态碰撞检测算法,实现在不降低计算精度的前提下,提高运算速度,使规划结果具有完备性.     

基于关节空间与工作空间协同的6R点焊机器人路径规划方法

为实现6R点焊机器人动态性能优、焊接路径短的规划目标,提出在关节空间采用5次多项式规划其转角运动,以确保机器人从任一焊点到相邻焊点时的动态特性;基于组合数学原理,枚举点焊机器人工作时遍历所有焊点的可能路径集合,结合关节空间与工作空间映射关系和各可能路径长度动态积分的数值计算,给出最优焊接路径排列顺序。最后通过算例对该规划方法进行了验证。     

移动智能机器人避障规划研究

文章针对环境信息不确定情况下的避障问题,利用摄像机逆透视映射原理,实现单摄像机获取环境深度信息,并提出了一种基于视觉的局部路径规划的算法,实现了移动智能机器人在不确定环境中利用视觉传感器实时获取外部信息进行路径规划,仿真与实验结果表明,移动智能机器人能快速地跟踪规划路径,实现避障。     

基于蚁群算法的三维空间机器人路径规划

将蚁群算法应用于三维空间机器人路径规划问题.首先将机器人所在位置(原点)与目的点之间的空间划分成立体网格,同时定义原点与目的点之间的有效路径.蚁群从原点出发,独立地选择有效路径,最终到达目的点,从而求出从原点到目的点之间的最优路径.实验结果表明,该算法不仅有效,而且具有较快的速度.     

基于改进蚁群算法与Morphin算法的机器人路径规划方法

 针对动态复杂环境下的机器人路径规划问题,建立栅格地图模型,研究一种改进蚁群算法与Morphin 算法相结合的动态路径规划方法。改进蚁群算法引入拐点参数评价路径优劣,并对路径进行拐角处理以及变更拐角处信息素更新机制,使规划的全局路径更加平滑;Morphin 算法则在机器人行走时,根据全局路径的局部环境实时规划局部路径,使机器人有效地躲避障碍物。仿真试验结果表明,该方法结合全局规划与局部规划的特点,能够使机器人沿着一条短而平滑的最优路径快速、安全地到达目标点。     

空间机器人自主视觉伺服控制策略

针对传统的空间机器人遥操作控制方法受时延影响严重的问题,基于最新研制的4自由度空间机器人,提出一种基于多目相机的自主复合控制策略.该策略包含了眼在手和眼到手2种相机配置结构,每个相机均具有独立的位姿计算能力,前者保证了伺服控制的精度以及操作的灵活性,后者能够在观察到全局视景的情况下做出伺服控制.为满足机器人视觉实时控制的需求,对视觉处理算法进行了特别考虑.首先,设计了基于多边形形状拟合的特征识别方法,提出曲线矢量数据贪婪算法来处理图像遍历拟合过程中计算密集的问题;其次,结合特征识别结果和模型目标的空间信息,提出基于弱透视模型的单目位姿估算及优化算法;最后,依据所提策略在实验室环境中完成了自主导航及捕获任务,验证了在较低层次进行这种复合控制的可行性和有效性.     

机器人路径规划的一种改进蚁群算法

介绍了一种静态环境下机器人路径规划的改进蚁群算法。该算法使用栅格法对机器人的工作空间进行建模。搜索过程采用了蚂蚁落入陷阱回退策略和蚂蚁相遇策略,从而避免了遇到陷阱时形成的路径死锁情况,同时也提高了最优路径的搜索效率。仿真研究表明,该算法能明显改善路径规划性能,并且算法简单有效。     

基于注意机制的改进人工势场的机器人路径规划

人工势场法是机器人路径规划中应用较多的一种方法,但方法在障碍物较多时由于势场合力不容易控制而常常出现机器人陷入势场陷阱中。足球机器人比赛系统场上敌我状态复杂,加上动态变化的场上环境,对实时性要求很高。本文对注意机制在机器人足球比赛中的应用进行研究,根据比赛平台模型的特点并从能量角度将场上的引力和斥力转化成特定的关于能量的数学表达式,将其和注意机制相结合,提出新的改进人工市场的方法。基于注意机制的改进人工势场算法,将原有的合力势场变成重力势场,使机器人自主规划前进路线。最后本文使用仿真方法证明该方法的可行性。