全方位移动避障实时轨迹控制算法的研究

针对机器人避障轨迹控制过程中存在的路径优化以及如何躲避大障碍物或者是多障碍物的情况,本文提出一种基于狄克斯特拉算法与贝塞尔曲线的机器人移动避障实时控制改进算法,该算法引入机器人与目标终点路径的速度分量,采用狄克斯特拉算法进行移动轨迹路径优化,进而采用贝赛尔曲线修订优化路径,以此满足动态约束条件.仿真结果表明:相对于改进人工势场算法,本文构建的改进算法使得机器人移动时间缩短,机器人避障运动规划明显改善,具有较强的鲁棒性.     

未知环境中机器人避障路径规划研究

针对人工势场法机器人路径规划具有目标不可达与存在局部极小值点等问题,提出了改进后的人工势场法模型,将未知环境中的障碍以网格地图的形式设计出来,使机器人通过感知来规避障碍朝目标移动。运用MATLAB GUI设定形成一个包含障碍与目标点的二维坐标系统环境,在其平面地图中使机器人从初始位置到期望位置进行最优轨迹移动仿真试验。试验显示,改进后的人工势场法能使移动机器人在未知环境中导航避开障碍并找出合适路径,以达到无碰撞要求。仿真结果接近预期效果,表明该方法能有效提高移动机器人在未知环境中路径规划的可行性及其避障的有效性。     

机器人等离子喷涂轨迹间距优化及实验研究

在等离子喷涂快速制造金属模具工艺中,采用机器人等离子喷涂成形工艺,在被喷涂原型表面生成具有较高硬度的耐磨金属涂层.机器人喷涂路径规划是影响金属涂层成形性的关键因素,而轨迹间距是机器人喷涂路径中的重要参数.通过对机器人等离子喷涂几何模型的实验研究,从而确定了最佳的轨迹间距,为合理的机器人喷涂路径规划提供了依据.     

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。     

仿真环境下多机器人焊接路径的优化

应用同心圆柱面对机器人活动空间进行细分,结合自由线弧的优点,寻找出机器人可能的焊接路径,提出了一种规划多机器人焊接加工路径的方法,按照相应原则选取自由空间弧段上的节点,并结合图论技术,实现选取的机器人焊接路径的优化,结合仿真环境进行优化算法,在解决多机器人碰撞问题的同时,大大缩短了规划时间,还为多机器人焊接路径的规划与优化问题提出了一条可能的发展路径。     

基于势场法的路径规划

利用障碍物的势场表示提出了三维空间中移动物体的路径规划算法。首先，全局规划器从最小势谷中选择机器人的侯选路径以及沿路径使描述路径长度及碰撞机会的启发函数取最小值的运动姿态。     

轮式移动机器人在未知环境下路径规划

本文首先对轮式移动的机器人进行运动学分析,建立运动学模型及控制模型。采用直线和圆结合的方式对路径进行规划,然后采用模糊控制方法对机器人在路径规划基础之上进行路径跟踪控制,并且用计算机进行仿真。通过和不加模糊控制的机器人路径跟踪对比,采用模糊控制的机器人路径跟踪其运动轨迹相对平缓,波动少,且收敛到预期轨迹的速度快,其动态和稳态输出特性都较好。     

串联机器人运动学建模与轨迹规划研究

以IRS3003机器人为研究对象对六自由度串联机器人的运动学建模及轨迹规划方法进行研究,采用D H建模方法,结合Matlab Robotics机器人工具箱建立IRS3003机器人运动模型,对机器人操作空间进行运动学分析.采用五次多项式插值方法,基于PPO路径规划码垛轨迹,分别实现机器人在关节空间和笛卡尔空间的轨迹规划与...     

非均匀有理B样条的挖掘机器人 作业过程中自主避障控制

为解决挖掘机器人在作业过程中遇到大障碍物时无法及时调整动作的问题,提出一种基于非均匀有理B样条(NURBS)曲线的轨迹规划方法.利用3次NURBS曲线插值实现特定的挖掘曲线,在与大障碍物发生碰撞时,通过调整权重因子改变挖掘机器人的局部挖掘轨迹,并且保证轨迹具有良好的平滑性和连续性.仿真实验表明:所提的轨迹规划方法能够实时调整铲斗位姿,进而改变挖掘路径,使挖掘机器人成功避开障碍物,实现自主平滑挖掘.     

用于空间内曲面喷涂的冗余度机器人轨迹规划方法

该文针对冗余度机器人的轨迹规划问题进行研究,以实现航空工业中特定空间弯曲管道内表面的自动化喷涂作业。在建立复杂内曲面约束和冗余度机器人运动学模型基础上,通过求解冗余度机器人的逆运动学方程,建立适用于一般空间曲管类零件内曲面喷涂作业的冗余度机器人轨迹规划方法。在仿真中使用此方法,得到了不同情况下冗余度机器人的无碰撞喷涂轨迹。在喷涂应用中使用此方法,冗余度机器人完成了无碰撞的喷涂作业,经检测涂层的厚度和均匀度满足工艺要求。     

基于典型栅格地图的轮式移动机器人路径规划与跟踪

选取典型的家庭房屋平面结构图,通过一系列图像处理方法将其转换为路径规划能够使用的栅格地图。获取栅格地图后,采用概率路线图法对机器人的运行路线进行规划,将规划获取的路径设为机器人的期望路径,并利用纯追踪法对该路径进行跟踪。以自制的三轮全向移动机器人为例,对轨迹跟踪过程进行了计算仿真和实物测试,结果显示本方法可有效完成家用环境的轮式移动机器人路径规划与轨迹跟踪任务。     

浮雕造型机器人运动规划

本文论述了一种结构简单，行之有效的机器人运动规划系统，能迅速判断机器人与工件的关系，实现浮雕造型机器人无碰撞轨迹规划。     

浮雕造型机器人运动规划

本文论述了一种结构简单，行之有效的机器人运动规划系统，能迅速判断机器人与工件的关系，实现浮雕造型机器人无碰撞轨迹规划．     

复杂环境下移动机器人路径规划算法

对复杂环境下移动机器人全局和局部路径规划问题进行研究,提出一种全局-局部混合模式的路径规划方法.首先,对全局运动空间进行建模,运用全局模式规划一条从起点到终点的全局路径;然后,针对空间中影响机器人运动的移动物体,通过位置、速度分析碰撞的可能性,从而进行局部路径规划;最后,基于MATLAB仿真平台,将文中方法与经典人工势场法、改进人工势场法进行对比实验.实验结果表明:文中方法在机器人路径规划任务中的总时长和总长度均优于其他两种方法.     

智能建造背景下人机协作安全研究综述

为探究施工环境中人类工人与建筑机器人开展人机协作作业的安全保障措施,采用文献计量方法筛选并分析了来自Scopus、Web of Science以及谷歌学术3个数据库的227篇文献,从物理人机交互的角度讨论人机协作安全主题.定量文献分析结果表明,当前建造协作机器人的研究热度逐渐上升,且协作机器人是由多学科多技术共同支撑的.综述了建造协作机器人在智能建造背景下人机协作安全在碰撞避免、路径规划与轨迹规划、碰撞感知和柔顺控制三大方面的研究现状.提出了建造协作机器人结构仿生化发展、感知控制能力增强、交互方式智能化发展、建筑领域中人机安全协作方法完善和推广应用实践力度5个未来研究方向和发展建议.     

全自动平行泊车路径规划方法研究

为解决车辆泊车过程中发生碰撞预警,导致车辆无路径可跟踪的问题,为提高泊车成功率,提出一种全自动泊车路径规划方法,包括一次路径规划和二次路径规划。在对不同泊车状态进行约束分析的基础上,以路径曲率最小为优化目标,建立路径优化函数。利用Matlab非线性约束优化函数求得一次、二次路径轨迹函数参数。车辆在一次泊车发生碰撞预警的情况下进入二次路径规划模块。仿真结果表明:一次路径规划方法能满足车辆轨迹连续且无碰撞泊入车位;如若出现预警碰撞,二次路径规划方法能保证连续、安全泊入车位,为安全泊车提供了二次保障。     

机器人无碰撞路径规划方法研究及实现

在分析现有路径规划和碰撞检测方法的基础上 ,提出了两种新的机器人路径规划方法 :中值检测算法和行进方向矢量优化法 .两种算法各有其特点 ,结合使用可取得更好的效果 ,通过基于三维图形的仿真实验证明了算法的有效性 .所开发的无碰撞路径规划及仿真软件已成功用于机器人无碰撞路径规划与仿真 .     

双臂机器人自碰撞检测及其运动规划

针对双臂机器人运动规划过程中的自碰撞问题,提出了基于空间向量几何距离的机械臂自碰撞检测方法;改进了传统的人工势场法,并用线性结构的斥力场描述机械臂各杆件之间的相互关系,用于构造多杆碰撞检测的描述指标;利用线性斥力场描述的结构得到一种新的双臂机器人无自碰撞运动规划算法.结果表明,与传统的人工势场法相比,所提出的无自碰撞运动规划算法能够将线性斥力场引入无自碰撞规划算法中,并作为算子用于计算避免自碰撞的规划调整量,其结构简单、计算方便.同时,结合实际的双臂机器人物理参数,通过预先给定机器人运动轨迹的模拟,验证了无自碰撞运动规划算法的有效性.     

笛卡儿空间机器人轨迹规划方法

提出了笛卡儿空间机器人连续路径(CP)轨迹规划方法,移动轨迹在笛卡儿坐标系中由1组参数方程说明.时间间隔[0,T]分为m段,在每个时间段,多项式的系数可以用递归的形式求出.     

基于双层协调体系的多移动机器人路径规划方法

针对多移动机器人系统中路径规划全局最优与局部协调的兼容性需求,提出了一种基于双层协调体系的路径规划方法。结合路径组亲和度评价提出改进的免疫协同进化算法并完成全局路径规划,提高了规划效率和全局路径质量;根据初始条件和全局路径信息,判断系统中各机器人可能出现碰撞的位置,提出基于优先级机制的动态窗口法在相应位置附近完成路径的局部协调;最终在全局最优路径基础上实现机器人的局部路径协调避碰。试验结果表明,该路径规划方法使机器人沿全局最优路径行驶时,仍能进行灵活有序的局部路径协调,有效提高了系统的路径规划性能。