机械臂逆运动学避障最优求解算法

针对多自由度机械臂在障碍物环境下逆运动学求解存在多解性和碰撞问题,提出了一种将碰撞检测算法、最短行程方法与差分进化算法相结合的具有避障能力的机械臂逆运动学最优求解算法。首先,以六自由度机械臂为研究对象,对机械臂和障碍物进行建模,并建立求逆运动学解的目标函数,目标函数由末端执行器位姿误差函数、目标角度与初始角度之间的变化量函数、碰撞检测函数加权求和组成;其次,利用差分进化算法对目标函数进行最优求解,为了减小函数权重对求解速度和精度的影响,设计了一种自适应权重优化算法,使得求解关节角度在优化求解初期快速达到最短行程位姿角度附近,而在优化求解后期具有更高的求解精度,即可求得具有避障能力、行程最短且高精度的最优逆运动学解;最后,以UR5机械臂为例,通过MATLAB软件中的Robotics Toolbox工具箱对所提算法进行仿真验证,验证了所提算法的有效性。     

基于改进蚁群算法的工业机器人路径规划研究

针对蚁群算法在机械臂路径规划中存在的问题，如路径过长、收敛速度慢等，文章提出一种改进的蚁群算法。首先将蚁群分为外层蚁群和内层蚁群，分别设计不同的启发函数来提高搜索效率，并引入安全因子提高机械臂运动过程的安全性，利用外层蚁群初始化信息素，引导内层蚁群进行全局寻优；为了加强优质种群的寻优能力，在信息素更新原则中引入狼群的猎物分配机制，同时改善部分路径信息素浓度，防止算法陷入局部最优；得到的机械臂末端有效路径再经过机械臂逆运动学运算和碰撞检测，转化为一条机械臂最优位姿路径。仿真实验表明该算法能为机械臂在不同环境中规划出一条符合运动要求的避障路径。     

基于改进蚁群算法的六自由度机械臂路径规划

针对空间六自由度机械臂路径规划问题,提出了一种基于改进蚁群算法的路径规划方法。以ABB1410型号的六自由度工业机械臂为研究对象,建立D-H运动模型以求解正、逆运动学方程。设计了碰撞检测算法,使用改进后的蚁群算法进行路径规划,把机械臂末端的运动轨迹看作是依次经过规划路径的点的集合,求解机械臂运动的反解,得到相应的关节转角,实现了机械臂的路径规划。通过仿真实验验证了该方法实现六自由度机械臂路径规划的有效性及可行性。     

果园移动机器人的全局最优路径规划研究

为了实现移动机器人在果园环境下自主行走,对果园移动机器人在复杂果园环境中的最优路径规划进行研究.首先,利用栅格法定义了移动机器人在栅格上的运动方向、障碍物及信息编码,模拟建立出果园的环境地图模型.然后分别编写Dijkstra算法、A*算法,对果园机器人进行全局最优路径规划.通过分析比较,得出A*算法所规划的最优路径更为方便,搜索效率更高,更加满足果园机器人的实际工作需求,提高其工作效率.     

一种机械臂运动学研究及3D仿真平台构建

针对川崎机械臂FS03N的构型特点,提出了一种逆运动学的求解方法。采用DH法建立了机械臂的连杆坐标系,得到正运动学方程,通过变量分离将机械臂姿态采用欧拉角表示,得到了机械臂位姿的一组广义坐标。通过对FS03N的构型分析,采用几何法与反变换法相结合的方法,以解的组合关系为基础,得到了机械臂的8组封闭解。建立了基于Matlab的机械臂算法验证与3D仿真运动平台,验证了逆运动学解算的正确性,为机械臂的轨迹与路径规划提供了前提条件。     

基于等效杆件法的超冗余机器人规划仿真研究

具有运动灵巧等特性的超冗余机器人适宜在限制性环境开展作业,近年来受到广泛的关注。然而,由于大量自由度的存在,也使其逆运动学变得非常复杂。为了提高超冗余机器人在多障碍环境开展避障任务的能力,本文提出了等效杆件法求解超冗余机器人的逆运动学及避障轨迹规划问题。该方法根据回避工作空间内障碍物的特点,将超冗余的机器人逐次等效为低冗余或非冗余的机器人,将等效机器人与障碍物的位置关系作为避障判据,从而降低了避障规划的求解复杂度、提高了避障规划的效率。为了验证方法的有效性,基于Webots实现了对超冗余机器人和环境的建模,并实现编程控制和仿真。仿真结果证明了所提出的等效杆件法对超冗余机器人回避工作空间内障碍物的有效性。     

基于ROS的液压重载机械臂避障仿真

为实现液压重载机械臂的运动轨迹规划,采用SolidWorks建立了七自由度机械臂空间结构模型,通过ROS平台的URDF文件建立仿真模型.使用MoveIt实现运动规划,借助快速扩展随机树算法(RRT)进行机械臂的路径规划,得到机械臂各关节位移随时间变化的曲线.仿真结果表明机械臂在障碍物环境中实现了自动避障,该方法为在复杂障碍环境下进一步改进规划算法提供了直观便捷的方法.     

关节角参数化结合接近矢量可行方向的五自由度机械臂逆运动学求解

五自由度的机械臂无法达到任意位姿，采用传统的位姿描述方式进行逆运动学求解时，极易产生无解的情况。文中以一种适用于清洁、喷涂、焊接等作业的、由4个旋转关节和1个移动关节构成的五自由度机械臂为例，建立运动学模型并进行逆运动学分析，在此基础上，提出一种关节角参数化结合接近矢量可行方向的逆运动学求解方法。该方法基于自由度约束的末端位姿描述，先通过关节角参数化将末端执行器的运动空间由三维降为二维，再采用几何法分析末端执行器在不同目标位置（远端、中间端、近端）时的接近矢量的可行方向，从而避免参数盲目取值，确保运动学逆解的存在，然后根据运动连续性和各关节的运动范围从中筛选出最优解。路径规划仿真结果表明，实际路径与规划路径非常吻合，关节运动平稳，证明了所提方法的可行性和准确性。文中研究的五自由度机械臂具有一定的代表性，逆运动学求解方法计算复杂度低，求解过程较为简便，求解思路可为欠自由度机械臂的逆运动学求解提供借鉴。     

室内移动服务机器人的避障与运动规划

提出一种室内移动服务机器人在未知环境的避障和运动规划算法.该算法通过分析超声传感器阵列探测的障碍物信息,确定机器人旋转的角度和半径,同时根据障碍物距离分3档调整运动速度,据此设计的实时避障算法,结合运动学模型实现了机器人沿障碍物轮廓行驶的行为,针对外凸、内凹和孤立等3种障碍物类型进行了试验,试验结果验证了算法的有效性.     

基于改进蚁群算法的移动机器人动态路径规划

针对动态环境下的移动机器人最优路径问题,利用栅格法建模,提出1种改进蚁群算法。通过调整信息素启发因子和期望启发因子,自适应改变挥发系数。在路径规划时,提出相应的动态路径规划避障策略,使机器人在避障的同时得到最优或次优路径。实验结果表明,当机器人陷入凹型障碍并且在复杂环境搜索效率低的情况下,该文算法经过25代收敛找到最短路径;改进算法比基本蚁群算法进化代数减少近50代,同时能有效避免移动机器人和动态障碍物碰撞,并且获得15.656的无碰路径。     

基于CM-Q学习的自主移动机器人局部路径规划

针对多障碍物未知环境下,自主移动机器人局部路径规划过程中出现的路径冗余和避障问题,提出了基于坐标匹配的Q学习算法(Coordinate Matching-Q learning算法,CM-Q算法)。首先建立自主移动机器人栅格地图运行环境;其次以Q学习算法探索和学习最佳状态-动作对,并利用坐标匹配的CM算法进行避障;最后在未知障碍物环境中进行路径规划,对所提出的算法进行验证。实验结果表明,运用该方法,自主移动机器人能在未知的简单和复杂障碍物环境下规划出一条最优或次优路径,完成避障和路径规划任务。     

一种复杂环境下的仿人机器人路径规划算法

针对仿人机器人运动规划中特有的问题——障碍物的多样性、机器人具有越障和绕障等多种避障运动的功能、路径的代价因素的多样化(时间、距离、能耗等),对环境地图和机器人进行建模,采用混合代价进行仿人机器人的路径规划.首先提出基于多维向量的字典序比较的启发式搜索算法,该算法能够按优先级考虑各项代价因素寻找到综合最优的路径;然后引...     

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。     

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.     

一种冗余机械臂逆运动学求解和优化方法

为解决冗余机械臂逆运动学求解困难的问题,提出一种基于关节角参数的逆运动学求解和优化方法．首先推导了正向运动学,并基于关节角参数化法得出了解析逆运动学;然后提出综合考虑避关节极限约束与运动连续性约束的目标函数,该目标函数充分考虑了不同工作状态的差异性;最后引入带惯性权重的粒子群算法加快求解速度．实验结果表明：逆运动学求解平均时长为1.19μs,误差在10 nm以内,能够求出给定参数值的所有解,结合避关节极限和运动连续性的优化目标能够求出最优解,在直线与圆弧两种路径跟踪实验中比传统方法分别提高了68.4%和58.0%的优化效果．     

基于障碍物可达区域预测的机器人实时避障算法

针对复杂环境下的机器人路径规划与自主避障问题,提出了基于动态障碍物可达区域预测的实时避障算法.对静态障碍物进行描述和建模,建立动态障碍物状态更新预测方程,实现对动态障碍物质心可达区域的预测.分别面向动态、静态障碍物提出基于可达区域预测的多步椭圆包络势场和基于新型Sigmoid函数的势场,修正目标的对数Lyapunov引力场,给出多类型障碍物空间下的机器人实时避障算法.数值仿真和实验结果表明,与传统方法相比实时避障算法可使机器人避障过程中的路径长度更短、安全性更高及最大行驶角变化幅值更小.     

基于Bézier曲线的差速驱动机器人混合避障路径规划算法

为实现差速驱动机器人在避障环境下的平滑最优路径规划,提出一种基于Bézier曲线的差速驱动机器人混合避障路径规划算法.首先,建立差速驱动机器人运动模型,用于操控左右两个驱动轮线速率,完成机器人转弯及非匀速运动;其次,利用Bézier曲线描述路径状态,将路径规划问题转换为产生Bézier曲线有限点方位优化问题,提升机器人...     

手术机器人术前运动性能分析及位置规划

针对颅颌面手术特点,根据D-H方法,建立了机器人的运动模型,由运动学逆解和关节限制建立位置规划的约束条件,以最大距离准则(MXDC)确定优化目标函数,提出了一种术前手术机器人的机械臂基座位置规划方法。     

一种新型电力光缆剪枝机器人的运动学联合仿真研究

针对架空电力光缆线路巡检维护中的树枝修剪问题,设计了一种新型五自由度串联剪枝机器人。首先,通过D-H(denavit-hartenbreg)参数法,建立了该剪枝机器人机械臂的运动学模型,得到运动学正逆解;然后在V-REP和MATLAB中进行联合运动仿真,并利用蒙特卡洛法分析剪枝机器人工作空间,得到机械臂工作空间的云图;为保证剪枝过程的运行平稳,在工作空间内进行轨迹规划并仿真;最后,联合仿真结果表明该剪枝机器人运动学模型有效,各关节及末端轨迹规划控制效果良好,可以实现1~1.5 m范围内灵活修剪树枝等障碍物的要求,为剪枝机器人后续控制问题研究提供了理论依据和实验基础。     

一种新型电力光缆剪枝机器人的运动学联合仿真

针对架空电力光缆线路巡检维护中的树枝修剪问题,设计了一种新型五自由度串联剪枝机器人。首先,通过D-H(denavit-hartenbreg)参数法,建立了该剪枝机器人机械臂的运动学模型,得到运动学正逆解;然后在V-REP和MATLAB中进行联合运动仿真,并利用蒙特卡洛法分析剪枝机器人工作空间,得到机械臂工作空间的云图;为保证剪枝过程的运行平稳,在工作空间内进行轨迹规划并仿真;最后,联合仿真结果表明该剪枝机器人运动学模型有效,各关节及末端轨迹规划控制效果良好,可以实现1~1.5 m范围内灵活修剪树枝等障碍物的要求,为剪枝机器人后续控制问题研究提供了理论依据和实验基础。