超冗余机器人避障轨迹规划

超冗余机器人的众多冗余自由度允许它在非结构化的工作环境中灵活运动,这将使得超冗余机器人能够在航天勘探、军事侦察以及医学检测等复杂任务中发挥出传统机器人无法承担的重要作用.目前对超冗余机器人轨迹规划方式的研究较少,尤其是超冗余机器人避障轨迹规划方面.针对超冗余机器人避障轨迹规划问题,首先阐述超冗余机器人运动学逆解与超冗余机器人轨迹规划之间的关系以及轨迹规划的方式.随后列举并探讨超冗余机器人避障轨迹规划的算法,包括局部避障规划算法、全局避障规划算法以及结合智能算法的避障规划,并对这些算法所存在的问题进行分析.最后对超冗余机器人轨迹规划的未来发展方向进行展望.     

基于NURBS算法的冗余机械臂轨迹规划

为有效抑制机械臂高速运动过程中的波动,提出一种基于NURBS(非均匀有理B样条)算法的七关节冗余机械臂轨迹规划方法。根据NURBS算法的性质,将关节运动路径点作为曲线控制点,根据绝对运动距离计算出非均匀节点矢量,把权因子作为控制变量进行速度、加速度条件约束,完成对由离散点组成的机械臂各关节特定轨迹进行逼近。通过计算机对建模和仿真,验证了该算法在冗余机械臂轨迹规划中的可行性和有效性。     

基于改进的Khatib方法的冗余机器人避障轨迹规划

讨论了人工势场方法中Khatib方法规划冗余度机器人手爪在障碍环境中的轨迹问题，基于Khatib方法提出由程序自动确定势场力比例因子的改进方法，寻找一条机器人手爪从起点到终点的安全路径。仿真结果表明，使用该方法计算时间短，参数选择设计合理。     

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。     

基于神经动力学的冗余机械臂恒定转速比算法

提出一种基于神经动力学的恒定转速比（CRR）算法,用于解决冗余机械臂运动规划末端精度问题.在运动规划中,通过神经动力学求解出雅可比矩阵伪逆,由4阶龙格-库塔法得出实时精准的关节角速度,从而获得各关节平均速度比,并将其比值关系带入CRR算法中求解出最优关节角度.与传统的加权伪逆运动规划不同,CRR算法是在关节角位置层面求解,这也正是提高冗余机械臂末端精度的关键环节.在文末,通过平面3自由度和平面6自由度冗余机械臂模型进行运动规划仿真,仿真结果验证了算法的有效性.      

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...     

基于立体视觉的冗余度TT-VGT机器人避障规划

本文提出了采用立体视觉进行障碍物距离检测,通过视觉反馈,及时调节机器人末端运动轨迹以实现避障规划的方案;并根据冗余度TT-VGT机器人的机构特点提出了相应的避障判据,设定了最大无碰撞距离和末端与杆件之间最大偏差;最后对冗余度TT-VGT机器人空间运动进行了图形仿真.     

基于导航势函数法的六自由度机械臂避障路径规划

以MOTOMAN MH6型机械臂为研究对象,运用导航势函数法对机械臂的无碰撞路径规划展开研究. 根据机械臂的几何特点对机械臂进行简化,并结合球型包络算法分析了障碍物与机械臂碰撞的临界条件,计算出机械臂运动的自由空间. 导航势函数法有效解决了传统人工势场法的"局部极小值陷阱"问题,由于预先消除了目标点以外的极小值,机械臂能够顺利到达目标点. 通过数值仿真,解决了导航势函数控制参数的选取问题,并在基于OpenGL的虚拟实验平台中进一步验证了该方法的有效性和可行性.      

基于模拟退火鸡群算法的平面冗余机械臂逆解

针对平面冗余机械臂逆解求解复杂问题,提出一种基于模拟退火鸡群算法的优化方法。分析了冗余机械臂逆解求解模型,并确定约束条件,以此建立优化目标函数。在传统鸡群算法小鸡粒子位置更新中加入向公鸡粒子学习的功能,增强了小鸡粒子寻优的全局性;引入模拟退火算法提高了小鸡粒子向母鸡和公鸡粒子学习的自适应性。通过分析比较可知,改进算法的时间复杂度与原算法一致,利用测试函数对比仿真,验证了改进算法的稳定性和精度。该策略对由目标坐标求得的机械臂可行解进行寻优,得到了转动角度较小、满足一定精度的机械臂逆解。实验结果表明,该方法可使机械臂在一次位置迁移中平均少转动约1.91°。     

非冗余机械臂奇异路径跟踪算法

非冗余机械臂跟踪设定路径时 ,奇异点上 Jacobian矩阵降秩 ,基于 Jacobian逆的运动规划方法将失效。针对此问题提出一种精确跟踪奇异路径的算法 ,把路径跟踪问题化为非线性特征值问题 ,用数值方法求解路径跟踪方程 ,得到以扩展空间解曲线弧长为参数的逆运动学解 ,而关节轨迹可规划为弧长参数的任意函数。算法采用自适应步长和一阶模型预测方法 ,具有较低计算复杂性和较快收敛速度。给出一个仿真算例 ,说明了算法的有效性     

面向模型未知的冗余机器人运动规划方案

为解决模型未知的冗余机器人运动规划问题,提出一种基于梯度下降的学习方案,使用数据驱动技术将冗余机器人的末端执行器速度及关节角速度作为系统输入量,将冗余机器人各关节控制信息作为系统输出量,使用梯度信息最小化估计误差以得到雅克比矩阵的估计值.基于该方案设计了一种加速度层的冗余机器人运动规划方案.理论分析和数值仿真结果均证明该方案能有效控制模型未知冗余机器人完成运动规划任务.     

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.     

基于二次型优化的不定目标自运动规划方案及PA10机械臂仿真验证

提出一种基于二次型性能指标优化的方法来规划冗余机械臂的不定目标自运动,该方案能同时考虑关节极限和关节速度极限等物理约束,并通过两种不同方法完备且详细地分析了该二次型性能指标的设计原理. 基于PA10机械臂的计算机仿真结果证实了该方案的可行性和有效性.     

基于产生式规则的机器人动态避障

以中型自主足球机器人为对象,研究其动态避障情况.依据传感器输入信息进行特征识别,选择距离机器人最近的为首要躲避障碍,利用产生式规则进行机器人避障控制,对远距离和近距离障碍采用不同的避障策略,并引入虚拟点以躲避碰撞.在仿真和实时环境下进行了实验,分析了障碍位置不同和输入参数不同情况下的避障情况,并与传统人工势场法进行对比,避免了传统人工势场法进行机器人避障时会出现陷入局部极小、抖动等问题.实验结果表明该方法能使机器人快速有效的躲避障碍.     

基于A*改进算法的机械臂避障路径规划

为解决机械臂在运行时可能与工作空间中的障碍物发生碰撞,提出圆柱体包络碰撞检测法和基于A*算法的变步长分段搜索法.运用圆柱体包络碰撞检测法,将碰撞检测问题转化为计算圆柱体间的位置关系.变步长分段搜索法解决了应用传统A*算法可能出现的搜索数据量大甚至搜索死循环等问题.分别在基于OpenGL的三维仿真实验平台和实际系统中验证了该方法的有效性和可行性.     

基于机器人避障问题的数学模型

研究了移动机器人避障最短路径和最短时间路径问题。根据路障的具体位置和大小确定出机器人可行路径。针对每条可行路径求出其上的最短路径。由于机器人不可折线行走,紧靠着障碍物朝向目标点行走,且只在障碍物的拐角处以弧线行走,这样的以直线和弧线的交替行走的路径即为最短路径。     

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。     

无人驾驶拖拉机实时避障路径规划算法

为了实现无人驾驶拖拉机在直线作业时的实时避障路径规划功能,提出一种在改进最短切线法的基础上用五次多项式函数规划路径的避障路径规划算法。针对最短切线法规划的路径曲率不连续、难跟踪控制的问题,首先采用改进最短切线法求相关坐标点,然后基于求得的坐标点用五次多项式函数求解路径,最后得到由两段五次多项式函数曲线和直线组成的曲率连续的避障路径。对避障路径规划算法进行仿真,结果表明,该算法生成路径长度短、实时性好、安全性高。基于常州东风无人驾驶拖拉机的运动学模型设计一种模型预测控制器,在Simulink与CarSim联合仿真平台上对无人驾驶拖拉机的避障路径规划及跟踪控制进行联合仿真,结果表明：与改进最短切线法相比,基于五次多项式函数的路径规划算法规划的路径跟踪控制精度更高,更易于跟踪控制。     

基于栅格法的矿难搜索机器人全局路径规划与局部避障

针对矿难发生后井下环境的不确定性,提出一种以矿难前的GIS(Geographic information system)地图为基础建立环境栅格模型并结合改进遗传算法的矿难搜索机器人全局路径规划方法.效仿蚁群算法中的信息素提出基于位置信息负反馈的方法,并结合优先权分组的思想,提出一种新的有效的种群初始化方法,同时将该种群初始化方法应用到变异算子中,且依据最优解的变化情况自适应地调整交叉和变异的概率.与此同时,针对环境信息的不同变化情况,结合全局路径规划结果对机器人进行局部避障方法的研究.最后,通过仿真实验证明本方法能够快速有效地在已知环境中得到机器人的最优路径,并且能够在局部变化的环境中实现实时避障.     

基于HS光流法的机器人避障策略优化

机器人的自主避障功能是其在未知环境中顺利行驶的最基本的功能,针对使用光流法进行机器人避障时,机器人因盲目避障、过早障碍而造成的避障效率低的问题,提出了优化避障策略的方法。在两轮式机器人上搭建实验平台,采用Horn&Schunck（HS）光流算法计算机器人运行前方的光流场,由光流场中信息来计算机器人与障碍物的碰撞时间TTC（Time to Contact）,根据碰撞时间设计机器人的避障系统。通过在真实环境下进行的避障实验,验证了避障系统的有效性,并提出将机器人避障时的旋转角度与光流矢量值 的大小建立关系,从而更加合理高效的避开障碍物。