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文檔簡介
1、將機(jī)械臂用于復(fù)雜的工作環(huán)境實(shí)現(xiàn)多機(jī)協(xié)作甚至人機(jī)協(xié)作已經(jīng)成為了一種趨勢,這就要求機(jī)械臂能夠在復(fù)雜多變的環(huán)境下執(zhí)行目標(biāo)任務(wù)的同時(shí)保證不與空間中動(dòng)靜態(tài)障礙物碰撞。而傳統(tǒng)的工業(yè)機(jī)器人示教編程只能完成單一重復(fù)的流水線型任務(wù),當(dāng)工作環(huán)境變換時(shí)需要重新編程,對環(huán)境的適應(yīng)性較差。冗余機(jī)械臂是一種自身自由度大于任務(wù)空間自由度的機(jī)械臂,其冗余的特性決定了其更加靈活,能夠完成許多傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)械臂完成不了的任務(wù),但同樣其規(guī)劃難度也更大。因此研究冗余機(jī)械臂的動(dòng)態(tài)避
2、障規(guī)劃具有現(xiàn)實(shí)意義。大多數(shù)路徑規(guī)劃算法在高自由度條件下由于計(jì)算復(fù)雜度過高而無法實(shí)現(xiàn),但人工勢場法和快速搜索隨機(jī)樹法不存在這種問題,因此本文以冗余機(jī)械臂為研究對象研究其動(dòng)態(tài)避障規(guī)劃問題,在傳統(tǒng)人工勢場法和快速搜索隨機(jī)樹算法的基礎(chǔ)上針對冗余機(jī)械臂的特點(diǎn)提出了改進(jìn)算法。本文主要研究工作如下:
1.機(jī)械臂控制在關(guān)節(jié)空間中實(shí)現(xiàn),而環(huán)境信息往往在笛卡爾空間中獲取,因此需要通過機(jī)械臂逆運(yùn)動(dòng)學(xué)實(shí)現(xiàn)笛卡爾空間到機(jī)械臂關(guān)節(jié)空間的映射,但冗余機(jī)械臂
3、逆運(yùn)動(dòng)學(xué)目前沒有統(tǒng)一的求解算法。因此本文研究分析了目前常用的一些冗余機(jī)械臂逆運(yùn)動(dòng)學(xué)求解算法,包括數(shù)值解法和解析解法,介紹了不同算法的優(yōu)點(diǎn)與不足。在路徑規(guī)劃時(shí)依據(jù)不同規(guī)劃算法的特點(diǎn)選擇合適的逆運(yùn)動(dòng)學(xué)求解方法。
2.針對冗余機(jī)械臂自由度過高,無法在構(gòu)型空間中構(gòu)造人工勢場以達(dá)到動(dòng)態(tài)避障目標(biāo)的問題,本文提出了一種改進(jìn)的人工勢場法。通過直接在機(jī)械臂末端定義吸引速度,在機(jī)械臂與障礙物的最近點(diǎn)處定義排斥速度,并利用冗余機(jī)械臂逆運(yùn)動(dòng)學(xué)通用的數(shù)
4、值解法將兩種速度在機(jī)械臂關(guān)節(jié)空間合成,從而將人工勢場法用于高自由度機(jī)械臂,避免了構(gòu)型空間的構(gòu)造。針對機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)速度可能低于障礙物運(yùn)動(dòng)速度而導(dǎo)致無法避開障礙物的問題引入了Pivot算法,使其能夠避開速度過快的障礙物。對于人工勢場法中常有的局部極小值問題,通過在最近點(diǎn)與目標(biāo)的連線處構(gòu)造虛擬障礙物以達(dá)到跳出局部極小值的目的。通過仿真實(shí)驗(yàn)證明了該算法的有效性。
3.人工勢場法雖然能夠?qū)崿F(xiàn)冗余機(jī)械臂動(dòng)態(tài)避障規(guī)劃,但機(jī)械臂在運(yùn)動(dòng)到障礙物附
5、近時(shí)容易抖動(dòng),且由于機(jī)械臂的運(yùn)動(dòng)軌跡無法預(yù)先得到因此無法對軌跡進(jìn)行優(yōu)化處理。為解決該問題,本文提出了一種改進(jìn)的快速搜索隨機(jī)樹算法,包括離線規(guī)劃和在線規(guī)劃兩部分。離線規(guī)劃部分首先利用冗余機(jī)械臂逆運(yùn)動(dòng)學(xué)的解析解法結(jié)合人工勢場法確定最優(yōu)目標(biāo)狀態(tài),然后以該目標(biāo)狀態(tài)為目標(biāo)構(gòu)建搜索樹,得到一條從初始狀態(tài)到目標(biāo)狀態(tài)的無碰路徑,解決構(gòu)建搜索樹時(shí)計(jì)算復(fù)雜度過大而無法用于在線規(guī)劃的問題。在線規(guī)劃部分在離線規(guī)劃得到的搜索樹上依據(jù)機(jī)械臂當(dāng)前狀態(tài)切換根節(jié)點(diǎn),并依
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