冗余機(jī)械臂動態(tài)避障規(guī)劃.pdf

1、將機(jī)械臂用于復(fù)雜的工作環(huán)境實現(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)的同時保證不與空間中動靜態(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)械臂的動態(tài)避

2、障規(guī)劃具有現(xiàn)實意義。大多數(shù)路徑規(guī)劃算法在高自由度條件下由于計算復(fù)雜度過高而無法實現(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)動學(xué)實現(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)點與不足。在路徑規(guī)劃時依據(jù)不同規(guī)劃算法的特點選擇合適的逆運(yùn)動學(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處定義排斥速度，并利用冗余機(jī)械臂逆運(yùn)動學(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)動速度可能低于障礙物運(yùn)動速度而導(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。通過仿真實驗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)械臂動態(tài)避障規(guī)劃，但機(jī)械臂在運(yùn)動到障礙物附

5、近時容易抖動，且由于機(jī)械臂的運(yùn)動軌跡無法預(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)建搜索樹時計算復(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，并依