基于Sugeno型模糊推理算法的冗余度機器人避障規(guī)劃研究.pdf

1、冗余度機器人以其特有的自運動性能引發(fā)了許多理論上和工程上的難題，這些成為機械工程和自動控制領(lǐng)域的研究焦點。為了充分發(fā)揮冗余度機器人的性能優(yōu)勢，很多學(xué)者在不同的領(lǐng)域?qū)ζ溥M行了大量的科學(xué)研究，主要集中在利用冗余度機器人的冗余特性做加權(quán)平均來解決多目標(biāo)優(yōu)化和多準(zhǔn)則優(yōu)化方面。但是作為冗余特性應(yīng)用的重要一方面，利用自運動躲避障礙物的控制算法研究相對比較少。目前已有一些避障算法，但都存在一定的缺陷并且不適合在嵌入式系統(tǒng)上實現(xiàn)。因此，研究一種克服上述

2、不足并能在嵌入式系統(tǒng)中得到實際應(yīng)用的改進型避障算法具有重要的現(xiàn)實意義。
　　 本文針對平面3-DOF冗余機器人設(shè)計了一種基于Sugeno型模糊推理算法的避障增益計算方法，通過Simulink仿真驗證了其對該冗余自由度機器人運動學(xué)及動力學(xué)避障的有效性，并在算法的實際應(yīng)用上做出了一些有益的嘗試。相比傳統(tǒng)方法，該算法具有適應(yīng)能力強、擴展能力好的優(yōu)點。本文的主要工作包括以下三個方面：
　　 一、采用MDH法對AS-3DOF機器人

3、進行了運動學(xué)和動力學(xué)建模。建模過程在Maple運算環(huán)境中進行，具有很強的通用性，可用于更復(fù)雜的機器人建模。
　　 二、系統(tǒng)介紹了冗余度機器人的避障理論以及研究現(xiàn)狀，設(shè)計了一種基于Sugeno型模糊推理算法的避障增益計算方法，在Robotics Toolbox for Matlab的基礎(chǔ)上建立了完整的仿真函數(shù)庫，并在Simulink仿真環(huán)境中進行了系統(tǒng)的運動學(xué)和動力學(xué)仿真分析，得到了較完善的仿真結(jié)果。結(jié)果表明，新方法在對移動障礙物