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1、在機(jī)器人領(lǐng)域,運(yùn)動(dòng)學(xué)和運(yùn)動(dòng)規(guī)劃一直占有舉足輕重的地位。無論是應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)過程的工業(yè)機(jī)器人,還是應(yīng)用于空間探測(cè)的空間機(jī)器人,以及越來越受到研究者們重視的智能機(jī)器人,運(yùn)動(dòng)學(xué)和運(yùn)動(dòng)規(guī)劃都是必不可少的組成部分。
本文改進(jìn)了解決機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)奇異的阻尼最小二乘法,同傳統(tǒng)的阻尼最小二乘法相比具有更高的跟蹤精度;研究了在機(jī)器人奇異魯棒性逆運(yùn)動(dòng)學(xué)、機(jī)器人冗余運(yùn)動(dòng)控制中占有重要地位的矩陣奇異值分解,對(duì)一種應(yīng)用廣泛的奇異值分解算法做了改進(jìn),并對(duì)其
2、在關(guān)節(jié)卡死和冗余控制中可能遇到的問題做了較為深入的討論,系統(tǒng)地描述了一階運(yùn)動(dòng)學(xué)實(shí)現(xiàn)方案,為軌跡規(guī)劃打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
關(guān)于冗余機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制,本文著重討論了擴(kuò)展雅克比方案和優(yōu)化方案中的梯度投影法。擴(kuò)展雅克比方案實(shí)現(xiàn)了任務(wù)優(yōu)先思想,優(yōu)先保證主操作任務(wù)的完成,而次級(jí)操作任務(wù)是通過機(jī)器人的自運(yùn)動(dòng)完成的。梯度投影法從優(yōu)化的角度對(duì)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)進(jìn)行處理,在保證機(jī)器人完成作業(yè)任務(wù)的同時(shí),使機(jī)器人獲得某些性能的優(yōu)化。
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