基于ROS的机械臂结合RGBD相机避障运动规划

针对传统离线仿真机械臂在真实工作环境发生变化的情况下发生碰撞问题,提出了一种协作机器人结合RGBD相机使用PCL点云避障的新方法,并在ROS框架下进行了联合避障运动规划的研究。首先创建URDF和Xacro,并在其中添加RGBD相机;其次配置MoveIt和Gazebo联合控制系统,并添加功能插件,把Gazebo和MoveIt连接一起;然后在Gazebo中添加障碍物,RGBD相机插件把障碍物转化为PCL点云输出到RVIZ;最后使用RRTConnect算法在MoveIt的PCL环境中进行避障运动规划,规划结果输出到Gazebo环境。结果表明,该方法便捷有效,机械臂实现了在障碍物环境中自动避障,解决了离线仿真机械臂因环境变化而出现的碰撞问题,对工业机器人在ROS下的应用研究有着重要的科学意义。     

基于ROS的六自由度机械臂避障研究

针对障碍环境下的机器人运动规划问题,提出了一种基于开源操作系统ROS平台的机械臂避障规划方法。以ABB六自由度工业机器人作为对象,进行运动学分析,利用Solid Works软件导出URDF文件,在ROS平台下,通过Move It!配置包完成机械臂运动规划配置。选择随机采样算法(RRT)在Motion Planning插件中进行机械臂的避障仿真,导出各个关节数据,并使用MATLAB进行二次分析。利用ROS在复杂环境下进行机器人的仿真分析,相比其他系统更加的方便直观,对机器人的应用研究意义重大。     

基于双目视觉定位的机械臂智能抓取控制研究

随着科技的发展，机械臂开始往更加智能化、自动化的方向发展，单单依靠传统的通过示教器执行单一指令的机械臂已远远不能满足各类复杂的生产和服务。为了让机械臂更加智能化和科技化，通过赋予其双目视觉感知模块和智能控制系统，对机械臂智能抓取控制进行研究。采用HSR-Co605协作机械臂，基于双目视觉相机在ROS系统进行仿真建模、运动规划、障碍物规避等试验；在复杂环境下实现了机器人双目视觉模块自主识别定位物体，同时对周围障碍物进行避障规划，实现机械臂自主运动规划及智能抓取操作。在不同场景下进行了智能抓取试验，并对其试验结果进行了分析，为后续机械臂能更好地适应复杂的工作环境以及产业化发展提供参考。     

基于改进人工势场法的双机械臂避障路径规划

针对双6自由度机械臂提出了一种基于改进人工势场法的避障路径规划算法。分析了双机械臂的协作工作空间,确认了双臂自碰撞的可能。针对静态障碍物对主机械臂进行避障运动规划,完成主机械臂路径规划后,再将主机械臂作为从机械臂运动时的动态障碍物,为从机械臂规划避障运动路径。利用新的势能函数代替传统人工势场法的势能函数,对双机械臂进行避障路径规划;由于传统人工势场法在机械臂避障路径规划中容易陷入局部极小值的缺陷,因此,增加了虚拟吸引点,避免机械臂陷入局部极小值。仿真实验表明,该方法实现简单,满足双机械臂避障的要求,能够有效地为双机械臂规划出无碰撞路径。     

基于改进RRT算法的冗余机械臂路径规划研究

针对RRT算法在机械臂路径规划的过程中无方向性,在无障碍物处产生过多无用节点的问题,采用目标偏置、双向分段搜索的策略对RRT算法进行改进,提出了具有导向性的双向分段搜索的改进RRT算法并应用于七自由度冗余机械臂的路径规划上,通过Matlab进行了三维环境路径规划仿真实验,并通过ROS平台进行冗余机械臂在简单环境与狭窄环境的避障仿真实验。实验结果表明,改进的RRT算法能够有效地减少路径的节点数量与搜索时间,并提高路径规划的成功率。     

机器人平滑抓取移动物体的运动规划方法

结合机器视觉和运动规划方法,对动态环境中移动物体的平滑抓取进行了研究。设计了一种运动物体跟踪算法,能够实现无障碍环境下移动物体的平滑抓取;针对环境中存在动态障碍物的情况,设计了一种基于排斥矢量的动态避障算法,与运动物体跟踪算法相结合,实现了机器人先避障后平滑抓取;基于机器人操作系统（Robot operating system,ROS）框架,在5自由度的KUKA Youbot机械臂平台上实现了无障碍环境下对传送带上物体的平滑抓取,以及动态障碍物环境中的平滑抓取,试验结果验证了所设计算法的优越性。     

冗余机器人的任务优先级轨迹规划方法

当机械臂末端沿期望轨迹运动时,若障碍物影响机械臂末端运动,则末端会与障碍物发生冲突,使其偏离期望运动轨迹。针对这一问题,提出了一种任务优先级轨迹规划方法,使机械臂末端避障后能够继续跟踪期望轨迹。当机械臂末端运动轨迹中含有障碍物时,赋予避障运动作为优先控制,通过计算末端位置增量使机械臂末端产生逃离速度,进而避开障碍物;反之,赋予轨迹跟踪作为优先控制,通过对机械臂期望轨迹与实际位置进行误差控制,达到提高末端轨迹跟踪精度的目的。最后,对冗余机器人进行了仿真及试验验证。结果表明,当障碍物与机械臂末端运动轨迹发生冲突时,基于任务优先级的轨迹规划方法可以使机械臂末端有效地避开障碍物,同时,末端避障后机械臂仍能跟踪到期望轨迹运动。     

基于A~*算法的空间机械臂避障路径规划

针对空间机械臂在轨操作任务需求,提出一种基于A*算法的避障路径规划算法。根据机械臂和障碍物几何特征,对机械臂模型和障碍模型进行简化。通过研究机械臂本身所固有的几何特性,根据障碍物的位姿坐标,分析机械臂各杆件与障碍物发生碰撞的条件,进而求解空间机械臂的无碰撞自由工作空间。在此基础上,利用A*算法在空间机械臂的自由工作空间进行无碰撞路径搜索,实现了空间机械臂的避障路径规划。通过仿真试验验证了基于A*算法的空间机械臂避障路径规划算法的有效性与可行性。     

新颖的基于梯度投影法的混合指标动态避障算法

针对冗余度机械臂的动态避障规划问题提出一种新颖的混合指标避障算法.考虑到移动障碍物运动的随机性,在障碍物位于机械臂构形之内时采用最短距离指标作为避障指标,并利用梯度投影法进行规划.而在障碍物位于机械臂构形之外最短距离指标失效时采用避障面积指标进行替代.在整个避障过程中两种指标的混合使用实现机械臂构形微调与粗调的相结合,提高整体的避障效果.另外,在线动态调整放大系数以控制零空间解与最小范数解的2范数比值恒定,避免可能出现的关节速度超限现象.以平面3R2P冗余度机械臂为例具体阐述这种算法.单独指标规划和混合指标规划的对比仿真试验表明,提出的混合指标避障算法在避障效果方面具有优越性和有效性,并通过实物试验证明该算法可以较好地满足系统的实时性要求,具有一定的通用性.     

冗余度双臂机器人协作策略下实时避障算法

针对冗余度双臂机器人协调操作过程中机械臂本体避障及躲避环境障碍问题,提出了基于冗余机械臂自运动特性的双臂机器人协作策略下实时避障算法。首先,利用障碍物在机械臂连杆上的投影矢量筛选掉不会避碰杆件,再计算可能避碰杆件与障碍物的最短距离;其次,根据双臂协作的运动学约束关系,得到冗余度双臂机器人协调搬运避障的运动学逆解;再次,引入梯度“安全距离”和两个避障因子,实时改变机械臂的避障速度,使机器人末端完成协作任务以及双臂实时自避碰及躲避环境障碍物的任务;最后,利用冗余度双臂机器人进行仿真及实验。结果表明：双臂机器人末端执行器执行协作任务的同时机器人双臂可以躲避障碍物,且各关节运动连续、平稳。     

多传感器信息融合的机械臂避障路径规划方法

为降低机械臂运行损耗和避障路径规划耗时,减小障碍物定位误差,精准执行机械臂工作任务,提出了多传感器信息融合的机械臂避障路径规划方法。利用多传感器收集机械臂周围环境信息,经过数据层、特征层及决策层处理,结合传感器检测权重,融合出障碍因素综合信息。构建机械臂动力学模型,综合考虑移动基座、关节旋转角、质量及移动惯性等因素,利用线动量和角动量间守恒关系,得出强耦合特性综合力学函数,计算每个固定检测点与障碍物间距离,得出连动杆与障碍物间发生碰撞的可能性。建立人工势场,加入引力函数、斥力函数及限制函数,完成对机械臂运动避障的实际动作控制,实现最优平滑路径规划。经仿真实验证明,所提方法路径规划效率高,障碍物定位误差小,优化次数少,节省旋转角能量,鲁棒性好。     

基于A~*算法和三次样条的工业机械臂路径平滑性研究

为提高工业机械臂运动的平滑性,提出了一种基于A*算法和三次样条函数的路径规划方法。首先建立空间障碍物3维模型,应用A*算法规划出在障碍物环境下的可行路径。然后以该路径的关键节点,建立三次样条插值函数,生成平滑的机械臂避障路径。最后通过实例对关节不同时刻的位移、速度、加速度的仿真和对比,结果验证了该方法的有效性。     

用于冗余度机械臂避障神经网络控制器

目前,对机械臂避障控制器研究方法有多种,经分析现有的PD控制器追踪误差较大,效果较差.对此,提出了神经网络控制器并对其运动过程中避障追踪误差进行仿真验证.构建了机械臂转动关节避障的动力学模型,在延伸的笛卡尔空间中定义了未知函数.使用多层感知器神经网络逼近方法,分析了神经元自适应控制器系统的闭环稳定性,对系统的闭环稳定性进行了证明,得到了神经参数的自适应法则.结合具体实例,将机械臂避障神经网络控制器进行仿真,结果表明,机械臂末端执行器在移动障碍物的环境下具有优良的轨迹追踪效果.     

车载探测机械臂的复合避障研究

针对车载探测机械臂工作时复杂的路面障碍物情况,提出了车载机械臂基于超声测距、避障杆及被动避障的3级复合避障方法,并对具体结构方案及相应系统控制方法进行了设计;对避障系统的结构参数、控制参数和探测盲区率进行了计算分析与试验测试。系统测试结果表明:系统对粗糙表面障碍物和光滑圆弧表面障碍物均能实现主动避障;在主动避障失效时,被动避障装置能有效保护探测臂。     

柔性关节机械臂避障路径自动控制数学建模

针对柔性关节机械臂在避障完成后位姿与目标位姿存在一定偏差的问题,提出柔性关节机械臂避障路径自动控制数学建模方法。将五次B样条曲线作为柔性关节机械臂避障路径规划的基础,在避障任务中引入速度修正项,通过关节角和关键点避障速度确定速度修正项取值。建立避障路径自动控制数学模型,利用该模型控制柔性关节机械臂在到达目标位置过程中实现障碍物精准规避,完成柔性关节机械臂避障路径自动控制。实验结果表明,所提方法能够减小位姿误差,平稳关节波动,实际应用效果较好。     

基于改进快速扩展随机树算法的双机械臂协同避障规划方法

提出了一种基于改进RRT算法的双机械臂协同避障运动规划方法。针对静态障碍物对主臂进行避障运动规划,寻找主臂可行路径。将主臂每一时刻的运动位姿视为规划从臂运动时的动态障碍物,为从臂规划可行运动路径。为提高算法的搜索效率,利用节点剪枝择优和设置目标区域的方式使算法快速收敛。在MATLAB程序建模实验的基础上,在ADAMS中进行仿真实验,验证了该算法的有效性和可行性。     

基于RBF神经网络和二次规划的冗余机械臂避障问题研究

针对冗余机械臂的运动灵活性问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络模型和二次规划技术的避障方法。该方法通过建立避障模型来对障碍物和机械臂的关节转角极限等约束进行描述,通过采用调整神经网络输出权值的方法使机械臂逐渐达到最佳运动构型;结合Lyapunov稳定性分析原理,验证了该方法的有效性;利用预选关键杆件方法和离线训练出了机械臂在任意构型下的网络权值模糊查询表,极大地提高了网络的收敛速度,从而可以将该方法应用到机械臂的动态避障规划中;最后,利用一种新型7自由度机械臂对该方法进行了仿真验证,并结合基于雅克比矩阵伪逆的方法进行了对比研究。研究结果表明,该方法计算效率高,适合解决使机械臂在准确跟踪轨迹的同时避开关节转角极限和避障的问题。     

基于主从任务转化的闭环控制避障算法

冗余度机械臂避障算法研究一直是机器人领域的研究热点之一。针对传统算法的不足提出一种基于主从任务转化的闭环控制避障算法。主从任务转化通过监测机械臂各杆件与障碍物之间的最小距离变化实现避障任务和期望轨迹跟踪任务的主从切换,从而解决当障碍物位于机械臂末端期望轨迹上时避障运动和期望轨迹跟踪运动存在的相互冲突问题。考虑到机械臂避障时其末端跟踪精度差的问题,引入对冗余度机器臂末端期望位置和实际位置的误差控制,使得机械臂末端跟踪精度显著提高。同时,该算法还适用于多障碍物避障和动态避障且具有计算量小和躲避速度变化连续等优点。通过三自由度平面冗余度机器臂的仿真试验,验证了该算法的正确性。仿真结果表明,该算法能够有效解决当障碍物位于机械臂末端期望轨迹上时存在的冲突问题,而且机械臂在避障的同时也能够高精度跟踪末端期望轨迹,且能够完成多障碍物避障和动态避障。     

一种任务转化的动态避障算法

传统的避障算法多适用于静态障碍物,且当障碍物位于机械臂末端期望轨迹上时,算法会失效,针对传统算法的不足提出了一种基于任务转化的动态避障算法。该算法通过监测机械臂各杆件与障碍物之间的最小距离变化实现末端期望轨迹跟踪运动和避障运动的任务转化,通过实时监测障碍物的位置变化完成动态避障。最后,通过三自由度平面冗余度机器臂的仿真实验,验证了该算法的有效性。仿真结果表明,该算法能够有效解决当障碍物位于机械臂末端期望轨迹上时存在的冲突问题,且能够完成动态避障。     

基于速度场的人工势场法机械臂动态避障研究

为了提高机械臂在动态避障时的安全性和精确性,提出一种基于速度场的人工势场避碰算法。首先,建立吸引速度场,得到机械臂对运动目标追踪的轨迹;然后,结合危险场法构建排斥速度场,使机械臂可以在多障碍物的环境下实现动态避障和安全性评估;最后,针对人工势场法易陷局部最小值的问题,提出在和速度的法方向添加附加速度的方法逃逸局部最小值。利用Matlab Robotics Tool对算法进行了验证,结果表明,基于速度场的人工势场法可实现机械臂的动态目标的追踪、移动障碍物避碰和安全性评估。