基于空间代价地图的机械臂无碰撞运动规划

针对家庭服务机器人机械臂高安全性和低算法复杂度的两大需求,提出一种基于空间代价地图的机械臂运动规划新方法。利用空间代价地图来描述机械臂与约束条件发生冲突的可能性,以概率分析代替简单的布尔判断,提供了更合理的最优规划依据,从而实现更安全可靠的规划。同时将一个六自由度的规划问题降维为一个三自由度规划和一个四自由度规划的问题,在此基础上利用无需实时计算的先验碰撞数据代替实时的碰撞检测。利用该方法在ROS的rviz仿真平台上进行验证,结果表明该方法有效地提高了机械臂规划的安全性并降低了计算复杂度,有一定的实用价值。     

群智能算法在路径规划中的研究及应用

在移动机器人控制系统中,路径规划技术占据了重要地位,因为它决定了机器人在运动避障过程中的高效性和准确性。于是与路径规划有关的算法渐渐成为了学者专家们研究的热点。随着科学技术的不断成熟以及应用领域的不断拓展,面临的将是更加复杂多变的运动环境,因此群智能算法的出现给未来创造了更多的可能性。以蚁群算法、人工蜂群算法、人工鱼群算法、入侵杂草算法为主线,分别介绍了它们的理论分析和应用,然后针对各自的缺陷进行了相应的改进,并分析了改进后的算法在鲁棒性、稳定性、求解精度等方面的优化效果。