冗余度机器人的最优轨迹确定

研究了冗余度机器人的逆运动学，提出了用矩阵分块法解决冗余度机器人逆运动学，并将此法应用到基于速度和基于加速度的最优轨迹确定中，得出了便于实用的数值计算公式，此方法回顾了求雅可比为逆矩的繁琐过程，仿真结果表明此法是可行的。     

冗余度操作臂动力学方程简化及载荷独立性分析

综合近年来国内外一些学者对冗余度操作臂动力学的研究,推导出经实践证明行之有效的冗余度操作臂动力学方程的简化形式,并对雅可比广义道的载荷独立性进行了分析,为操作臂的设计及实时控制提供了新思路．     

用分离空间法解决冗余度机器人的最优规划

通过对冗余度机器人运动学的研究，提出了用分离空间法解决冗余度机器人的最优规划问题。将雅可比矩阵分为基本部分和次要部分，相应地描述机器人运动状态的物理量也分成两部分。在此基础上进行轨迹规划，回避对雅比矩阵伪逆的直接求解。     

冗余自由度变几何桁架机器人的轨迹规划

本文对冗余度变几何桁架机器人的轨迹规划进行了研究。讨论了采用不同的评价函数,从而改善冗余度机器人的运动特性,并对四重四面体变几何桁架机器人进行了仿真计算。     

冗余度机器人的运动规划碰撞算法

在考虑了操作机的关节极限、自碰撞和静态障碍物的情况下,从给定的初始位形出发,发现一条到末端效应器目标位置和姿态的相连可到达路径。方法给出了机器人操作机点到点逆运动学问题求解算法,利用碰撞算法实现了冗余度机器人运动规划,仿真验证了该方法的有效性,并表明了该方法具有较大的实用价值。     

基于NURBS的挖掘机器人时间最优轨迹规划

为提高挖掘机器人的工作效率,保证其运行轨迹平滑,提出了一种基于NURBS曲线的轨迹规划方法。利用5次NURBS曲线插值挖掘机器人关节位置,引入矢值函数,通过莱布尼茨公式求解NURBS曲线的高阶导矢,设定启停速度和加速度,得到经过指定关节位置加加速度连续的轨迹曲线。分析了NURBS曲线权因子在挖掘轨迹局部规划中的作用。采用序列二次规划方法求解约束条件下的非线性最小化问题,规划出时间最优轨迹曲线。仿真和试验表明:提出的轨迹规划方法能够得到满足物理约束的时间最优关节轨迹,且可进行轨迹局部优化。     

带冗余度并联机器人的特性分析

首次分析了带冗余度的并联机器人的运动学特性与动力学特性,根据其结构特点,给出了对于不同优化目标的输入运动规划方法.     

多关节机器人的运动灵活性

介绍了有关机器人灵活性的概念;推导了ＲＶ－Ｍ１机器人的雅可比矩阵;用求最小条件数的方法确定了该型机器人终端扫行件的最佳长度;求出了最佳工作点及最大灵活工作角αｍａｘ。     

空间关节机器人轨迹规划

提出了一种简捷的空间机器人运动轨迹的优化方法，对求解机器人运动学逆问题较为有效。通过实例分析，它所得运动参数不但满足作业要求，而且使机器人以最佳状况进行作业。     

多关节机器人的运动灵活性

介绍了有关机器人灵活性的概念;推导了ＲＶ－Ｍ１型机器人的雅可比矩阵;用求最小条件数的方法确定了该型机器人终端执行件的最佳长度;求出了最佳工作点及最大灵活工作角αｍａｘ。     

移动机器人分层路径规划方法研究

移动机器人研究的一个重要领域是全局路径规划,为此给出一种路径规划方法：分层单元分解法,该方法将机器人的工作空间分层分解,并在每一层搜索路径;最终得到一条与障碍物无碰的全局路径,详细介绍了算法的实现,并进行了仿真实验,仿真结果证明了该算法能有效地节省内存空间,在大的工作环境下具有很强的实用性。     

动态环境中机器人路径规划算法研究

针对自主移动机器人在未知动态环境中的路径规划问题,提出了一种改进的概率地图算法,详细描述了经过改进的自适应概率地图算法（flexible adaptive probabilistic roadmap method,FAPRM）的实现步骤,该算法可以显著地提高自主移动机器人的路径质量,讨论了自适应概率地图算法和传统概率地图算法在动态路径规划中的优缺点,并进行了仿真,改进后的自适应概率地图算法可以有效地在动态环境中重新计算路径。     

动态环境下基于蚁群算法的机器人路径规划

提出了在动态环境中移动机器人的一种路径规划方法,适用于环境中同时存在已知和未知、静止和运动障碍物的复杂情况.采用栅格法建立了机器人工作空间模型,整个系统由全局路径规划和局部避碰规划两部分组成.在全局路径规划中,用改进蚁群算法规划出初步全局优化路径;局部避碰规划主要是在跟踪全局优化路径的过程中,通过基于滚动窗口的环境探测和碰撞预测,对动态障碍物实施有效的局部避碰策略,从而使机器人能够安全顺利地到达目的地.仿真实验的结果表明所述方法具有可行性.     

基于元胞自动机的移动机器人路径规划

为解决移动机器人全局最优路径规划存在的问题,提出了一种基于元胞自动机的路径规划算法。建立了移动机器人活动空间的环境模型,将移动机器人的起点、终点、障碍物及自由通路定义为一组离散的元胞,设计了元胞状态的演化规则,并且根据演化后的元胞状态确定了最优路径的搜索方法,并通过仿真实验验证了该算法在简单环境和复杂环境下都能够有效的进行路径规划,并且具有算法简单、速度快、效率高等特点。     

基于余弦算法的足球机器人路径规划

在分析基本算法不足的基础上,提出了机器人的路径规划方法,利用余弦曲线具有光滑、可微的特性,实时、有效地解决机器人避开障碍物从给定点到目标点找到一条最优路径规划问题。仿真试验表明：提出的方法具有较强的路径规划能力,计算量非常小,具有较高的实用价值。     

一种实用的移动机器人及其路径规划策略

设计了一种可执行搬运任务的轮式移动机器人，并结合实际，提出了一种简单实用的路径规划策略。该算法实施简便，实用性强，使机器人能够准确按照预定路线，遍历所有目标地点。     

机器人路径规划方法的研究现状与展望

移动机器人研究中的一个重要领域是机器人路径规划方法,它分为环境信息完全已知的路径规划和环境信息完全未知或部分未知的路径规划,通过对机器人路径规划方法研究现状的分析,指出了各种方法的优点及不足,并对其发展方向进行了展望。     

复杂环境下移动机器人路径规划与跟随

提出了一种基于改进A^*算法和PID控制算法的新型移动机器人路径规划与路径跟随控制方法,该方法适用于复杂的迷宫环境．在所提出的方法中,解决了A^*算法转折点过多的问题,并且通过拓展障碍物和四阶三次均匀B样条优化的方法使生成的预期路径安全且平滑;之后基于前视点的两轮差速机器人运动学模型设计了PID控制器．在专门设计的框架中测试了所提出方法的性能．作为验证,分别从路径规划与路径跟随两个方面做了详尽的实验,结果表明,规划路径转折点少且平滑,设计的PID控制器能够控制移动机器人实现较好的路径跟随效果．最后,在复杂的迷宫环境中验证了提出的方法,结果表明,所提出的方法能够使机器人无碰撞穿越迷宫．     

智能水下机器人路径规划

介绍一实际智能水下机器人三维空间的路径规划，给现一种新的海洋环境表示地－海面区域分割环境建模方法，并对Ａ搜索算法进行了改进，提出了动态扩展搜索点的思想，使三维空间路径规划算法得以简化并易物实现。该方法在实际水下机器人的海试中进行了试验，并获得成功。