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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。 相似文献
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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。 相似文献
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针对人工势场法算法存在复杂障碍物环境中易陷入局部最小值无法运动的问题,本文提出了一种适用于静态环境中机械臂路径规划改进的人工势场法,通过在引力场中添加引力安全阈值,在斥力场中添加路径搜索当前点与目标点的欧式距离,引入自适应大步长的模拟退火算法对局部最小值进行逃逸。首先,修改势场函数模型;然后,当搜索路径陷入局部最小值时,采用自适应大步长的模拟退火算法往障碍物最少的空间逃逸;最后,在规划出来的路径上提出一种冗余节点删除策略与拐点消除算法,对规划出来的路径进行平滑处理。仿真和实验验证了本文提出的六自由度机械臂避障路径规划策略有效性。 相似文献
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针对动态环境避障存在的问题,提出一种轨迹实时规划方法。首先,通过视觉传感器实时监控作业环境,获得动态障碍物的位置信息后,计算得到障碍物的三维坐标。其次,采用卡尔曼滤波处理三维坐标数据,得到当前位置的最优估计值及下一位置的预测值。再次,结合人工势场法,在机械臂末端形成由一个引力和两个斥力组成的人工势场,得到机械臂末端的运动位置。最后,在笛卡尔空间规划轨迹,在CoppeliaSim中建立仿真平台,仿真结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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针对传统人工势场法(Artificial potential field method,APF)在6自由度双机械臂系统避障路径规划中容易陷入局部极小值这一缺陷,提出了一种改进APF与改进快速扩展随机树算法(Rapidly-exploring random trees,RRT)相结合进行避障路径规划的方法。分析了双机械臂的工作空间,确认了双臂干涉的可能性。对于双机械臂的路径规划,利用改进后的APF对主机械臂进行路径规划,并将其作为从机械臂的动态障碍物,为从机械臂规划运动路径;利用改进后的RRT自适应地选择临时目标点,解决了从机械臂路径规划时陷入局部极小值的问题;利用改进的APF对从机械臂的剩余路径进行了规划。仿真分析表明,改进后的APF-RRT算法能比传统算法更加快速准确地解决双臂系统的避障路径规划问题。 相似文献
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本文提出一种基于连杆运动方程的人工势场,引导基于转换的快速随机扩展树(T-RRT)改进算法采样,在高维度空间搜索低成本路径的同时解决机械臂运动规划中T-RRT算法收敛速度慢的问题。简化机械臂模型以提高碰撞检测的效率,并与运动学分析结合调制连杆运动方程,从而确定各质点轨迹长度、叠加以建立机械臂人工势场,作为代价函数判断状态节点的成本,引导其不断向目标位置逼近,同时为了进一步提高算法的扩张速度,引入剪枝函数对细化节点进行限制。在不同的障碍地图中进行MATLAB仿真实验,该算法与RRT、T-RRT算法相比,路径长度最短、节点采样效率最高、节点平均采样时间最优,运行时间分别缩短了约3/4及2/3。所提算法在提高路径质量的同时有效提高搜索效率,能适应环境的变化。 相似文献
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针对冗余机械臂求逆解时由于关节限位造成关节角度可能取到危险位置的问题,以七自由度冗余机械臂为研究对象,提出一种躲避关节限位的逆运动学求解智能算法。首先,在机械臂正运动学方程的基础上引入最佳柔顺性优化约束条件,构建优化目标函数;其次,引入人工势场法对灰狼优化算法狼群初始化位置进行改进,并且非线性化灰狼优化算法的收敛因子;最后,采用MATLAB软件进行求逆解仿真。仿真结果表明,改进灰狼优化算法可以有效减小机械臂求逆解时取得的关节角度与零角度的差值,相比传统灰狼优化算法,该差值之和平均减小了35.31%,而且改进灰狼优化算法具有较高求解精度和较强收敛性,可以满足实际工作中机械臂求逆解的使用要求。 相似文献
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七自由度冗余机械臂避障控制 总被引:3,自引:0,他引:3
基于冗余机械臂零空间的自运动特性,提出了一种新的七自由度冗余机械臂避障控制方法.该方法引入臂平面和避障面来参数化表达冗余机械臂的零空间运动;基于这种描述,利用人工势场法实现碰撞检测;根据检测结果得出的虚拟排斥力推导零空间运动方程,改进具有位置内环的逆动力学控制方法,使机械臂避障时的动态性能具有类似质量-阻尼系统的物理特性.该方法可以在控制末端执行器运动的同时实现冗余机械臂避障.为了验证所提出方法的性能,利用在轨自维护实验平台完成了实验.实验结果表明,机械臂与障碍物的最近距离大于40 mm,末端执行器位置动态误差小于10 mm,稳态误差小于2 mm.这些结果显示,所提出的方法通过合理地自运动行为实现了冗余机械臂的避障控制,而且在避障过程中不影响末端执行器的操作. 相似文献
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基于模拟退火-人工势场法的足球机器人路径规划研究 总被引:19,自引:0,他引:19
人工势场 (Artificial Potential Field,APF )法是一种简单有效的路径规划算法。本文继承了人工势场法的基本思想 ,首先针对障碍物附近目标不可达问题 (GNRON)修正了斥力势函数 ,并利用模拟退火算法解决了人工势场法的局部极小点问题 ,将这种改进的人工势场法应用于足球机器人领域 ,仿真实验表明此方法是有效的 相似文献
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针对人工势场法在路径规划中出现的目标点不可达、转折次数多及路线较长的问题,提出了一种动态环境下移动机器人全局路径规划的改进A^*势场算法。首先采用A^*算法在已知静态环境中进行全局最优路径规划,当移动机器人进入动态障碍物影响范围ρ0时,引入相对速度势场对人工势场法进行改进,进行局部动态路径规划,追踪沿A*路径运动的虚拟动态目标直至回到原路径,完成到达目标点的路径规划。将该算法与人工势场法通过MATLAB进行路径规划仿真比对,结果验证了该算法的可行性,并且有效减少了路径的震荡和累计转角,同时明显缩短了全局路径距离。 相似文献
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《机械设计与研究》2017,(5)
路径规划作为移动机器人顺利完成作业任务的前提,成为了机器人控制领域的研究重点和热点问题。人工势场法以其简洁性和有效性在路径规划中普遍应用,然而由于移动机器人对周围环境信息感知的局限性,容易导致局部极小问题的出现。针对此问题,提出了解决路径规划局部极小问题的势场栅格法。首先对机器人的工作环境进行栅格划分,然后应用改进后的人工势场法为每个栅格赋予势场值,机器人通过搜索势场值的下降方向不断接近目标点,接着采用赋最大值法对局部极小区域的栅格重新赋值,降低搜索的盲目性,使机器人以最优路径到达目标地点。对相同环境下的传统算法与改进算法进行仿真实验对比,结果表明无论是在有、无极小区域,或是目标点在障碍物附近,改进后的算法均可以成功规划出路径,且有效解决了传统人工势场法所面临的局部极小问题。 相似文献
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