基于快速扩展随机树的7R机械臂避障达点运动规划

基于单树随机树搜索算法(Single directional rapidly-exploring random tree,single-RRT)和双树随机树搜索算法(Bi-directional rapidly-exploring random tree,bi-RRT),对7R机械臂的避障达点运动规划展开系统研究。基于single-RRT算法进行避障达点运动的数值仿真和实物样机试验。提出一种新的bi-RRT算法,结合末端姿态调整和关节自运动来生成目标树。并利用7R机械臂的解析逆解,生成目标位形。传统的bi-RRT算法只给定了一个目标位形,而新算法中目标点树根是由一群目标位形组成。在给定的障碍物环境中,机器人自动选择某一合适的位形作为目标节点来引导搜索树最有效地生长。通过数值仿真,验证该方法的优越性。利用Matlab和C++的混合编程和OpenGL开发了7R机械臂避障达点运动规划仿真软件。利用该软件,对基于bi-RRT的7R机械臂避障达点运动规划进行虚拟样机的试验研究。

基于动作基元的人臂达点运动模式

为揭示人臂达点运动中人臂末端位置、姿态和自摆角的运动协调关系,实现机器人的深度仿人运动规划,对人臂达点运动的运动模式进行了研究。将人臂动作基元的排列与组合方式定义为人臂达点运动的运动模式,进行了3240次人臂达点运动实验数据采集与处理,分析了达点运动阶段和达点区域对运动模式的影响;提出了基于基元类型、次序变化、运动模式频率以及基元连接方式频率约束的运动模式相似度指标——复合约束相似度,并以此优选出了人臂达点运动的最优运动模式;基于这一运动模式,利用7自由度拟人机械臂复现了人臂的达点运动。

针对动态障碍物的7R机械臂实时避障方法

为解决在有动态障碍物环境下的避障问题,针对七自由度冗余机械臂提出了一种实时避障方法,该方法将传统复杂的机械臂避障规划转化为对单根连杆进行避障引导的运动规划.通过连杆与障碍物的位置关系划分主次危险杆件,并对杆件进行实时的避障规划,引导机械臂在快速避开障碍物的同时向目标点运动.在避障完成后,基于自运动的逆解算法,构建了安全距离势能指标确定自运动解集中的最优位形解并进行达点运动.结果表明:该算法在动静态环境下进行达点运动时皆能及时有效地避开障碍物,且避障过程中平均单步迭代运算时间约25 ms,远小于传统避障算法,验证了算法的实时性和有效性.