基于深广结合算法的迷宫机器人路径规划技术研究

针对矿井中复杂环境下巡检机器人存在路径规划能力较差、任务执行效率偏低的问题,文中将深度和广度路径搜索方法相结合,提出了一种机器人路径规划算法。通过深广融合得到A*路径规划算法,并将其作为全局路径规划的方法。对于算法中存在规划路径过长且平滑度较差的不足,使用人工势能法对局部路径加以优化,以提高路径规划的准确度。同时还利用贝塞尔曲线进行路径平滑操作,进而增强了算法的工程应用能力。实验测试结果表明,该算法在不同尺寸地图中的表现均较为良好,尤其是在大尺寸地图中,其规划的路径最短且运行时间缩短了20 ms以上,证明该算法具有较强的鲁棒性。

空间冗余机械臂路径规划方法研究

针对空间站遥操作7DOF冗余机械臂路径规划的安全性、可靠性问题,提出了基于臂型角逆运动学的优化A*路径规划算法.本文根据臂型角参数化完善了逆运动学方法,得到了32组完备逆解集,增加了路径规划时逆解选择的灵活性;通过臂型角搜索和最小奇异值优化A*路径规划算法,提高机械臂避障、避奇异能力,机械臂操作的灵活性和路径的安全可靠性;同时根据路径优化策略,有效平滑了路径,减少了机械臂的磨损.仿真结果说明了该方法的有效性.