改进A~*算法的移动机器人最短路径规划

针对复杂室内环境下移动机器人路径规划存在实时性差的问题,通过对Dijkstra算法、传统A*算法以及一些改进的A*算法的分析比较,提出了对A*算法的进一步改进的思路。首先对当前节点及其父节点的估计路径代价进行指数衰减的方式加权,使得A*算法在离目标点较远时能够很快地向目标点靠近,在距目标点较近时能够局部细致搜索保证目标点附近障碍物较多时目标可达;然后对生成的路径进行五次多项式平滑处理,使得路径进一步缩短且便于机器人控制。仿真结果表明,改进算法较传统A*算法时间减少93.8%,路径长度缩短17.6%、无90°转折点,使得机器人可以连续不停顿地跟踪所规划路径到达目标。在不同的场景下,对所提算法进行验证,结果表明所提算法能够适应不同的环境且有很好的实时性。

一种机械臂分段插值轨迹规划方法

针对工业机械臂在运动过程中的角速度与角加速度突变引起的机械系统冲击问题,结合五次B样条曲线和五次多项式的高阶连续性,提出了一种新的分段插值轨迹规划算法即"B-5-B算法"。通过SOLIDWORKS建立样机模型,利用Adams进行虚拟样机的运动学仿真,得到关节的角位移、角速度、角加速度以及关节力矩图。通过与"3-5-3算法"所得到的图进行比较,表明了该算法提高了工业机械臂的角速度和角加速度曲线的平滑性,并降低了机械系统的冲击力,同时由于B样条具有局部支撑性,为轨迹优化提供了一种新的方法,也为机械臂实物验证做了充分的理论支撑。