基于改进SLAM算法的六足机器人运动轨迹规划

针对现有控制算法存在的轨迹控制偏差大和避碰能力差等问题,对六足机器人控制过程进行了研究,并提出一种基于改进SLAM算法的控制方案;对D-H模型进行了研究,分析了六足机器人的空间运动过程,采用高清摄像采集作业现场的图像同时实现高清摄像头的坐标转换,利用IMU单元提升SLAM算法模型的稳定性并进行误差与参数的标定,基于局部二值化模型提取现场图像的特征;在图像特征集训练中采用了CNN网络模型提升SLAM算法模型的数据训练能力,并根据与现场环境交互后最大折扣奖励值,提升机器人步态稳定性和局部区域的避碰效果;实验结果显示:改进SLAM算法实现了机器人全局范围内的轨迹路径寻优,路径耗时仅为35.4 s,在10次避碰测试中与障碍发生碰撞的次数为1次,优于其他避碰控制算法。