顺德升降维修车出租,   顺德升降安装车出租,   顺德升降车出租       工程机械冗余机械臂路径规划研究现状??            机器人路径规划是机器人研究领域的基本问题，旨在为机器人找到一条从起始状态到目标状态的路径，并安全避开运动空间中的所有障碍物。国内外学者针对工程机械已经提出了许多有效的路径规划方法，此时常将工程机械简化成一个带有运动学约束的质点。但机械臂是一个多输入多输出、高度非线性、强耦合的复杂系统，在笛卡尔空间中无法直接作为质点看待，因此常将机械臂从笛卡尔空间映射到构型空间进行规划，此时适用于工程机械的路径规划算法都可用于机械臂。  利用机械臂模型与障碍物模型之间的几何关系，将笛卡尔空间的障碍物映射到机械臂构型空间，然后运用Ａ＊算法在其自由空间中搜索得到一条无碰路径。但随着机械臂自由度的增加，将障碍物映射到构型空间的计算复杂度越大。 通过分析机械臂结构，对六自由度机械臂模型进行简化，从而构造出三维构型空间。但即便降低了构型空间的维度，其构造时间开销依然很大，且该方法并不适用于冗余机械臂。因此大多数用于工程机械的路径规划算法无法直接扩展到机械臂上。目前常用的高自由度机械臂路径规划算法有人工势场法、随机采样算法和智能算法。考虑到机械臂的规划难度以及大多数情况下工作环境较为固定，研究机械臂动态避障规划算法的工作并不算多，但工程机械工作环境复杂，且随着近几年无人驾驶技术的发展，其动态避障规划算法研宂的比较成熟，因此了解工程机械的动态避障规划算法研究现状同样具有重要意义。

           人工势场法是一种适用于动态避障规划的算法，其结构简单、运用方便、实时性好，在动态避障和动态目标追踪方面具有明显优势。其基本思想桌在目标位置构建吸引势场对机器人产生吸引力，在障碍物位置构造排斥势场对机器人产生排斥力，机器人在吸引力和排斥力的共同作用下运动。这种将时变势场函数用于机械臂和工程机械避障路径规划的思想最初于１９８６年提出。最初该方法只用于静态环境，许多学者对其作了扩展研究。 在构建排斥势场时引入了障碍物的运动速度，从而可以避开动态障碍物。  在构建吸引势场时不仅考虑了工程机械与目标的相对位置关系，还考虑了相对速度，使得工程机械能够追踪动态目标；在构建排斥势场法也同样引入了工程机械与障碍物的相对位置和速度关系，使得工程机械可以避开动态障碍物。 将势场法中的斥力场产生的斥力只作用于机械臂末端，并提出了Ｐｉｖｏｔ算法，使机械臂末端能够躲避运动速度比它快的动态障碍。人工势场法虽然具有上述优点，但存在局部极小值问题，即当机器人受力平衡不再运动时并未到达目标点。此外人工势场法还存在机器人容易在障碍物附近振荡，当目标周围存在障碍物机器人无法到达目标等问题。 提出了一种改进势场法，与遗传算法相结合规划一条最优路径，且能够避免传统势场法局部极小值的缺点。 在此基础上将传统势场法与细菌进化算法结合用于解决局部极小值问题。此外， 提出了离散势场法用于减小局部极小值发生的可能性。 提出了一种潜在避障性能指标，用来指导机械臂到达易于避障的位形，并能保持末端轨迹。

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                近几年，将随机采样算法用于机械臂路径规划成为研究热点，其中最具代表的两种算法为概率地图法和快速搜索随机树法。概率路图法最初用于车型机器人在静态环境中的规划，后被用于群体机器人的路径规划问题。概率地图法首先在自由空间采样状态点，然后与周围ｋ个邻近点连接，这样就形成了地图，最后使用搜索算法得到一条初始状态到目标状态的无碰路径。通过构造时间地图将传统ＰＲＭ算法扩展运用到动态环境，对这种方法作了详尽地讨论。以上方法都是直接将ＰＲＭ算法用于动态避障规划。 将规划过程分为预处理阶段和运动阶段来实现动态避障规划，其中预处理6阶段在静态环境中构建地图并得到最优路径，运动阶段选择无碰的次优路径运行。 提出了一种更灵活的ＰＲＭ算法，该算法首先根据不同的需求将机械臂空间划分为几个区域得到初始解，然后如果时间允许逐步优化最终得到最优解。仿真结果表明该算法虽然在开始需要更多时间进行重规划，但是随后所需时间迅速下降。提出了一种在部分未知动态环境下重规划的算法，由三部分组成：首先在规划空间的静态部分构建概率地图；其次，在考虑己知动态障碍物的情况下以该概率地图为基础在时间状态空间规划一条初始路径，如果时间允许，则对该路径不断优化最终可得最优解。由于不知道机器人在什么时候能到达目的，因此使用多个目标状态进行逆向搜索求解。为了保证搜索的效率，文中使用运行时间和关节角距离两种启发式函数引导；最后，当观察到环境变化时对己找到的路径进行修复。ＲＲＴ算法与ＰＲＭ算法类似，也是通过在机械臂规划空间采样后搜索得到路径。但与ＰＲＭ算法构造概率地图不同，ＲＲＴ算法利用采样节点构造一棵搜索树，当目标节点可以被添加到搜索树时，利用树的子节点只有唯一父节点的性质逆向得到一条从初始状态到目标状态的路径。普通ＲＲＴ算法搜索到的路径往往不是最优解，因此２０１０年提出了一种改进算法，该算法在每次添加节点时并不是直接将离其最近的节点作为父节点，而是定义一个评价函数，选择评价函数最小的节点作为父节点，最后对新节点的邻近点进行重新布线。因此ＲＲＴ＊是一种渐进最优的随机采样算法，当给定足够长时间时能找到最优解。为了更好的解决动态环境的规划问题，又于２０１１年在提出了ＡｎｙｔｉｍｅＲＲＴ＊，该算法在机器人运动的过程中不断重规划，每个采样时刻为机器人提供一条次优路径。２０１４年提出了ＩｎｆｏｒｍｅｄＲＲＴ＊算法，证明了当找到初始路径后最优路径一定在以初始节点和目标节点为焦点的椭圆内，因此利用这个先验知识采样，能够快速收敛找到一条较优路径。以上算法大多是从路径优化的角度进行路径规划，也从在线动态路径规划的角度做了大量研究。 ２０１５年提出了第一个真正意义上的实时重规划算法ＲＲＴＸ，当生成的搜索时被动态障碍物遮挡时只更新被遮挡节点所在分枝，从而达到快速重新找到一条无碰次优路径的目的。但该方法只针对只有一个目标的情况，当目标切换时需要重新建立搜索树。  提出了ＲＴ－ＲＲＴ＊算法，相比于ＲＲＴＸ更适用于多目标的情况，机器人在运动过程中搜索树的根节点也随着机器人改变，因此当目标点切换时能够迅速的找到一条到新目标点的次优路径。此外还有需要基于ＲＲＴ算法的变种。基于双向随机搜索树算法，分别从机械臂在空间中的起始和目标位置扩展随机树，并引入Ｎ维体缩减自由搜索空间，提出了ＣｄｌＢｉＲＲＴ算法，使七自由度机械臂能够在复杂环境下规划，并在高概率碰撞区域安全运行。从算法的随机性着手，在采样时引入启发式函数，并结合ＲＲＴｓ算法，使机械臂能够快速搜索到一条初始路径。在传统ＲＲＴ算法的基础上引入最优局部控制器，在构形空间中高效搜索路径的同时，保证机械臂末端在笛卡尔空间中的搜索方向偏向目标位置。随着深度学习在各个领域的突破，学者们也开始尝试将深度神经网络用于机器人的动态路径规划问题。将巡航机器人在陌生环境中的路径规划问题分为两个步骤，首先使用全局规划器规划从机器人初始位置到目标位置的路径，然后使用神经网络规划视野范围内的局部路径。将增强学习用于工程机械在有大量行人环境下的巡航问题，取得了一定的成果。

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