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基于深度学习的冗余机械臂无碰运动规划*

2021-07-02季晓明文怀海

组合机床与自动化加工技术 2021年6期
关键词:机械规划

季晓明,文怀海

(1.江苏安全技术职业学院电气工程系,江苏 徐州 221011;2.大连理工大学机械工程学院,辽宁 大连 116024)

0 引言

工业机器人是智能制造领域的重要构成单元,被广泛应用于3C行业、汽车制造、食品包装及航空航天等领域,在国民经济与社会发展中起着重要作用。在机器人技术中,冗余机械臂无碰运动规划问题一直是国内外的研究热点[1-2]。该问题研究的是在避免碰触到周围环节障碍物的前提下,寻找从初始位形到目标位形的机械臂运动,其中避碰是核心。

机械臂的避碰研究一般分为全局避碰法与局部避碰法两种[3]。前者需预先获得机械臂周围环境信息,再对机械臂进行离线规划,常见的方法有A*搜索[4]、马尔科夫决策法[5]、随机树形搜索法[6]等。这些方法虽能有效解决机械臂的避碰运动规划,但也会带来诸如关节位姿无法约束、算法极易陷入局部最优值、实时性较差等问题,故不易得到推广。局部避碰法中含有碰撞检测环节,可根据机械臂运动状态与障碍物信息实时作出避碰决策,这也是目前最受学者青睐的方法。例如,曹博等采用改进人工势场法分别在任务空间和关节空间内建立势场引导7自由度机械臂的无碰运动,该算法的可行性在仿真和试验下得到了验证[7]。Shen H Y等采用主从任务转化法实现了避碰运动与机械臂末端执行器运动的主从优先级转化,降低了计算量和减少了运动奇异性出现的概率[8]。Chen Y J等用椭球模型近似描述障碍物与机械臂连杆,提出了基于虚拟力的避碰运动规划方法[9]。……

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