为了实现未知复杂环境下机器人的局部路径规划,提出了一种新的局部路径规划方法,使机器人自主探测周边障碍物情况。通过滚动窗口计算局部目标等途径进行路径规划,从而实现机器人无碰撞到达全局目标点。该方法可以使机器人在未知复杂环境中较快较好地进行路径规划。仿真试验表明该方法具有可行性、有效性和实时性。
2021-12-16 14:40:52
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为解决移动机器人未知环境下的路径规划问题,提出基于子目标搜索的机器人目标导向RRT(rapidly- exploring random trees)路径规划算法.一方面,针对传统RRT算法固有的盲目搜索问题,引入目标导向函数,形成目标导向RRT路径规划算法,这一改进可减少冗余搜索,提高路径规划效率;另一方面,为了使机器人在首次探索未知环境时也能顺利抵达目标点,提出3种不同情况下的子目标搜索策略,包括无障碍环境下的直达策略、扫到边界点时的最短距离策略和扫不到边界点时的后退策略,这3种策略使机器人能够完成对未知环境的探索,而且可以克服易出现的局部极小点问题,使机器人具有逃离局部极小环境的能力.仿真实验结果验证了所提出算法的可行性和有效性.
2021-10-06 10:04:34
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提出了一种面向位控机器人的力/位混合控制策略.通过力反馈信息对未知环境约束进行估计获得位控和力控方向,根据位控和力控方向对机器人终端的运动轨迹进行规划,并采用阻抗控制规律以使机器人获得较好的柔顺性.在该算法中应用一个参考比例因子调节参考轨迹,根据反馈的接触力信息通过模糊推理确定参考比例因子的大小,从而使生成的参考轨迹适应未知环境刚度的变化.仿真试验表明,该策略具有较高的力控制精度和表面跟踪能力,增强了对接触环境参数变化的鲁棒性.
2021-05-12 09:38:08
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为了克服末端接触点距离力传感器中心较远时, 力传感器测量实际接触力的局限性, 分析实际作用力与测量力/力矩值之间的关系, 利用力传感器信息或力矩信息得到位置控制方向和力控制方向. 根据位控与力控方向对机器人末端进行参考轨迹规划, 在阻抗控制律中应用参考比例因子调节参考轨迹. 基于力误差信息通过模糊推理调节参考比例因子的大小, 使生成的参考轨迹适应未知表面的变化. 实验结果表明, 所提出的控制方法能实现未知工件表面的恒力跟踪.
2021-04-07 10:10:44
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