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有关机器人的规划方法和分析方法 班级：电气3092 学号：3092110214 姓名：陆杨 路径规划技术是机器人学研究领域中的一个重要部分。目前的研究主要分为全局规划方法和局部规划方法两大类。通过对机器人路径规划方法研究现状的分析,指出了各种方法的优点及不足,并对其发展方向进行了展望。 路径规划技术是机器人学研究领域中的一个重要部分。机器人的最优路径规划就是依据某个或某些优化准则(如工作代价最小、行走路线最短、行走时间最短等),在其工作空间中找到一条从起始状态到目标状态的最优路径。根据对环境信息的掌握程度不同,路径规划可分为:（1）全局路径规划:环境信息完全已知,根据环境地图按照一定的算法搜寻一条最优或者近似最优的无碰撞路径,规划路径的精确程度取决于获取环境信息的准确程度;（2）局部路径规划:环境信息完全未知或部分未知,根据传感器的信息来不断地更新其内部的环境信息,从而确定出机器人在地图中的当前位置及周围局部范围内的障碍物分布情况,并在此基础上,规划出一条从当前点到某一子目标点的最优路径。 1　全局规划方法 栅格法 栅格法是目前研究最广泛的路径规划方法之一。该方法将机器人的工作空间分解为多个简单的区域(栅格),由这些栅格构成一个显式的连通图,或在搜索过程中形成隐式的连通图,然后在图上搜索一条从起始栅格到目标栅格的路径。 可视图法 可视图法中的路径图由捕捉到的存在于机器人一维网络曲线(称为路径图)自由空间中的节点组成。该法能够求得最短路径,但需假设忽略机器人的尺寸大小,使得机器人通过障碍物顶点时离障碍物太近甚至接触,并且搜索时间长。 拓扑法 拓扑法将规划空间分割成具有拓扑特征的子空间,根据彼此的连通性建立拓扑网络,在网络上寻找起始点到目标点的拓扑路径,最终由拓扑路径求出几何路径。 自由空间法 自由空间法采用预先定义的广义锥形或凸多边形等基本形状构造自由空间,并将自由空间表示为连通图,通过搜索连通图来进行路径规划。 神经网络法 人工神经网络是由大量神经元相互连接而形成的自适应非线性动态系统。对于大范围的工作环境,在满足精度要求的情况下,用神经网络来表示环境可以取得较好的效果。 2　局部路径规划 人工势场法 人工势场法是由Khatib提出的一种虚拟方法,其基本思想是将机器人在未知环境中的运动视为一种虚拟人工受力场中的运动,目标点对机器人产生引力,障碍物对机器人产生斥力,最后通过求合力来控制机器人的运动。 模糊逻辑控制算法 模糊逻辑方法利用反射式机制,将当前环境中的障碍物信息作为模糊推理机的输入,推理机输出机器人期望的转向角和速度等。 遗传算法 遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和进化机制发展起来的高度并行、随机、自适应搜索算法。 蚁群优化算法 根据蚁群移动过程中途经各点周围的距离启发式信息概率,产生多条从起点到终点的可行移动路径,每一条路径代表了一只蚂蚁的爬行轨迹。 粒子群算法 粒子群优化算法是一种进化计算技术,由Eberhart博士和Kennedy博士发明,源于对鸟群捕食行为的研究。 滚动窗口法 基于滚动窗口的路径规划算法的基本思路是:首先进行场景预测,在滚动的每一步,机器人根据其探测到的局部窗口范围内的环境信息,用启发式方法生成局部子目标,并对动态障碍物的运动进行预测,判断机器人行进是否可能与动态障碍物相碰撞;其次机器人根据窗口内的环境信息及预测结果,选择局部规划算法,确定向子目标行进的局部路径,并依所规划的局部路径行进一步,窗口相应向前滚动;然后在新的滚动窗口产生后,根据传感器所获取的最新信息,对窗口内的环境及障碍物运动状况进行更新。 机器人和机械手属多刚体系统,多刚系统动力学是建立在经典力学的基础上。纵观经典力学可分成两大体系牛顿的矢量力学和拉格朗日的分析力学。两大体系用在机器人动力学求解问题上,演变有拉格朗日法、牛顿欧拉法、广义达朗伯尔法、法、泛函极值法等。 牛顿、欧拉是矢量力学的代表。牛顿欧拉法在机器人动力学中的应用,是通过将机器人机构中的每个构件都进行隔离,对每个构件都建立相应的牛顿方程和欧拉方程。显然,描述机器人动力学性能的一组方程中包含有不做功的内力和内力矩。这种处理方法比较直观,概念比较清楚,但是考虑了不做功的内力,计算量比较大。另外,它不是一个封闭的动力学方程形式,在运用计算机来处理时常采用递归算法,耗去大量不必要的计算时间,在有力矩反馈控制的结构中此方法就难以实现适时控制的需要。 3