鹤山升降车出租， 升降车出租， 鹤山升降车出租公司   升降车多自由度机械臂运动规划算法的研究内容？    本文围绕多自由度机械臂运动规划算法展开研究，主要分为离线运动规划和在线运动规划两部分。其中离线运动规划算法主要应用于环境相对固定的工业场景，算法以基于采样的技术路线为主，能够实现完备性和最优性，规划精度高，但运行较为耗时，一般无法用作在线规划。在线运动规划算法一般是实时运动决策而不规划全局路径，因此不具有最优性和完备性，规划的精度也相对不高，但具有很高实时性，能够动态追踪目标点和避障，适用于对精度要求不高且人机交互频繁的场景。 本文内容和结论如下： 1)  介绍了空间中坐标之间的各种变换，以及圆柱体和球体之间的碰撞检测算法。对 UR5 双臂平台和 KINOVA Gen3 机械臂平台分别进行了正运动学和逆运动学分析。 

    2)  介绍了机械臂运动规划的基本定义、基础理论。详细分析了 BIT*算法的原理和流程。编程实现了基于采样的若干算法，包括 RRT*、Informed-RRT*、FMT*、BIT*。并针对机械臂运动规划的特点对 BIT*算法进行改进，提出了 Arm-BIT*，把规划的空间拓展到了非欧空间，结合了 C 空间路径长度和机械臂末端路径长度的优化目标。搭建了算法验证框架，算法验证框架中包括基本的仿真环境、实物环境、碰撞检测算法、基于采样的规划算法、轨迹规划算法、算法压力测试模块。通过实验分析了各算法的成功率、规划速度等指标，最后在 UR5 双臂实物上验证了 Arm-BIT*算法的实际可行性。 

    3)  介绍了机械臂运动决策和控制的基本定义、基本理论。简单介绍了几何控制和操作空间控制在规划中的应用。详细分析了黎曼运动策略的各个模块原理和模块之间的联系，并总结了总体框架流程。针对黎曼运动策略的不足提出了改进，将几何动力系统的势场函数加入速度信息，实现了更流畅的避障行为和更好的目标追踪任务完成度。编程实现了黎曼运动策略、改进黎曼运动策略、基于黎曼运动策略框架的人工势场法、非线性变化势场法。进行仿真实验，将所有算法从多个指标维度进行综合对比分析，最后在 KINOVA Gen3 实物上验证了算法实际可行性。 

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    本文对机械臂离线和在线运动规划算法的研究，取得了一定的成果，但也存在很多不完善的地方，需要在往后的研究中继续完善：

    1)  本文提出的 Arm-BIT*算法，虽然结合了 C 空间路径长度和机械臂末端路径长度优化目标，但并未考虑最小化机械功等较复杂的目标，有待后续的工作来完善。 

    2)  本文并没有给机械臂系统加入视觉信息，所有的环境都是提前设定好或者随机产生的。为了更好的人机交互，后续的工作需要加入视觉以获取外界环境信息，并结合真实环境进行规划。 

    3)  本文提出的改进黎曼运动策略虽然能在大多数情况下收敛到目标点，但对于一些边缘案例还是会陷入局部极小值的情况，后续的工作可以使之结合基于采样的算法，以达到规划的完备性。 

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