【摘 要】
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目前,在工业生产、科学技术、航空航天、医疗行业等多个领域,机器人的使用越来越广泛。但是还停留在第一代或者第二代,智能控制程度不高,精度较低,并且安全系数不高。所以机器人相关技术的研究需要进一步突破与创新。本文针对机器人相关技术中避障路径规划问题做了进一步的研究。本文以六自由度机械臂的路径规划问题为研究对象,针对现有逆运动学求解及路径规划算法在速度、效率和精度等方面存在的问题提出改进,设计优化、可行
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目前,在工业生产、科学技术、航空航天、医疗行业等多个领域,机器人的使用越来越广泛。但是还停留在第一代或者第二代,智能控制程度不高,精度较低,并且安全系数不高。所以机器人相关技术的研究需要进一步突破与创新。本文针对机器人相关技术中避障路径规划问题做了进一步的研究。本文以六自由度机械臂的路径规划问题为研究对象,针对现有逆运动学求解及路径规划算法在速度、效率和精度等方面存在的问题提出改进,设计优化、可行的避障路径规划方案。首先针对传统的粒子群（PSO）算法前期寻优速度慢、搜索不精、收敛后期易陷入局部最小值等问题,对PSO算法进行种群状态分析、自适应惯性权值、自适应学习因子等方面的改进。仿真实验表明,有效地提高了机械臂控制的快速性和精确度。为下一步的路径规划奠定了基础。在路径规划中为避免机械臂与障碍物发生碰撞,选择最合适本文的碰撞检测方法。将复杂的空间物体碰撞问题转化为几何体相交问题。分析RRT算法,针对其缺点,提出改进的路径规划方案。首先采用节点扩展选择策略,使随机树朝着目标方向前进;再提出自适应步长策略,能够避免陷入局部最优;最后对路径进行平滑处理,减少对机械臂关节的损耗。将改进后RRT算法与RRT算法,RRT*算法进行多次对比仿真实验,结果显示:从步数对比,改进RRT算法比RRT算法减少了29%,比RRT*算法减少了19%;从时间对比,改进RRT算法比RRT算法减少了60%,比RRT*算法减少了41%;从路径长度对比,改进RRT算法比RRT算法缩短了29%,比RRT*算法缩短了10%。证明了本文提出的改进RRT算法的优越性。最后表明,本文的避障路径规划系统不但能够平稳运行,并且能够从步数,时间,路径规划长度方面有所优化。本文设计的方案具有一定的优越性的同时,也为其他领域路径规划寻优提供了参考。
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