空间机器人位姿空间分层量化建模的方法

本文首先分析了空间机器人在位姿空间的不会合可控性及其给运动规划带来的困难。在此基础上，本文提出一种适用于空间机器人的位姿空间分层量经建模方法。此方法首先对位姿空间进行了分层量化处理，然后通过定义位姿间的相邻关系而建立了位姿空间图（ＣＳＧ），并对ＣＳＧ的预点和边的碰撞情况做了规定。最后本文针对一个空间机器人模型给出一个位姿空间建模的实例和基于此建模方法的运动规划结果。     

空间机器人位姿空间分层量化建模方法

本文首先分析了空间机器人在位姿空间的不完全可控性及其给运动规划带来的困难．在此基础上，本文提出一种适用于空间机器人的位姿空间分层量化建模方法．此方法首先对位姿空间进行了分层量化处理，然后通过定义位姿间的相邻关系而建立了位姿空间图（ＣＳＧ），并对ＣＳＧ的顶点和边的碰撞情况做了规定．最后本文针对一个空间机器人模型给出一个位姿空间建模的实例和基于此建模方法的运动规划结果     

一种基于离散化位姿的月球车运动规划方法

针对障碍环境下具有非完整约束月球车的运动规划问题,提出了一种基于离散化位姿的月球车运动规划方法。该方法首先将月球车的运动轨迹限定于多项式旋线,通过求解多项式旋线参数生成无障碍条件下连接任意位姿状态的运动轨迹。同时,该方法对月球车运动规划问题中的位姿状态空间进行离散化,形成离散化的位姿状态空间。根据离散化位姿状态空间的特点,在离线的条件下生成连接相邻离散位姿的月球车基本的运动轨迹集。最后该方法结合基本运动轨迹集并利用启发式搜索算法最终解决障碍条件下的运动规划问题。基于动力学仿真平台中的实验结果验证了该方法的正确性和有效性。     

基于改进蚁群算法的线缆路径规划技术研究

线缆布线是复杂机电产品设计中的普遍性难题。针对线缆布局设计中存在的效率低、可靠性差等问题,提出了一种基于改进蚁群算法的线缆路径规划方法。采用分段式空间划分方法对待布线空间进行环境建模,同时对布线空间进行栅格化处理,以获取三维布线路径的规划空间。为解决基本蚁群算法在进行路径搜索时路径点容易发散的问题,引入了基于重力规则的蚁群算法路径搜索策略,提高了路径规划的真实度。在仿真实验中,将所提出的方法与基本蚁群算法进行了对比分析,验证了该算法的可行性和有效性。     

动态环境中基于改进粒子群的机器人路径规划

提出一种模糊隶属度函数对动态环境中机器人的运动状况进行建模,该建模方法不会无谓地牺牲机器人的可运动空间,可尽量减少机器人路径规划的约束强度;同时提出通过调整位置加权趋向无约束最优解的算子改进粒子群算法,提高算法的寻优速度。仿真结果表明,通过两者结合,可快速获得动态环境中的优化路径。     

表征空间中的机器人分层运动规划

由于对机器人的任务要求日趋复杂和多变,如何使机器人具备灵活的配置和运动规划能力,以适应复杂任务的需求,成为了目前运动规划领域所研究的核心问题.传统的基于任务空间和配置空间的建模方法虽然在机器人运动规划领域得到了非常广泛的应用,但在用于解决复杂规划任务时无法对不可行任务进行进一步地处理.本文在表征空间模型的基础上,提出了一种分层的运动规划算法,一方面借助于表征空间维度的扩展,使对运动规划任务的描述更为灵活;另一方面通过任务层与运动层的循环交互,使生成的路径满足更高层次和更丰富的任务要求.在仿人机器人和多机器人系统上的应用结果表明了本文所提算法的有效性.     

机器人实时运动规划问题

<正> 机器人在自动装配、航空、航天及军事领域起着越来越重要的作用.在许多应用场合,要求机器人在未知环境中能够自动地生成非碰撞路径,即运动规划问题.在这种情况下,必须用传感器来获得环境中的信息.因此,要求机器人能实时处理运动规划问题.运动规划的目的是在复杂环境中寻找避碰路径.运动规划问题主要包括下面几个方面:姿态空间机器人、目标及障碍物的表达计算姿态空间障碍物运动规划的方法搜索方法运动的局部优化1 工作空间和姿态空间工作空间是指机器人目标和障碍物所在的物理空间、Lozano P(?)rez在1979—1981年提出了姿态空间的概念,许多学者也对该问题进行了深入的研究.一个物体或障碍物的姿态是说明目标或机器人的不相关参数的集合.目标或机器人的所有可能姿态的集合,即姿态空间表达了物体的所有可能的运动.姿态空间的概念在运动规划问题中起着举足轻重的作用.这样,机器人在工作空间的运动规划问题等价于在姿态空间中的运动规     

物体空间运动轨迹建模优化仿真研究

研究空间物体移动轨迹建模优化问题.传统的建模方法需要大规模的采集数据,会影响建模的效果,并且增加了无线带宽的成本.为了更好地跟踪和存储移动物体的轨迹,优化轨迹建模结果,提出了基于移动物体运动轨迹点描述优化算法.该算法通过预测和规划移动物体在整个运动过程中的运动轨迹的时空模型,采用少量轨迹点对运动轨迹进行优化,在减少轨迹点的同时,使运动轨迹更接近于移动物体真实运动情况.实验结果表明,该方法能有效地描述移动物体的运动轨迹,取得了预期的结果.     

虚拟人合成研究进展

虚拟人是人在计算机生成空间(虚拟环境)中的几何特性与行为特性的表示.虚拟人合成研究的内容主要包括逼真人体模型与逼真人体运动行为.文中介绍了人体建模方法、人体运动行为生成方法的发展过程,给出了基于实例的人体建模与人体运动行为建模的研究进展,以及这些研究成果的应用例子,最后列举了几个前沿研究问题.     

人工智能技术在机器人运动规划中的应用

机器人的运动规划问题是机器人学和人工智能中的一个重要课题。总结了国内外在机器人运动规划领域的一些典型算法，讨论了各种人工智能技术在运动规划中的应用，介绍了在空间机器人运动规划课题研究中的一些成果。     

基于虚拟样机技术的空间机器人系统的建模与仿真

首次采用虚拟样机技术对空间机器人系统进行建模和仿真,得出了反映机器人与卫星本体间运动学和动力学耦合情况的一些重要结果、为保持本体姿态稳定和驱动机器人按预定轨迹运动所需的控制力矩等．该方法可方便地用于验证固定基座、自由飞行、自由飘浮机器人的路径规划、控制算法、奇异空间等．与其它建模和仿真方法相比,该方法建模简单、可视化强、后处理功能极其强大,可实现多刚体系统闭环控制的仿真．     

一种基于栅格模型的机器人路径规划算法

在移动机器人路径规划问题的研究中,针对现有算法效率较低以及实现过程复杂的问题。提出一种新算法,该算法使用栅格法对机器人的工作空间进行建模,并通过引入参考方向和移动因子等概念有针对性的实现可控的路径搜索,提高对最优路径的搜索效率。仿真实验结果表明,基于栅格模型的新算法具有较好的实时性和适应性。     

空间机器人目标捕获的自适应规划

与地面固定基座机器人不同的是,空间机器人的运动学方程中含有动力学参数。在执行目标捕获任务时,目标动力学参数的不精确会给空间机器人的规划带来致命的影响。针对目标捕获后动力学参数不精确情况下的关节空间规划问题,在建立了自由飘浮空间机器人运动学模型的基础上,给出了雅可比矩阵及其动量守恒方程中的惯性参数以及惯性参数的组合参数线性化的具体形式,提出了一种关节空间的自适应规划方法。以平面二连杆空间机器人为研究对象进行仿真验证。结果表明,所提出的自适应规划方法可以有效降低惯性参数不精确给运动规划带来的影响,为空间机器人执行目标捕获等任务时提供了任务空间内精确轨迹跟踪的能力。     

基于Vega的双臂空间机器人飞行及捕捉目标的轨迹规划仿真

提出了一种利用Vega来实现双臂空间机器人飞行及捕捉目标的轨迹规划仿真系统．简要介绍了仿真系统的开发环境及其实现方法．该仿真系统在SGI工作站上, 利用Multigen Creator 建模工具和三维视景仿真软件Vega来实现空间机器人本体及被捕捉目标的建模和仿真, 能为机器人的轨迹规划、运动学分析和运动控制的算法设计提供重要信息, 并能对其理论和算法的可行性加以验证．     

机器人三维路径规划问题的一种改进蚁群算法

本文研究移动机器人三维空间路径规划问题,针对三维空间的复杂地形特点,提出了一种基于改进蚁群算法的路径规划算法。文中首先描述了一种简单有效的环境建模方法,然后给出了算法在信息素呈现、路径点选取、信息素更新以及启发式函数设计等方面的改进方法。仿真结果证明了算法的可行性和可靠性。     

一种移动机器人环境模型——灰色定性地图

针对移动机器人的环境建模问题,提出一种综合拓扑地图和儿何地图特点的混合环境模型——灰色定性地图.用凸剖分算法将环境中的自由空间分解为一组凸多边形.灰色定性地图的定性层由凸多边形及其之间的邻接关系构成,用于模拟人类在路径规划时的高层定性推理.定量层由凸多边形顶点的坐标和势场向量构成,用于决定机器人在连续空间中的运动方向和速度.理论分析和实验均表明:灰色定性地图可以模拟人类对环境认知的知识表达,并且可以仪由凸多边形邻接信息和顶点信息支持机器人完成路径规划且确保路径的平滑性,有效地降低了环境模型的空间复杂度.     

基于改进蚁群算法的三维空间机器人路径规划

针对已知环境信息下的移动机器人三维空间路径规划问题,提出了一种基于改进蚁群算法的路径规划算法。首先描述了一种简单有效的环境建模方法,然后给出了算法在信息素的呈现、路径点的选取以及信息素的更新规则上的改进方法。仿真结果证明了算法的低耗时和实用性。     

车型移动机器人的SPRM路径规划方法

研究车型移动机器人的路径规划问题,提出一种用局部规则路图结合随机路图,辅助建立全局复合路图的环境建模方法. 在此基础上进行路径规划,提高了在障碍物附近产生的局部路径的质量,减少了由于频繁地执行避碰校验所造成的时间消耗,并解决了可行空间丢失的问题. 仿真实验验证了这种方法在车形移动机器人路径规划应用中的有效性.     

智能空间下基于分层任务网络的服务机器人任务规划

针对在复杂、动态的家庭环境下,如何让机器人获取足够多的环境信息并根据环境信息进行自主的任务规划,提出了智能空间技术支持下基于分层任务网络的服务机器人任务规划方案.利用智能空间技术为机器人提供充足的环境上下文信息,用基于分层任务网络设计的JSHOP2规划器执行机器人任务规划.为了提高机器人任务规划的自主性和智能性,在规划领域文件中加入不同的模板信息,使机器人具有根据环境的不同自动对任务进行调整的能力.仿真实验结果表明利用该方法能够有效地提高机器人任务规划的性能.