移动机器人算法验证的系统设计

为解决移动机器人研究过程中,使用Matlab编写的算法、仿真难以在实际机器人上实验的问题,设计了基于2.4G无线通信和Matlab图形用户界面(Graphical User Interface,GUI)工具箱的算法验证系统。本系统选择以STM32为控制器,通过无线射收发器模块完成机器人与上位机软件的实时数据传输,实时获得机器人空间位姿、传感器等相关信息,并将上位机的Matlab程序运行结果发送给机器人,实现了算法在机器人实体上的验证。实验表明系统运行稳定,软件界面友好,为模型、算法的快速验证提供了一种方法,具有一定的应用价值。     

基于GB_RRT算法的机械臂路径规划

针对五自由度机械臂路径规划问题,提出一种基于快速扩展随机树(rapidly-exploring random tree,RRT)优化算法—GB_RRT算法。为弥补因基本RRT算法采样盲目性导致的效率低下的缺陷,GB_RRT算法采用高斯采样的方法进行启发式采样,同时结合贪婪扩展算法来提高随机树的局部扩展速度。为进一步缩短规划路径,该算法采用双向同时剪枝取最优的策略来删除不必要的采样节点。最后对机械臂进行了仿真实验和样机实验。实验结果表明,高斯采样法结合贪婪策略不仅降低了采样的盲目性,而且能够提高扩展树的扩展速度,更好地规避开障碍物;双向剪枝取最优的策略也在一定程度上缩短了规划路径的长度。