基于中间点避障算法的机械臂轨迹优化研究

摘要

面对生化侦检、灾害救援、星际探索、防恐防暴等危险复杂场景，机器人代替人完成具体操作任务是重要的发展方向。机械臂作为机器人领域的重要分支，在其中发挥着越来越重要的作用。但机械臂的控制目前仍多依靠人为示教模式，限制着机械臂的工作效能。如何摆脱人为示教模式，根据环境信息，独立自主地完成运动轨迹规划是目前亟需解决的关键问题。 本论文以六自由度机械臂为原型，构建其运动学模型，围绕其在工作空间内的轨迹规划及避障问题，取得了创新性成果：提出一种新型中间点避障算法（Intermediate Point Obstacle Avoidance,IPOA）。算法能为机械臂自主规划路径，有效规避障碍物，同时保持高效运动。IPOA算法使用了一种新型碰撞检测策略与适应度函数，利用遗传算法优化中间点参数，在起始点到目标点之间规划出理想的运动轨迹，实现机械臂安全高效工作。 首先，本论文对机械臂进行运动学建模，完成了运动学正解和运动学逆解的推导，并在仿真条件下对逆解进行验证，确保模型的准确性和正确性。然后，在关节空间和直角坐标空间进行轨迹规划，通过Monte Carlo法对机械臂工作空间进行了分析。随后，采用IPOA算法实现避障过程中的轨迹规划，利用遗传算法优化中间点参数，在机械臂移动过程中，实现关节空间变化量最小和末端运动轨迹长度最短。最后，通过实验验证了IPOA算法的可靠性、有效性和优越性。论文的研究成果可为机械臂在复杂未知环境中的自主运动规划提供参考。

目录

声明

第一章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 机械臂国内外研究现状

1.3 机械臂关键技术研究现状

1.4 研究内容和章节安排

第二章 运动学模型分析

2.1 运动学建模

2.2 运动学正解

2.3 运动学逆解

2.4 运动学逆解的多解验证

2.5 奇异位形分析

2.6 本章小结

第三章 运动轨迹规划与工作空间分析

3.1 关节空间的轨迹规划

3.2 直角坐标空间的轨迹规划

3.3 工作空间分析

3.4 本章小结

第四章 基于中间点避障算法IPOA的轨迹优化

4.1 IPOA算法原理

4.2 碰撞检测策略

4.3 基因优化方案

4.4 本章小结

第五章 IPOA算法仿真实验与分析

5.1 不同半径单障碍物避障

5.2 多障碍物实验分析

5.3 无障碍物算法优越性验证

5.4 关于中间点数量的性能对比实验

5.5 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 全文总结

6.2 研究展望

参考文献

附录

在学期间取得的成果及发表的代表性论著

致谢