一种融合记忆机制的机械臂多场景快速运动规划方法

摘要

本发明属于机器人操控领域，提出一种融合记忆机制的机械臂多场景快速运动规划方法。通过模拟人类的记忆机制，在建立高斯混合模型的过程中将当前场景及对应的GMM模型通过感觉记忆、短期记忆和长期记忆三个阶段存储到记忆空间，让机器人能够记住出现过的环境。当机器人遇到类似环境时，便能够根据记忆适应当前场景，快速完成运动规划。该方法使用模型进行引导机械臂在关节空间采样并代替传统的FCL方法进行碰撞检测，与RRT*算法相比，有效提高了算法的规划成功率，减少了算法的运行时间。机器人能够通过记忆机制记住所遇到的场景及其对应模型，并在遇到相似场景时通过提取对应的场景模型快速的适应环境，不需要重新训练学习，提高了规划算法的适应能力。