基于遗传算法的机械手避碰规划

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1、翻译：基于遗传算法的机械手的避碰规划问题(CollisionAvoidancePlanningofaRobotManipulatorbyUsingGeneticAlgorithm)…考虑移动障碍物问题或许多机器人在同一个工作空间内摘要：目前已经提出了许多方法来解决机械手的避碰问题。然而，不幸的是，至今为止儿乎这个领域的所有研究都只解决了在机械手的工作空间内不存在移动障碍物的避碰问题。在本文屮，证实了在机械手的工作空间内包含移动障碍物的路径规划问题和避碰规划问题己经成功解决了通过使用遗传算法。下面首先是对遗传算法的简单解释，并引用一种新的概念“pseu

2、do-potential”为了描述在未来发展中带有移动障碍物的碰撞可能性。这一概念用来估算一个染色体的适应函数，这个染色体代表了一条在机械手的工作空间内连接起点和终点的路径，并且建立一个合适的避碰规划。解决两个机械手避碰问题的机器人仿真结果证实/我们的方法的有效性。1,介绍目前已经提出了多种方法来解决机械手工作空间里存在许多障碍物的路径规划和避碰规划问题。例如，Lozano-Perez提出了用来找到在机械手工作空间内无碰撞的最短安全路径的可视图算法。Brooks提出一种方法来找到自由通道，称之为“Freeway”。冋吋也做出了一些动态研究的努力来解决

3、这些问题。最近，提出了一种基于遗传算法的新算法。然而，几乎所有这些研宄都仅仅解决了机械手工作空间不存在移动障碍物的问题。在这篇论文中，我们考虑移动障碍物出现在机械手的工作空间范围内的问题。结果显示遗传算法非常有效用来在起始点和终点之间规划一条路径，建立一条避碰路径。这篇文章的组织结构如下：首先简耍介绍遗传算法，接着介绍一个新的概念“pseudo-potential”为了估算机械手和障碍物之间的邻接程度。然后，结果品示路径规划和避碰规划可以通过使用这一概念来求解适应函数的值成功实现。举一个例子，我们考虑两个机械手存在于同一个工作空间的问题。在文章的最后

4、一部分提出的机器人仿真结果证实我们算法的有效性。2,使用遗传算法来解决机械手的路径规划机械手的路径规划和避碰规划密切相关。目前提出了多种方法来找到机械手工作空间内的无碰撞路径。在这一部分，我们提出了一个基于遗传算法的新方法来找到连接起点和终点的无碰撞路径问题。2.1介绍pseudo-potential概念假设机械手的工作空间R里包含起始点Rd（R的终端执行器开始的地方），终点R。（R终端执行器到达的地方）和许多障碍物。为了找到机械手工作空间里的一条无碰撞路径，我们首先把工作空间分为ITN的小空间。然后，我们把伪势值分配到每个小空间，用来估算在机械手工

5、作空间内到障碍物的紧密度：把伪势值p分配到一个小空间如果障碍物的任何部分都包括在其中。（如果任何一个相邻小空间包括。。。。。。）一个小空间的伪势值只能取正值或0,并且随着和障碍物之间的距离堉人而减小。伪势值为0的小空间就表示与障碍物的距离相当地远。如果机械手的工作空间内存在移动障碍物，每个小空间的伪势值就会在间断的时刻进行修改。2.2基于遗传算法的无碰撞路径的一代我们可以使用遗传算法来找到机械手工作空间内的无碰撞路径。我们考虑染色体构成的组成元素为｛e,w,s,n和o｝的长字符串。四个标志字符｛e,w,s，n｝中的每一个都和一个小空间的运行相关。例如

6、，字母e显示路径从当前的小空间延伸到东面。其他3个字母也表示路径延伸的另外三个方向。字母o指示停顿。最初的染色体产生步骤如下：首先想象一条正交横贯连接R和R的线。第二，我们随机选择这条线上的点。第三，我们产生一条路径通过这些点中的其中一个。这些路径由这些组成元素为5个字符其中一个的字符串。这些路径成为最初的染色体。染色体相对于剩余群体的适应度f是通过下面公式来计算的。在这里，f1,f2,f3表示。。。。遗传算子的选择，交叉，突变和倒置都用来产生无碰撞路径。注释1:上面设置的适应函数是同标准函数相反的。也就是说在（1）-（4）中，下面与适应度函数值相关

7、：适松度函数取越小的值，机械手就能够追踪到更好的路径。3基于遗传算法的机械手无碰撞路径规划假设路径规划已经完成，我们可以来考虑怎么实现机械手的避碰规划。在被选择的路径Tk上选择K个点。然后机械手第k步的0标就是找到一个合适的结构可以使终端执行器接近于rk，而且避免工作空间内和障碍物的碰撞。)4机械手工作空间内存在移动障碍物的路径规划和避碰规划当机械手的工作空间内存在移动障碍物时，路径规划和避碰规划就变得相当复杂。在这一部分，举一个特殊的例子，我们可以考虑两个机械手的避碰问题。我们假设每一个机械手必须寻找一条连接起点和终点的路径并且避免和另外一个机械手

8、发生碰撞。然后，我们假设每个机械手可以通过使用一个合适的传感器得到有关位置的准确信息和另外一个机械手的结构。