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时间:2020-03-23
《仿人机器人手臂抓取运动规划广义逆RRT算法.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第31卷第10期2014年10月计算机应用研究ApplicationResearchofComputersV01.31No.100ct.2014仿人机器人手臂抓取运动规划广义逆RRT算法冰李华忠,梁永生+,但唐仁(深圳信息职业技术学院软件学院,广东深圳518172)摘要:针对高维空间冗余仿人机器人手臂抓取对象运动规划时所面临的目标位形未知、抓取空间受限、位形空间存在大量障碍物等难题,提出了一种广义逆快速探索随机树法(RRT)避碰运动方法。首先,提出分层子维空间运动规划概念模型,建立了仿人机器人上肢手臂运动学和逆运动学模型;其次,提出一种加权最小范数广义逆RRT规划
2、算法;最后,通过计算机三维仿真,采用基于有向包围盒法开发的碰撞检测算法,验证了该算法的有效性。关键词:仿人机器人;抓取操作;快速探索随机树法;广义逆中图分类号:TP242.6文献标志码:A文章编号:1001—3695(2014)10—2977—05doi:10.3969/j.issn.1001—3695.2014.10.022HumanoidrobotarmgraspingmotionplanningalgorithmbasedongeneralizedinverseRRTLIHua—zhong,LIANGYong—sheng+,DANTang—ren(5妒war
3、eInstitute,ShenzhenInstitute旷InformationTechtwlogy,ShenzhenGuangdong518172,China)Abstract:Aimingatsuchdifficultiesasunknow-ngoalconfiguration,graspingspacelimitationandnumerousobstaclesincon—figurationspaceformotionplanningofhumanoidrobotarmgraspingobjectwithhigh—dimensionalspaceredun
4、dancy,thispaperproposedarapidly—exploringrandonltree(RRT)collisionavoidancemethodbasedongeneralizedinverse.Firstly,itproposedhierarchicalconceptualmodelofsub—dimensionalspacemotionplanning,establishedkinematicsandinversekinematicsmodelsofhumanoidrobot’Supper.Secondly,itproposedweighte
5、dmininmnlnornlgeneralizedinverseRRTplanningalgorithm.Final—ly,itverifiedtheeffectivenessoftheproposedalgorithmthroughthree—dimensionalcomputersinmlationandadoptingthecole—siondetectionalgorithmdevelopedonthebasisoforientedboundingbox.Keywords:humanoid;graspoperation;rapidly—exploringr
6、andonltree(RRT);generalizedinverse仿人机器人手臂抓取空间物体运动规划问题是一个典型的高维C一空间中具有多种约束的运动规划问题,是一个具有挑战性的前沿研究领域。1“o。针对紧耦合仿人机器人复杂系统,人们可将仿人机器人涉及的高维空间运动规划复杂问题分解成一系列低维空间的子问题,利用约束协调方案,并以增量方式解决子问题口“⋯。目前,高维空间运动规划包括两类典型方法,即基于随机采样的方法如概率地图法(probabilistieroadmap,PRM)。。””。和快速探索随机树法(rapidly—exploringrandonltree,R
7、RT)口6““。王维、Kuffner等人口钆22“41成功将RRT方法应用于双足步行机器人H5解决行走、姿态变换、抓握和操控等运动规划问题。对缺乏逆向运动学解析解的关节型仿人机器人结构,该文献根据机器人在工作空间末端效应器位姿状态提供的启发式信息,采用基于随机采样RRT运动规划方法,为仿人机器人的运动规划问题提供了新的求解思路。Bertram等人。25。利用仿人机器人末端效应器在工作空间中相对于目标位形的距离度量,作为位形空间(emffigurationspace,C一空间)运动规划的启发式信息,引导RRT算法朝向C一空间中的目标位形快速扩展。Weghe等人。26
8、。利用雅可
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