为了提高双轮自平衡机器人运动的侧向稳定性,提出了一种适用于狭小空间内避障的,以最大曲率为约束条件的路径规划方法。首先,建立双轮自平衡机器人运动学模型,然后分析其在临界倾斜情况下曲率与速度的关系,确定出双轮自平衡机器人运动轨迹的最大曲率值。利用A~*路径搜索算法生成无碰撞的线段性轨迹,并以考虑最大曲率约束的三次B样条曲线优化运动轨迹。通过案例验证,优化后的运动轨迹曲线满足最大曲率约束,可以使双轮自平衡机器人在无倾斜的情况下,以一较快的速度匀速沿既定轨迹曲线运动且无碰撞。证实了该方法对提高双轮自平衡机器人运动的侧向稳定性具有良好的效果。

为了帮助失能老人实现在家庭环境中床、轮椅、沙发、厕所马桶等生活器具之间的移动,室内智能移乘护理机器人需要完成从任意初始点、任意起始位姿开始,将人无碰撞、安全运送至目标点,并且在运送过程中完成机器人头尾前进方向转换等任务,这些都对机器人的路径规划能力提出了要求。鉴于此,采用分段式路径规划方法,通过对中间转换位姿的恰当选择,使得机器人在有限室内空间内的转向角度幅度得到了有效改善,同时通过速度的控制来降低转向角变化频率从而提高被护理人的舒适性。接着对机器人采用的向量直方图法(VFH)进行介绍,并对其阈值敏感问题提出解决办法。最后,结合实验验证了这里方法的有效性和实用性。

为了提高物流分拣中心的效率,这里基于遗传算法提出了两种和时间推理相结合的多AGV(自动导引车)路径规划模型,研究了派车方法,多AGV之间的协调性(派车)和解决多AGV的路径规划问题。研究采用拓扑建模法对仓储物流中心分拣库区进行数学建模,然后分别使用两种模型完成了对分拣库区多AGV的无碰撞路径规划。两种模型的区别主要在于冲突解决方式不同模型一在解决冲突时优先级低的AGV在发生冲突的顶点附近进行等待,而模型二则要求优先级低的AGV在发生冲突顶点的前一顶点进行等待。另外,基于这里提出的编码方法和遗传算法的实验仿真表明,采用两种模型都可使所有AGV顺利地完成任务,但高效不同。

针对六连杆采摘机械手运动规划的实时性,基于传统的人工势场(APF)算法,提出改进的人工势场(IAPF)优化算法。采用初等变换序列方法对机械手进行运动学建模,运用该模型可方便地得到机械手上各点相对于基底坐标系的雅可比矩阵。IAPF算法在APF算法原有的引力势场计算模型的基础上,加入了Sigmoid函数,以使得路径规划算法收敛,在斥力势场中引入了反S的Sigmoid函数,防止出现斥力爆炸现象。IAPF算法避免了传统算法的局部最小缺陷和目标不可达问题,同时有效地减少机械手运动规划的计算时间和关节误差。并通过实验验证了所提优化算法在采摘机械手避障运动规划中的实时性和准确性。

提出了一种基于液压驱动的机械臂轨迹规划方法。在对n自由度机械臂进行基于C空间的无碰撞轨迹规划后，根据液压驱动机械臂的特性，并在对机械臂运用ADMS进行运动求逆的基础上，采用抛物线过渡线性插值算法对液压缸进行了运动优化，得到了基于无碰撞的优化轨迹。仿真及实装试验结果表明，所规划的运动轨迹符合各项性能指标，同时也验证此方法是有效的。