为了实现机器人在动态环境下沿最优路径安全行驶,提出了基于新型启发蚁群算法的路径规划和避撞策略。建立了机器人工作环境的栅格模型,给出了路径质量评价标准。基于蚁群算法,引入了信息素浓度的梯度初始化方法,有效提高了算法前期搜索效率;给出了一种用于平滑路径的新型启发信息,提出了新型启发蚁群算法并用于全局路径规划。在设定场景下,给定了障碍物检测方法与正面避撞、侧面避撞策略。经仿真验证,新型启发蚁群算法规划路径长度短、收敛次数少、平滑性好,且避撞策略可以有效躲避障碍物,保证机器人安全行驶。

针对机械臂不便于从物件上方直接进行抓取的情况,提出一种机械臂气动关节柔性抓取操控技术。分析机械臂常规抓取方式,剖析机械臂与物件接触间的几何约束关系,开展物件一边被抬起的受力情况。在此基础上,分析气动关节曲率和内压之间的线性关系,构建控制关节内压的机械臂柔性抓取操控技术。通过实物测试验证,采集物件曲率变化所对应手指内压变化情况,获取不同曲率下抓握平衡所需摩擦系数变化情况,通过手指和地面“相互对抗”,使纸条曲率变大且重心右移,从而成功实现了机械臂柔性抓取柔软物件,达到设计目标要求。