动态环境下PSO驱动的两连杆机械臂交互式D*路径规划策略

本文探讨了在动态环境中为两连杆机械臂设计一个智能且安全的路径规划方案，着重解决动态环境中的运动规划难题。传统上，路径规划算法如D *（D*）算法在遇到局部最小值和锐利边缘时可能会失效。在动态环境中，移动障碍物的变化使得路径规划更具挑战性。为此，研究者提出了结合粒子群优化（PSO）的改进D *算法。 PSO是一种模拟生物群体行为的优化算法，它通过群体中的个体协作来搜索最佳解。在这个混合方法中，作者首先对D *算法进行了扩展，使其能够适应动态环境，这包括考虑障碍物的移动时间和位置，以及引入停止和返回后退机制，这是原D *算法理论中未涵盖的。在完全自由的笛卡尔空间中进行分析，PSO技术被用来优化路径长度，以确保找到的路径不仅安全，而且是最优的。 两连杆机械臂的特点使它在复杂环境中具有一定的灵活性，但这也要求路径规划策略必须能够处理其特有的运动特性。研究者针对这种特定的机械臂设计了一个交互式的路径规划框架，允许机械臂与环境动态交互，以实现动态路径调整。 实验部分在《世界工程与技术学报》（2019年，第7卷，第80-99页）上发表，该期刊的在线ISSN为2331-4249，印刷ISSN为2331-4222。文章的结论表明，提出的基于PSO的改进D *路径规划方法在实际的动态环境中表现出良好的性能和鲁棒性，为两连杆机械臂在动态环境下的自主导航提供了一个有效且安全的解决方案。 这项研究不仅提升了路径规划算法在动态环境中的适用性，还展示了将生物学优化策略与机械臂控制领域的具体应用相结合的潜力，对于推动机器人技术的发展具有重要意义。