高维配置空间自适应连续碰撞检测优化算法

本文主要探讨了"高维构型空间线性图元的自适应连续碰撞检测"这一关键领域的研究。作者吴鸿敏、张国英、管贻生和陈新针对多工业机器人工作站中的动态环境问题，提出了一种创新的算法。在当前的控制策略中，机器人通常依赖于预先规划好的运动路径，但这在面对非静态、结构化的环境时显得效率低下。 在构型空间中，高效的无碰撞路径构建是关键。传统方法可能涉及大量的冗余碰撞检测，导致计算资源浪费和地图构建时间延长。为此，作者设计了一种自适应连续碰撞检测算法。该算法的核心在于，在对线性图元进行碰撞检测前，通过比较同一构型下物体间欧氏距离的最小值与不同构型下物体的最大移动距离，智能判断是否需要对线性图元进行细分检测。这种策略能够动态调整检测精度，根据实际需求避免不必要的检测，从而显著提高了地图构建的效率。 通过高维机器人系统的仿真验证，文章展示了在给定初始和目标构型的情况下，使用提出的自适应碰撞检测算法相较于固定检测精度的方法，计算效率得到了显著提升，范围在25.1%至84.1%之间。这表明该算法在实际应用中具有明显的优势，对于复杂工业场景中的多机器人协作任务，特别是在动态环境中的路径规划和避障有着重要的意义。 本文的研究成果主要集中在以下几个方面： 1. 自适应碰撞检测：通过实时分析和优化检测策略，减少了冗余检查，提高了碰撞检测的针对性。 2. 高维构型空间处理：适用于维度较高的空间，解决了多机器人在复杂环境中的运动规划问题。 3. 概率路径地图：结合概率理论，构建更精确的无碰撞路径地图，支持机器人在动态环境中自主导航。 4. 运动规划：算法与运动规划相结合，提升了多机器人系统的整体性能。 这篇文章提供了在高维构型空间中有效应对动态环境的一种新颖且实用的解决方案，对于推动机器人技术在制造业和其他领域的应用具有重要意义。