冗余自由度机器人轨迹规划：多目标优化方法

"基于多目标优化的冗余自由度机器人轨迹规划" 在机器人学领域，冗余自由度机器人的轨迹规划是一项复杂而关键的任务。本文由巩明德、赵阔和常培玉共同提出了一种创新的方法，该方法利用多目标优化理论来解决这一问题。冗余自由度机器人指的是具有比完成基本任务所需更多自由度的机器人，这种冗余为机器人提供了额外的灵活性和避障能力。 该方法的核心是将多目标优化问题转化为单目标优化问题。在机器人轨迹规划中，通常的目标包括路径的平滑性、速度限制以及避障。作者们通过引入避障势函数作为不等式约束，确保机器人在运动过程中能够有效避开障碍物。避障势函数是一种数学工具，用于量化机器人与障碍物之间的距离，当机器人接近障碍物时，该函数值会增加，从而引导机器人改变路径以避免碰撞。 同时，他们以灵活性最优为目标函数，这意味着机器人会在满足路径约束的同时，尽可能地优化其运动灵活性。这有助于在保证任务完成的前提下，最大化机器人在冗余自由度下的优势。 通过这种方法，他们成功地将多目标优化问题转换成一个可求解的单目标优化问题。这种转换使得计算过程更为高效，并且能够找到关节空间中的最优解，从而为冗余自由度机器人生成理想的轨迹规划。 为了验证所提出方法的有效性，作者进行了仿真分析。仿真结果证实了这种方法在冗余自由度机器人轨迹规划中的实用性，证明了它能有效地处理避障和灵活性优化的问题。 关键词：冗余自由度机器人、轨迹规划、避障势函数、多目标优化、灵活性最优。这篇论文的发表受到高等学校博士学科点专项科研基金和国家自然科学基金的资助，进一步强调了该研究的学术价值和实际应用潜力。 这项工作为冗余自由度机器人的轨迹规划提供了一个新的视角，通过多目标优化策略，兼顾了避障和灵活性，为机器人在复杂环境中的自主导航开辟了新的道路。