冗余度机器人关节限位重复路径规划

“考虑关节限位的冗余度机器人重复性路径规划研究，旨在解决冗余度机器人在执行封闭轨迹任务时出现的关节角度漂移问题。通过引入梯度投影法和设计重复运动优化算子，结合改进的关节极限回避策略，实现无漂移且考虑关节限位的重复运动规划。” 冗余度机器人是指具有多余自由度的机器人，它们在执行任务时可以有多种不同的构形。这种冗余性带来了灵活性，但也带来了挑战，比如在执行封闭轨迹任务时，机器人末端执行器可能会在多次循环后出现关节角度的漂移，无法精确复位到初始状态。为了解决这一问题，研究者提出了考虑关节限位的重复性路径规划方法。 首先，该方法基于梯度投影法，这是一种优化技术，用于寻找满足约束条件的最优解。在冗余度机器人的上下文中，梯度投影法被用来设计重复运动优化算子，这个算子可以调整关节角度，确保机器人在执行封闭轨迹时能够无漂移地重复运动。优化算子被引入到冗余度机器人的伪逆运动方程中，伪逆运动方程是解决冗余度机器人运动学问题的关键工具。 其次，为了避免机器人关节接近或超出其运动范围，研究者设计了一个平滑因子，用以改进回避关节极限的方法。这个平滑因子使得机器人在规划路径时能更加平滑地避开关节极限，确保重复运动的同时不会损坏关节或降低机器人的工作效率。这种方法被融合到机器人重复运动规划方程中，使得规划的路径既能考虑关节限位，又能保持重复性。 通过数值仿真实验，该方法的有效性和准确性得到了验证，与现有方法对比显示出了优势。进一步的实际应用中，研究者在8自由度的机器人平台上进行了实验，结果证明了所提出的考虑关节限位的重复性路径规划方法在实际场景中的实用价值。 关键词涉及的“冗余度机器人”强调了研究对象的特性，“梯度投影法”是优化算法的核心，“重复运动算子”是解决关节角度漂移的关键工具，“关节极限”则反映了机器人运动学的重要约束。这些关键词共同构成了研究的核心内容，为冗余度机器人的精确控制提供了新的思路和解决方案。