冗余度机器人：基于构型优化的避障策略与实验验证

本文主要探讨了基于构型选优决策的冗余度机器人避障策略在提高机器人在复杂环境中的性能和任务执行效率方面的创新性研究。冗余度机器人由于拥有额外的自由度，能够增强其运动学和动力学特性，如灵活避障、容错处理和灵活性提升，因此在工业和科研领域受到了广泛关注。然而，尽管冗余度对避障能力有所贡献，但并非冗余度越多总是性能更好，因为机器人性能还受到结构参数、障碍物位置和末端任务等因素的影响。 本文首先提出了一个全新的避障策略，它结合了构型选优决策的思想，旨在优化机器人的综合性能，确保在避障的同时，能有效地完成末端操作任务。这种策略并不是简单地依赖于冗余度的增加，而是通过智能选择最适宜的机器人配置来达到最佳效果。这种方法的优势在于能够根据具体情况进行动态调整，从而适应各种不同的避障场景。 在实现策略的过程中，作者引用了Mohri等人提出的避障势函数构建方法，这是一种有效的避障路径规划技术，能够实时处理动态障碍并确保机器人不与工作空间内的多个障碍物碰撞。这种方法的优点在于实时性好且适应性强，但考虑到实际三维空间的应用，可能需要考虑计算复杂性和时间成本。 通过3R-2P机器人的仿真和实验验证，研究者展示了基于构型选优决策的避障策略的有效性和实用性。实验结果表明，该方法能够在保证机器人安全避障的同时，显著提升其在障碍物环境中的任务执行能力和整体性能指标。 本文的关键点包括冗余度机器人的优势、避障策略的创新性、避障路径规划方法的选择以及实验验证的实施。该研究对于优化冗余度机器人的设计和控制策略具有重要意义，对于提高工业机器人在复杂环境中的自主性和工作效率具有潜在的实际应用价值。