移动机器人链轨迹生成的RDK算法研究与应用

本篇论文深入探讨了人工智能领域中移动机器人链（带拖车机器人系统或拖车系统）的轨迹生成方法，特别是在机器学习框架下的一个重要研究课题。作者以华南理工大学为背景，强调了在机器人的运动控制中，移动机器人链轨迹生成技术的关键作用，尤其是在多车厢汽车驾驶支援系统和自动泊车系统中的实际应用价值。 论文首先从理论基础出发，对移动机器人链系统进行了详尽的介绍，构建了其运动模型和运动学方程，探讨了该系统的运动特性，这些是理解其行为和设计控制策略的基础。作者重点提出了一个新颖的轨迹生成控制策略——重复变换法（RDK算法），这一方法避开了动力学因素的复杂性，通过简单的运动学变换实现轨迹的精确生成，为实际系统的设计提供了简化且高效的解决方案。 接下来，论文针对移动机器人链在泊车场景中的具体应用，详细分析了停车过程中的运动动态，尤其是通过让牵引车的左右驱动轮进行三种位置变换（-AE0-WJ和(-心4+2』），结合顺运动学和系统结构分析，能够准确预测机器人在驱动轮微小移动后的状态。通过设计评价函数，算法能够智能地选择最优解作为下一轮迭代的起点，这个过程反复进行直至达到预定的泊车位。 对于单体机器人，论文也提供了相应的处理方法，展示了RDK算法在单一机器人情况下的适用性和有效性。整体而言，这篇论文不仅阐述了理论原理，还包含了实际问题的解决策略，为移动机器人链轨迹生成领域的科研人员和工程师提供了实用的工具和理论支持，对于推动人工智能和机器学习在机器人控制领域的技术创新具有重要意义。