多传感器融合的冗余机器人运动规划与控制策略

本文主要探讨了"基于多传感器信息的冗余度机器人运动规划与控制"这一主题，由丁希仑、张武和解玉文三位作者在北京航空航天大学机器人研究所的研究背景下完成。论文发表于2004年第26卷第4期的《机器人》期刊，文章编号为1002-0446(2004)04-0361-07。 研究者提出了一种创新的机器人控制系统模型，该模型充分利用了多传感器的信息融合技术。他们认识到不同传感器各自的特点，通过分阶段融合这些信息，有效地降低了运动规划的时间需求。这种方法不仅提高了机器人在执行任务过程中的位姿检测精度，而且通过结合远距离的宏观规划和近距离的微调，显著增强了抓取任务的可靠性。 在冗余度机器人运动控制中，作者特别关注了移动冗余操作臂系统的运动学分析。他们探讨了如何利用这种系统的几何特性来设计有效的运动控制策略，避免出现奇异情况，即在某些特殊位置或姿态下，机器人控制系统可能出现性能下降或失效的问题。通过仿真对比分析，验证了他们提出的规划与控制方法在实际操作中的优越性。 论文的关键概念包括位姿检测（Pose measuring），多传感器融合（Multi-sensor fusion），运动规划（Motion planning），以及奇异问题的解决策略（Avoidance of singularities）。这些技术在现代机器人领域具有重要的应用价值，特别是在自动化生产、精密制造和空间探索等需要高精度和灵活性的任务中。 这篇文章为冗余度机器人运动控制提供了新的视角和实用解决方案，对于提升机器人在复杂环境下的性能和适应性具有深远影响。其理论成果和技术方法对于从事机器人技术研究和工程实践的专业人士具有很高的参考价值。