欠驱动机器人运动规划与控制研究

"这篇论文主要探讨了人工智能领域中的一个子话题——机器学习在水平运动的欠驱动机器人运动规划与控制上的应用。作者通过深入研究欠驱动机器人的动力学模型、运动规划、轨迹跟踪以及位置控制等问题，揭示了这类机器人的潜在优势和挑战。" 在论文中，作者首先定义了欠驱动机器人的概念，这类机器人指的是控制输入数量少于系统广义坐标数目的机器人。由于其在灵活性、成本效益和能源效率方面的优势，欠驱动机器人在当前能源紧张的背景下受到了广泛的关注。论文以具有被动关节自由度的水平运动欠驱动机器人为研究对象，对其动力学建模、系统特性分析进行了详尽研究。 通过凯恩方程，作者构建了欠驱动机器人的动力学模型，并探讨了系统的可积性和可控性，发现该系统并不满足精确状态反馈线性化的条件。为评估其操作能力，提出了操作空间可操作性和关节空间可操作性的指标，这些指标对于机器人的结构设计和动力学控制至关重要。 接下来，论文聚焦于欠驱动机器人的运动规划问题。对于最优运动规划，论文提出了一种基于遗传算法的新方法来解决二阶非完整系统的最优路径规划。同时，为了解决避障规划，论文引入了虚拟弹簧-阻尼系统法和罚函数法，这两种方法在二自由度和三自由度欠驱动机器人的仿真中表现出良好的稳定性和有效性，具有推广到更多自由度机器人的潜力。 此外，论文还探讨了欠驱动机器人的关节空间实时跟踪和操作空间几何路径跟踪问题，这涉及到如何确保机器人按照预设路径准确移动的技术。这些研究对于提高机器人的精度和动态性能至关重要，特别是在复杂环境下的自主导航任务。 这篇论文为欠驱动机器人的运动控制提供了新的理论框架和实用策略，对机器学习在这一领域的应用有显著的推动作用。作者的研究不仅深化了我们对欠驱动机器人动态特性的理解，也为未来相关技术的发展和实践应用提供了理论支持。