針對機械臂的避障達點問題,結(jié)合人工勢場法與關(guān)節(jié)空間搜索方法進行研究,同時設(shè)計模糊控制器調(diào)節(jié)重構(gòu)的勢場函數(shù)中引力勢場以及斥力勢場權(quán)重系數(shù)來克服傳統(tǒng)人工勢場法的局部極小問題。用MATlAB進行了仿真證明其有效性,同時用kukaiiwa機械臂進行了實驗驗證。

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【部分圖文】：

圖1勢場權(quán)重模糊控制器

這里設(shè)計了一個模糊控制器來控制勢場函數(shù)中的引力勢場權(quán)重系數(shù)Wa和斥力勢場權(quán)重系數(shù)Wr。該模糊控制器將機械臂與障礙物的距離以及該距離的變化率作為輸入，權(quán)重系數(shù)Wa,Wr作為輸出。如圖1所示。引入權(quán)重系數(shù)后，合勢場就如式(5)所示。根據(jù)機械臂與障礙物的距離以及距離變化率，模糊控制器控....

圖2障礙物距離隸屬度函數(shù)

輸入為障礙物與機械臂距離，其論域是[100,1000]，其模糊語言變量為["VN","N","M","F","VF"]，距離變化率的論域為[-1,1]，模糊語言變量為["Negative","Zero","Positive"]。圖2為機械臂與障礙物距離隸屬度函數(shù)，這里用的是三角形....

圖3障礙物距離變化率隸屬度函數(shù)

圖2障礙物距離隸屬度函數(shù)輸出為引力勢場權(quán)重系數(shù)Wa和斥力勢場權(quán)重系數(shù)Wr。Wa其論域為[5,10]，模糊語言變量為["VS","S","M","B","VB"];Wr論域為[0,5]，模糊語言變量為["VS","S","M","B","VB"]。圖4和圖5分別為Wa和Wr的隸....

圖4引力勢場權(quán)重系數(shù)隸屬度函數(shù)

輸出為引力勢場權(quán)重系數(shù)Wa和斥力勢場權(quán)重系數(shù)Wr。Wa其論域為[5,10]，模糊語言變量為["VS","S","M","B","VB"];Wr論域為[0,5]，模糊語言變量為["VS","S","M","B","VB"]。圖4和圖5分別為Wa和Wr的隸屬度函數(shù)。模糊系統(tǒng)的Wa和....

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