本文關(guān)鍵詞：冗余機器人逆運動學(xué)解流形的多目標(biāo)優(yōu)化

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【摘要】：針對冗余機器人逆運動學(xué)插值優(yōu)化算法運算量大、實時性差的缺點,提出一種基于流形的多目標(biāo)優(yōu)化算法.將冗余機器人逆運動學(xué)解空間看作一個光滑流形,對位置工作空間流形和姿態(tài)工作空間流形分別進(jìn)行降維分析,然后結(jié)合提出的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)得到冗余機器人相應(yīng)的優(yōu)化逆解.在冗余機器人多目標(biāo)優(yōu)化中各個優(yōu)化性能指標(biāo)很可能是相互對立矛盾的,這就需要根據(jù)優(yōu)先權(quán)的高低進(jìn)行加權(quán)設(shè)置,以達(dá)到冗余機器人解空間的整體優(yōu)化,得到的優(yōu)化逆解往往不是單個的解,而是一個優(yōu)化的解流形.最后利用飛機S形進(jìn)氣道進(jìn)行逆運動學(xué)仿真驗證了所用方法的合理性.
【作者單位】： 南京航空航天大學(xué)機電學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51175261) 國家973計劃(2014CB046501) 高等學(xué)校博士學(xué)科點專項科研基金(20123218110020)
【分類號】：TP242
【正文快照】： 1引言(Introduction)冗余機器人一般指關(guān)節(jié)空間自由度多于完成任務(wù)的操作空間所需最少自由度的機器人.機器人冗余特性的存在可以改善機器人的靈活性,有助于避障礙、避奇異等多目標(biāo)的優(yōu)化[1-3].微分流形和旋量理論已經(jīng)成為機器人逆運動學(xué)研究的前沿理論[4-7],它們分別在速度和

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