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高維構(gòu)型空間線性圖元的自適應(yīng)連續(xù)碰撞檢測

發(fā)布時間:2018-05-06 07:23

  本文選題:構(gòu)型空間 + 概率路徑地圖。 參考:《機器人》2017年06期


【摘要】:為了高效地建立無碰撞路徑地圖,針對如何在構(gòu)型空間中構(gòu)建無碰撞線性圖元的問題,提出了自適應(yīng)連續(xù)碰撞的檢測算法.該算法在對線性圖元進行連續(xù)碰撞檢測之前,通過對比同一構(gòu)型下兩物體間歐氏距離的最小值及不同構(gòu)型下物體最大移動距離的關(guān)系,來決定是否對線性圖元采取二等分分割的細分檢測,有效地減少了冗余的碰撞檢測次數(shù),提高地圖構(gòu)建效率.利用高維機器人系統(tǒng)進行仿真驗證,在給定機器人起始和終止構(gòu)型的情況下規(guī)劃出無碰撞路徑,所提的自適應(yīng)碰撞檢測算法相比于固定檢測精度的方法的計算效率提高25.1%~84.1%.
[Abstract]:In order to build collision-free path map efficiently, an adaptive continuous collision detection algorithm is proposed to solve the problem of how to construct collision-free linear graph elements in configuration space. The algorithm compares the minimum Euclidean distance between two objects under the same configuration and the relationship between the maximum moving distance of two objects under different configurations before the continuous collision detection of linear graph elements. In order to determine whether to adopt the subdivision detection of linear graph elements, the redundant collision detection frequency is reduced effectively, and the efficiency of map construction is improved. The high-dimensional robot system is used to simulate and verify that the collision free path is planned under the given initial and termination configuration of the robot. The proposed adaptive collision detection algorithm improves the computational efficiency by 25.1 and 84.1 compared with the method with fixed detection accuracy.
【作者單位】: 廣東工業(yè)大學(xué)機電工程學(xué)院;
【基金】:國家自然科學(xué)基金(51375095) 國家基金委廣東省聯(lián)合基金重點項目(U1401240) 國際科技合作專項(2015DFA11700) 廣東省自然科學(xué)基金重點項目(S2013020012797) 廣東省前沿與關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新專項資金(2014B090919002,2015B010917003,2016B090911002,2015B090922003)
【分類號】:TP242

【相似文獻】

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本文編號:1851347

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