鼎湖区升高维修车出租,   鼎湖区升高安装车出租,  鼎湖升高车出租      基于快速搜索随机树的冗余机械动态避障规划算法         离线规划首先利用冗余机械臂的解析解法结合人工势场．法求得最优目标状态，然后以该目标状态为目标构建搜索树；在线规划在离线规划得到的搜索树基础上依据当前环境进行树的扩展与重新布线，且当机械臂运动时树的根节点也随之变化，实时得到一条从目标状态到当前状态的路径，达到避开任务空间动态障碍物的目的。当离线规划选择的目标节点被障碍物阻挡时切换目标节点，搜索新的路径。仿真实验结果证明了该算法的有效性。

          问题分析,    通过仿真实验表明人工势场法能够实现冗余机械臂的动态避障规划，但也可从实验结果中发现当机械臂周围存在障碍物时其运动有抖动迹象，且不难看出该方法无法预先得到一条轨迹，因此无法对轨迹进行预处理。为了能够在机械臂运动前就得到一条轨迹，保证机械臂平稳运动，本文采用快速搜索随机树法进行动态避障规划。

   

         快速搜索随机树基本原理与分析快速搜索，在对最优化控制、非完整线性规划和随机采样算法等理论进行深度研究后提出的一种基于随机采样的增量式运动规划算法。该算法是一种典型的树状结构搜索算法，它以初始状态作为根节点，通过在状态空间中进行随机采样不断扩展，逐步覆盖状态空间的自由区域并最终覆盖整个状态空间，从而获得一条从初始状态到目标状态的路径。ＲＲＴ算法实现简单，不需要对障碍物进行精确建模，在高维空间中依然可以实现快速搜索且没有人工势场法易出现的局部极小值问题，因此广泛用于机器人路径规划中。对于具有运动学约束的路径规划问题，ＲＲＴ算法也能够较好地处理。认ｍｌ给出了ＲＲＴ算法的伪码描述。机器人状态空间Ｙ可分为自由区域；和障碍区域给定机器人初始状态ｅ以该节点为根节点构建搜索树在设定的最大迭代次数瓦内重复进行以下步骤：首先在机器人自由区域进行均匀随机采样得到机器人状态节点然后在己构成的搜索树Ｔ中搜索与该节点距离最近的节点，其中距离的定义可以是欧氏距离，也可以是任何其他预先定义的评价函数。再通过ＮｅｗＳｔａｔｅ函数选择新的状态节点，当采样节点ａｖａｎｄ与最近节点ａ：ｄ（Ｊｓｅｓｔ距离大于设定步长ＺＵ时，从最近节点出发，沿随机采样节点方向截取步长，截点作为新的状态节点。对于具有非完整约束的机器人模型，不能简单地截取路径，新节点需要通过模型的运动学方程计算得到。如果新节点到最近节点之间的路径属于自由区域，则将新节点加入到搜索树。此时，检查新节点是否到达目标位置，如果到达则可停止搜索，否则重复以上步骤直到目标成为叶结点或超过最大迭代次数。

       鼎湖区升高维修车出租,   鼎湖区升高安装车出租,  鼎湖升高车出租 http://www.shundeyuntichechuzu.com/

             ＲＲＴ算法虽然能在空间中快速搜索到可行解，但结果往往并不是最优。 证明了其搜索结果收敛于最优解的概率为零，因此提出了改进算法ＲＲＴ＊，并证明该算法最终能收敛于最优解。ＲＲＴ＊算法与ＲＲＴ算法最大的不同在于状态节点的添加，以及添加新节点后对其邻近节点的重新布线。定义节点的代价为该节点到根节点距离的总和，显然节点的代价要大于Ａ，为保证规划路径向最优解方向收敛，ＲＲＴ＊选择代价更小的％作为的父节点。当选择好的父节点后，ＲＲＴ＊算法将遍历该节点邻域内的其他节点，判断当邻域内节点连接．后代价是否比原始代价要低，如果是则重新定义该节点的父节点为否则保持不变。当选定作为的父节点后，访问其邻域内其他节点，作为父节点时代价比原始代价要小，则将Ａ的父节点更新为最终得到搜索树Ｔ。其中起点坐标为（－１２．５，－５．５），目标坐标为（７，－３．６５）。ＲＲＴ算法用时１．８９３８ｓ，规划路径长度为６６．５；ＲＲＴ＊算法用时８．１１７３ｓ，规划路径长度为２２．０７９８。！＾＊算法虽然用时更长，但规划路径更短，从图中也可看出ＲＲＴ＊规划的路径趋于最优。从前文介绍可知，ＲＲＴ和ＲＲＴ＊算法都是在机器人状态空间内均匀采样的算法，虽然这种方式便于向未知空间探索，但对许多不必要的区域进行采样增加了计算量。随着规划空间的增加，算法收敛速度减慢，不利于在动态环境规划。Ｇａｍｍｅｍｍ于２０１４年提出的ＩｎｆｏｒｍｅｄＲＲＴ＊算法在以初始节点和目标节点为焦点的椭圆内采样，大大降低算法计算复杂度，使得在较大状态空间里规划依然可以保持收敛速度。

  

               ＲＲＴ＊算法的基础上，结合其他改进ＲＲＴ算法提出了一种真正意义上的实时规划算法ＲＴ－ＲＲＴ＊。该算法保证机器人在运动过程中避开动态障碍物，并当目标点切换时能够迅速求得较优解。虽然该算法成功在二维平面内实现了实时规划，但对于七自由度刚性机械臂这种高自由度强耦合系统，仍然面临不少问题。为保证机械臂实时避障规划，常选择关节空间作为规划空间，从而避免繁重的机械臂逆运动学计算。然而实际情况常只给定机械臂末端目标姿态，并不直接给出关节目标，需通过逆运动学求解。对于七自由度机械臂同一末端姿态可求解出无数关节角，因此机械臂在规划空间中的目标为目标区域，且存在障碍物区域覆盖部分目标区域的情况。此外由于空间中存在运动物体，障碍物区域与目标区域的重叠部分也在随时间变化。寻找状态节点的邻近点是ＲＲＴ类算法的基础，随着节点数目的增多和自由度的增加，遍历所有节点进行查找效率过低，将极大影响算法的实时性。

             鼎湖区升高维修车出租,   鼎湖区升高安装车出租,  鼎湖升高车出租