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An adaptive path planning algorithm with singularity consistency for robotic arms
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AI
DOI：10.1017/S0263574725102890.png)
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摘要
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本研究提出了一种新颖的方法来解决机械臂运动中奇异性带来的挑战，重点聚焦于笛卡尔路径规划和几何路径的遵循。鉴于传统奇异性避让方法的局限性，该研究提出了一种综合策略：通过奇异性一致表示重构奇异区域内的运动模式，对笛卡尔几何路径应用弧长重参数化，并将路径曲率作为动态加权因子用于采样间隔调整。该方法在笛卡尔空间中实现了关节速度平滑性与几何跟踪精度之间的平衡，显著增强了机器人遵循规定几何路径的能力，尤其是在靠近奇异性的区域。实验结果表明，所提出的方法在促进平滑的奇异性过渡、改善关节速度连续性以及增强几何路径遵循方面具有有效性。该研究通过为需要精确轨迹跟踪和有效奇异性处理的场景提供了一种实用解决方案，为机械臂路径规划领域做出了贡献。
Keyword:
singularity consistency
path arc-length parameterization
weights adaptive sampling
期刊
R
IF:
2.7
论文数:
114
被引数:
4.1K
机构
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