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An obstacle avoidance path planning method for robot grasping based on point cloud environment modelling
DOI:10.1007/s11370-026-00713-6.png)
摘要
En 中文
家庭服务机器人在杂乱日常场景中执行抓取任务时,面临着避障和环境适应性的重大挑战。现有方法通常因环境建模不准确和高维关节空间规划收敛缓慢而受限,影响了其在复杂家居环境中的有效性。为解决这些问题,本文提出了一种基于点云环境建模的机器人抓取避障路径规划方法。该方法包含两个主要模块:环境建模模块和避障路径规划模块。在环境建模模块中,采用基于八叉树的环境表示结合点云条件滤波,以高效获取准确的空間占用信息,同时抑制机械臂引起的自占用。在避障路径规划模块中,引入了包含降维的解耦位姿规划策略,以加速机械臂关节空间的优化收敛。此外,开发了一种高效的碰撞检测方法,以增强规划过程中机械臂的避障能力。仿真结果表明,所提出的策略相比基线方法可将规划时间降低31.1-67.6%,并生成更安全的无碰撞路径。在复刻的家居场景中的实际抓取实验进一步验证了该方法能够可靠地生成可行且安全的避障路径。
Keyword:
Household service robot
Object grasping
Point cloud
Obstacle avoidance path planning
Gilbert-Johnson-Keerthi (GJK) algorithm
期刊
IF:
4.3
论文数:
78
被引数:
1.2K
机构
引用论文
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