71、机器人操作任务的可达性、能力分析及Delta并联机器人灵巧度优化

机器人操作任务的可达性、能力分析及Delta并联机器人灵巧度优化

在机器人操作领域，准确评估机器人的可达性和操作能力，以及优化机器人的设计参数以提高其灵巧度至关重要。本文将介绍机器人操作任务中可达性和能力分析的相关内容，以及Delta并联机器人灵巧度优化的方法。

体素质量评估

在机器人操作中，能力地图有着广泛的应用，例如寻找工作空间内执行预定义路径的最佳区域，或者评估末端执行器的最终姿态。体素质量评估在这些应用中起着关键作用，它能为机器人在特定TCP位置周围的局部灵巧度提供信息。
- 可达性指数R ：为了量化R3中某区域的可达性，提出了可达性指数R。它基于对近似SO(3)的相关旋转体素的离散化。设nb为SO(3)中考虑的箱数，vi为第i个箱的占用二进制值，则R的定义为：
[R = \frac{\sum_{i = 1}^{n_b} v_i}{n_b}]
R表示体素中被占用箱的比例，R值越高，机器人在该工作区域的灵巧度越高。
- 区域灵巧度指数D ：在规划从初始到最终TCP姿态的路径等应用中，了解相邻体素的灵巧度有助于避免机器人进入灵巧度较差的区域。根据预定义邻居的数量k，可以创建不同的体素邻接关系来定义区域灵巧度指数D。设co(i, j)是评估两个体素i和j之间共同方向数量的函数，中心体素(0)的区域灵巧度指数定义为：
[D_0 = \frac{\sum_{i = 1}^{k} co(0, i)}{k \cdot co(0, 0)}]
不同的体素邻接关系包括6 - 邻接体素、18 - 邻接体素和26 - 邻接体素。
- 其他指数