6、机器人多方面技术突破：避障与抓取的创新方案

机器人多方面技术突破：避障与抓取的创新方案

在机器人领域，自主避障和物体抓取是两项关键且具有挑战性的任务。自主避障能让机器人在复杂环境中安全移动，避免碰撞；而物体抓取则使机器人能够与周围环境进行交互，完成各种任务。下面我们将详细探讨这两个方面的创新方法。

基于3D深度相机的多点避障

在机器人避障中，传统的人工势场法存在局部极小值问题，当障碍物、目标和机器人处于特定位置时，机器人可能无法到达目标点。为解决这些问题，提出了基于3D深度相机的多点避障方法。

• 基本原理与力的计算
  • 首先定义了第 $i$ 个评估点与障碍物的最近距离 $d_i(q) = |p_i(q) - p_i(q_{obstacle})|$ ，其中 $\eta_i$ 是正权重系数。当障碍物为凸形时，机器人受到的排斥力可表示为排斥场的负梯度：
    [
    f_{rep,i}(q) =
    \begin{cases}
    0, & d_i(q) > d_{safe} \
    -\eta_i \left(\frac{1}{d_i(q)} - \frac{1}{d_{safe}}\right) \frac{1}{d_i^2(q)} \nabla d_i(q), & d_i(q) \leq d_{safe}
    \end{cases}
    ]
  • 这里 $\nabla d_i(q)$ 表示工作空间中最短距离的梯度，若 $b$ 是障碍物上离第 $i$ 个评估点最近的点，则 $\nabla d_i(q) = \frac{p_i(q) - b}{|p_i(q) - b|