16、核工业中的机器人与人工智能技术

核工业中的机器人与人工智能技术

1. 运动规划算法

运动规划是确定实现目标所需的动作和运动序列的过程，例如从点A移动到点B，对于机械臂来说，就是在环境中移动或重新排列物体。目前，核工业中仍广泛使用远程操作，但由于操作员的态势感知能力较差以及使用控制器困难，这种操作方式可能会很缓慢且繁琐。提高运动规划能力有可能加快诸如将废物装入安全储存容器等任务的速度。

1.1 运动规划的基本概念

运动规划的目标是在满足任何约束条件（如连杆的运动学和动力学约束以及环境中的障碍物约束）的同时，找到规划问题的解决方案。这必须在存在由建模、驱动和传感引起的不确定性的情况下完成。传统上，运动规划分为用于大规模运动的宏观规划和用于高精度的精细规划。通常，随着约束水平的增加（如在精细运动期间），必须以更高的速率获取反馈，并且动作的计算成本更高。

1.2 常见的运动规划方法

• 人工势场法 ：这是最基本的运动规划形式之一，通过逐步探索自由空间直到找到解决方案。可以将其视为一个优化问题，使用梯度下降法找到最优解。
• 基于图的路径规划 ：使用图表示来评估不同的路径树，以从起始状态到达目标状态。例如A*、Dijkstra、广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）。
• 基于采样的路径规划 ：随机向树中添加点，直到找到解决方案。例如RRT和PRM。

1.3 图在运动规划中的应用

图通常由节点（通常表示状态）和边（表示在两个节点之间移动的能力）组成。图可以是有向的或无