19、搜索时间的扩展：MURPHY系统在复杂环境下的挑战与机遇

搜索时间的扩展：MURPHY系统在复杂环境下的挑战与机遇

1. 引言

在机器人技术和人工智能领域，解决复杂工作空间中的运动规划问题是极具挑战性的。MURPHY系统作为一种创新的机器人-摄像系统，旨在通过连接主义方法解决多连杆臂在杂乱工作空间中的运动规划问题。本文将探讨MURPHY系统在处理更复杂的三维工作空间和更多自由度的机械臂时，搜索时间将如何受到影响。具体内容包括：

• 在三维工作空间中使用六自由度机械臂进行到达问题的搜索时间难以估计。
• 讨论了过多自由度带来的优势和劣势，例如更容易找到避开障碍物的路径，但也可能导致更多的局部最小值问题。
• 引用了Andrews和Hogan的研究，指出额外的自由度有助于从“困境”中逃脱，尽管也可能增加陷入局部最小值的风险。
• 强调了简单的启发式搜索在规划机械臂路径方面的成功，特别是在三维空间中。

2. 搜索时间的挑战

2.1 三维工作空间中的复杂性

在三维工作空间中使用六自由度机械臂进行到达问题的搜索时间难以估计。自由度过多的优势在于，更容易“扭动”出一条避开障碍物通往目标的路径。换句话说，在配置空间中，有更多方向可以使机械臂在目标距离度量上“下坡”。

优点	缺点
更容易找到避开障碍物的路径	更多的局部最小值
提供更多的灵活性