11、人形攀爬机器人与非完整系统动力学优化研究

人形攀爬机器人与非完整系统动力学优化研究

人形攀爬机器人的全局路径与局部运动规划

定义 VRHP 与相似算子

首先，将每个 VRHP 定义为一个包含特定元素的结构，例如 V[3]：

V[3] = [[H9,V3;H31,H34], [H14,V3;H31,H34], [H19,V3;H31,H34], [H14,V3;H31,H28],
[H7,V3;H31,H34], [H7,V3;H31,H28]]

这里，V[3] 是 V[] 集合中的第三个元素，而 V3 是有效的右手抓点（抓点 H24）。接着，定义两个元素之间的“相似算子”。若元素 A 和 B 满足 A[1,1]、A[2,1] 和 A[2,2] 分别等于 B[1,1]、B[2,1] 和 B[2,2]，则称它们相似。通过“for”循环比较两个结构间的元素，若出现相似算子，成本加 1。比较完所有右手可及抓点（RHRHs）后，控制器会得到一个包含每个 RHRHs 之间成本的矩阵。

查询阶段

利用总成本最大的方式，机器人能更轻松地攀爬。具体操作如下：
1. 控制器构建一个新图，用最大成本的补值替代 Ma - graph 中 RHRHs 之间的旧成本值，同时保留无穷大值以标识成本为零的 RHRHs 间机器人无法移动，得到新图。
2. 在新图中，从“起始抓点”到“最终抓点”总成本最大的路径即为最易攀爬的路线，使用 Dijkstra 算法解决此问题。

局部运动规划

局部运动规划假设短期目标是将当前位于红色抓点的机器人右手移