6、平行机器人工作空间计算方法及3 - RSR并联机构运动学分析

平行机器人工作空间计算方法及3 - RSR并联机构运动学分析

1 引言

在机器人领域,确定并联机器人的工作空间是一项重要任务,它对于机器人的设计、优化和应用具有关键意义。本文将介绍两种确定并联机器人工作空间的方法,并分析一种特殊的3 - RSR并联机构的运动学特性。

2 确定并联机器人工作空间的方法
2.1 离散化方法

离散化方法基于对关节参数的离散化。对于每个关节参数 $q_i$,其离散值 $q_{i,j}$ 可通过以下公式计算:
$q_{i,j} = q_{i,min} + \sum_{j = 1}^{n} (j - 1)\Delta q_i$,其中 $\Delta q_i = \frac{q_{i,max} - q_{i,min}}{n}$。

正向运动学问题 $x = f_{FKP}(q)$ 可用于计算给定 $m$ 个主动关节参数组合对应的末端执行器位姿 $x$。通过考虑每个关节参数离散化后的所有可能点组合,工作空间可生成为 $n^m$ 个位姿的点云。

然而,这种方法存在一些缺点。由于生成的位姿数量呈指数级增长,从计算角度来看,确定工作空间可能非常耗时。影响循环次数的两个参数中,$m$ 由机器人架构决定,无法修改;而 $n$ 取决于所选的离散化间隔,减少 $n$ 会降低点密度,从而降低工作空间的分辨率,并可能遗漏机器人出现奇异行为的关键点。不过,该方法因其简单性而被广泛使用,只需要了解机器人的正向运动学问题。

2.2 代数几何方法

代数几何方法通过相交每个肢体生成的工作空间体积来计算并联机器人的工作空间。该方法不需要对机器人进行先验建模,只需要其拓扑布局

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值