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基于分段动态运动基元的机械臂轨迹学习与避障方法

Robotic Arm Trajectory Learning and Obstacle Avoidance Method Based on Segmented Dynamic Movement Primitive

作     者:刘暾东 张馨月 林晨滢 吴晓敏 苏永彬 LIU Tundong;ZHANG Xinyue;LIN Chenying;WU Xiaomin;SU Yongbin

作者机构:厦门大学萨本栋微米纳米科学技术研究院福建厦门361102 

出 版 物:《机器人》 (Robot)

年 卷 期:2024年第46卷第3期

页      面:275-283页

核心收录:

学科分类:12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 080202[工学-机械电子工程] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0837[工学-安全科学与工程] 0804[工学-仪器科学与技术] 0802[工学-机械工程] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)] 

主  题:示教学习 轨迹学习 动态运动基元 快速扩展随机树 避障轨迹 

摘      要:针对存在障碍物的复杂工作场景中所规划的机械臂运动轨迹与示教轨迹相似性不高的问题,提出一种基于分段DMP(动态运动基元)的轨迹学习与避障方法。首先利用DMP模型对示教轨迹编码生成一条学习轨迹,结合快速扩展随机树算法(RRT)在工作空间中获得能够顺利回归原始轨迹的避障路径;然后针对避障路径确定中间点进行分段DMP优化编码,学习生成具有一定泛化能力的复现轨迹;最后通过机械臂进行轨迹复现,实现保留原始轨迹特征的避障功能。通过手写体字母实验与六轴机械臂平台上的物块搬运实验进行验证,结果表明:DMP分段编码的能力有效解决了传统避障算法所造成的轨迹变形和特征破坏问题,与传统避障算法的轨迹相比,实验结果轨迹与示教轨迹的相似性有了明显提高,验证了所提方法的有效性。

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