检索结果-南通市图书馆

工程科学学报 2025年第1期47卷 113-120页

作者：殷雄陈炎郭文豪杨子辰陈汉歆廖安姚道金华东交通大学电气与自动化工程学院南昌330013

为提高工业机械臂对目标物体抓取及对障碍物躲避的效率和成功率,提出一种基于改进抓取信息引导的快速随机树星(GI-RRT^(*))的机械臂路径规划算法.首先,预先设定最大迭代次数和自适应函数,缩短机械臂运动轨迹生成时间,增强采样导向性和质... 详细信息

为提高工业机械臂对目标物体抓取及对障碍物躲避的效率和成功率,提出一种基于改进抓取信息引导的快速随机树星(GI-RRT^(*))的机械臂路径规划算法.首先,预先设定最大迭代次数和自适应函数,缩短机械臂运动轨迹生成时间,增强采样导向性和质量;其次,基于椭圆形子集直接采样,对采样点位置进行约束,提高采样效率;最后,采用贪心算法删除机械臂运动轨迹的冗余点,并使用三次B样条曲线平滑约束机械臂运动轨迹,提高机械臂运动轨迹的柔顺性.利用生成残差卷积神经网络模型预测,输入深度相机采集的彩色图像和深度图像,输出视场中物体的适当映射抓取位姿.为验证机械臂的抓取效果,选择三指气动柔性夹爪,设计柔性抓取模块,并结合法奥(FR3)协作机械臂构建自主抓取系统,进行二维地图仿真和机械臂样机实验.结果表明,与传统的信息引导的快速随机树星算法相比,GI-RRT^(*)算法运动轨迹长度缩短10.11%,轨迹生成时间缩短62.68%.同时,算法具有较强的鲁棒性.机械臂能独立地避开障碍物、抓取目标物体,满足其自主抓取的需求.

关键词：柔性夹爪机械臂运动规划信息引导的快速随机树星算法神经网络

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