1.课题研究背景及意义

随着工业化进程速度逐渐加快，机器人己经逐渐的进入人们视野，包括工业生产和日常生活中。随着国内制造业的快速发展，机器人的产业化发展也将快速发展。据《高端装备制造业十二五＂发展规划》介绍，到2016年，机器人将会成为当前的高端智能装备制造的重要组成部分，这就表示国内己经开始注重机器人这一产业的发展。机械手系统是机器人系统中的重要部分。使机械手末端执行器按照预定的轨迹运行乃是机器人控制的基本任务之一。它可以代替人类完成各种人类不能直接接触的、危险的工作，并且它的工作效果是可以精确，快速和稳定的。因此它在工业上和其他方面的应用是非常有现实意义的。机械手轨迹规划是指在满足一定约束的条件下，从起始位姿到目标位姿规划一条无碰撞的运动轨迹。常用的路径规划算法有C-空间法, 人工势力场法, 假设-修正法, 预处理-规划算法。

①C-空间法　由S .Udupa 和T .Lozano-Perez等人发展起来的一种无碰撞路径规划算法 ,其基本思想是把障碍物映射到机器人的C-空间(形位空间), 此空间为机器人的C-障碍空间, 余下的是C-自由空间, 规划的目标就是要在C-自由空间生成一条包含起始点和目标点的路径。C-空间法的难点是如何把障碍物映射到C-空间形成C-障碍空间, 由于机器人在形位空间的自由度通常超过5 个, 这使得障碍物到C-空间的映射相当复杂, 技巧性强, 计算量大(计算复杂度是机器人自由度个数的指数函数)。

②人工势力场法　机器人路径规划的重要方法 , 最初由Khatib 提出, 其基本思想是引入一个称作势力场的数值函数来描述机器人空间的几何结构, 通过搜索势力场的下降方向来完成运动规划。势力场分为两个部分, 即目标位姿产生的引力场和障碍物产生的斥力场, 引力场使机器人向目标位姿靠近, 斥力场使机器人绕开障碍物。人工势力场法的优点是计算量较小, 但利用人工势力场进行路径规划的最大问题是:搜索过程往往在势力场的局部极小点停止。

③假设-修正法 通过”路径假设, 路径检验, 中间点生成”的过程将运动规划问题分解为若干子问题来求解。假定-修正法首先在起始点和目标点之间按照一定的方式生成一条路径, 然后对该路径进行碰撞检测, 若没有碰撞, 则路径规划结束, 若有碰撞, 则在起始点和目标点之间插入一无碰撞中间点, 然后再重复上面的过程。假设-修正法的关键在于中间点生成的方法, 它决定了该算法的求解效率, 假设-修正法的优点是算法简单, 但假设-修正法每次都要对新生成的路径进行碰撞检测, 计算量较大。

④预处理-规划算法　分为预处理和规划两个独立的过程。预处理阶段, 首先在机器人形位空间应用概率方法搜索一组无碰撞形位点, 然后把这些形位点互联成一个无碰撞网络, 网络中的每条边都处于机器人自由空间;在规划阶段, 首先在预处理阶段生成的网络中寻找两个形位点A 和B ,使起始点和目标点分别与A , B 之间存在一条无碰撞路径, 然后在网络中寻找一条最短路把A 和B 连接起来, 这样就得到一条从起始点到目标点的无碰撞路径。预处理-规划算法的优点在于其规划过程的算法简单, 计算量较小,因为大量的数据处理在预处理阶段完成了, 同时该算法和其他方法相比通用性强, 这一点已被实验应用所证明。该算法的难点是如何通过预处理过程得到一个完整可靠的无碰撞网络。

动态动作基元的核心理念（DMPS）是代表运动基元作为一个动态系统的组合。主要动态系统的状态变量[ y yacute; yuml; ]表示轨迹控制，例如，7个关节的机器人手臂，或它的三维的末端执行器的位置，吸引子的状态是运动的终点或目标。DMPS的主要优势是，他们继承了较好的性能，从线性动态系统（保证收敛到吸引子，扰动的鲁棒性，时间的独立性，等）同时通过增加一个非线性强迫项的代表，允许任意（光滑）的运动来表示。这种强迫项经常从示范中学习，随后通过强化学习得到改进。

参考文献

[1]. S. Schaal, ”Dynamic movement primitives: A framework for motor control in humans and humanoid robotics,” in 2nd International Symposium on Adaptive Motion of Animals and Machines (AMAM), 2003..