基于优选学习泛化机制的机械臂运动规划方法

摘要：

针对传统机械臂运动规划方法存在智能化低和适用性差的问题,本文研究了基于优选学习泛化机制的机械臂运动规划方法.根据动态运动基元(DMPS)、机械臂D-H模型和正逆运动学,设计了机械臂示教学习(LFD)运动规划系统.在此基础上依据DMPS的学习特性与样本空间的多样性,提出"方位-距离"筛选规则优选样本,并融入运动特征与障碍物的耦合因子实现避障规划.通过Matlab进行机械臂优选LFD系统建模并仿真分析其可行性与精确性,为了验证系统的适用性,设计并完成障碍物环境下的机械臂避障规划物理实验.本文提出的机械臂运动规划方法在一定程度上赋予了机械臂自主作业的能力,提升了其智能化水平.

关键词：机械臂、示教学习(LFD)、动态运动基元(DMPS)、样本优选、避障规划

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资助基金：国家自然科学基金61573263;湖北省科技支撑计划2015BAA018;国家重点研发计划2017YFC0806503

在线出版日期：2019-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：685-693