桥检车出租， 梅州桥检车出租，清远桥检车出租    桥检车的机械臂运动规划方法研究现状？     基于人工势场的离线和在线规划方法： Khatib 于 1986 年提出了人工势场法，假想在规划环境中存在虚拟的势场，目标点产生吸引的势场，作用在机器人上某些点。障碍物产生排斥势场，作用于机器人全身，两种势场叠加，使得机械臂在合力的作用下沿着势场的负梯度方向运动，避开障碍物且到达目标点。为了更好地避开动态障碍物，在斥力势场中考虑了障碍物的速度进行设计。在势场的设计中引入了相对速度和加速度，并作为影响因子修正势场，以实现追踪动态的目标点和避开移动的障碍物。人工势场法原理简单，且便于实现，但容易使机器人陷入势场的局部极小值，即机器人在未到达目标点的情况下达到了受力平衡而不再运动。针对该问题，引入了势场栅格的概念，将空间划分为栅格，基于障碍物对每个栅格的影响程度不同来构建势场，并且将机器人经过的路径进行势能的累加，势能与路径本身长度以及经过的栅格有关，最后机器人会沿着累加势能最小的路径到达目标点。使用遗传算法先求得一个初始解，以该初始解为起点，在移动机器人 C 空间使用势场进行避障，并在一些局部极小值点的周围添加了虚拟的障碍物以避免机器人陷入其中。另外，还有向量场矩形法、将势场和预测的方法相结合,将势场法与模糊神经网络结合等方法，都是为了解决人工势场法的不足。 综上，人工势场法实现简单，原理也容易理解，但是人工势场法的缺陷也非常明显， 即容易陷入局部极小值且运动容易振荡，在障碍物周围运动缓慢，且难以在机械臂 C 空间构建势场，而一般只能在笛卡尔空间构建并作用于连杆上的多个控制点。虽然许多学者都在努力解决，但仍没有算法能完全弥补这些缺点。 

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     基于优化的离线和在线规划方法： 近年来，由于深度学习和最优化理论在各个领域广泛应用并取得良好成效，开始将智能算法和优化算法应用在机器人运动规划中。将串联机械臂的运动规划看作是带约束的多目标优化问题，使用遗传算法规划出无碰撞轨迹。并联神经网络和模拟退火方法相结合，规划出路径后再针对性做修正以得到最优的平滑路径。该方法适用于静态且已知的环境。在移动机器人的在线运动规划中引入了改进蚁群算法，并使用狼群分配原则更新信息素以解决局部最优问题，最后使用粒子群算法优化蚁群算法的参数。在线运动规划看做是轨迹优化问题，使用模型预测控制（MPC, Model Predictive Control）方法，将障碍物和速度限制都转化为约束项。实验中以人作为动态障碍物，把人体模型简化成多个球体和圆柱体的组合，简化了障碍物距离的计算，从而实现较好的实时性。 

     基于操作空间控制的在线规划方法：  操作空间控制方法强调快速反应性响应而不是计算成本高昂的规划，引入了控制理论，从而开发了高效的闭环控制技术用于机械臂的避障和目标追踪。例如将虚拟的质量集中在机械臂末端执行器上，然后构建一个弹簧-阻尼系统将末端和目标点相连接，控制机器人使其行为模拟虚拟系统，产生一个控制率，其稳定性由虚拟系统的总能量决定。这种以任务为中心来塑造动能和势能的方式，在操作空间控制的文献中很常见。在另外一些文献中也有类似的做法，在现有的力学系统（比如机器人本身的动力学系统）基础上施加一定约束来构建虚拟力学系统。该方法使用高斯最小约束原则的广义形式来设计控制器，因此这种虚拟力学系统在实现任务的同时还能表现得跟机器人的真实力学系统很相似。总的来说，操作空间控制的方法根据任务约束，将机器人原本力学系统的能量进行了重新塑造。但是，虽然这些技术从机器人的运动学结构中解释了机器人本身的几何特点，但它们把任务空间看作简单的欧几里得空间，未能对外部环境的几何进行更加复杂和细致的处理。因此，避障必须依赖于外部势函数，当机器人接近障碍物时会产生明显的减速和震荡行为。

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