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吊车出租, 花都吊车出租, 从化吊车出租 基于黎曼运动策略的吊车机械臂在线运动规划方法?? 适用于一些不存在动态障碍物和目标点的工业情景。但对于大多数的人机交互情景,环境中的障碍物和目标点可能是实时变化的,此时离线的运动规划算法不再适用,促使我们研究机械臂在线运动规划算法。本质上,在线规划方法和离线规划方法没有明显的区分界限,如果离线规划算法速度足够,也可以循环运行以达到在线的效果。但对于实时性要求较高的情景,基于采样的算法实时性一般难以满足要求。为了解决上述问题,我们有两种思路: 1) 对基于采样的算法进行改进以达到速度要求。 2) 使用实时性更高但是不完备的算法。
提升基于采样的算法速度较为困难,现有的很多研究都致力于此,但是效果均不理想,且容易破坏算法本身的完备性。并且基于采样的算法具有随机性,将导致在线轨迹质量较差。由于在线规划场景是实时变化的,对算法完备性的要求相对较低,而对轨迹的流畅度和算法速度要求很高,因此将采用第二种思路。
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以机械臂在线运动规划为核心,在介绍了一系列方法后,最终将重心放在黎曼运动策略上。黎曼运动策略将各个任务空间定义为非欧空间,针对不同的任务引入不同的黎曼度量,对空间进行不同形式的变形,以此实现自然顺畅的避障和目标追踪行为,并能够根据任务空间中位置和速度的变化调整任务权重。本文在此基础上又提出了改进的黎曼运动策略,这是本章的创新点,针对几何动力系统中的势场函数做了改进,实现了更好的性能,与其它常用的方法进行了实验对比,并在实物机械臂上进行了验证。
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