摘    要：針對多自由度機器人手臂在未知環境中實時連障的問題，提出了一種基于環境信息的連桿機器人買時路徑規劃方法。采用笛卡爾空間內的障礙物檢測信息建立了障礙物的空間模型，并依據該模型設計一種基于啟發式規則的機器人路徑規劃算法。該算法不斷猜測和修正路徑，通過模糊推理得到下一位姿點，通過曲線擬舍得到到達該位姿點的路徑：在mallab下利用機器人工具箱建五了puma560型機器人的運動學模型，并在運動空間設置障礙物，對該算法進行仿真分析，分析結果說明所提出的路徑規劃算法可以在較短時間內完成避障運動，具有較好的實時性，同時運動關節的角度變化曲線比較平滑，運動中沖擊力較小，這些特點使其便于在實際工程中使用

關鍵詞：機器人；路徑規劃；環境模型；啟發算法

中圖分類號：tp 27    文獻標識碼ia

    機器人路徑規劃是根據要達到的目標姿態及周圍障礙物信息，控制機器人避開障礙物達到目標姿態。路徑規劃主要包括全局規劃和局部規劃兩類方法。全局規劃是在w e．howden提出的柵格法。基礎上發展起來，此方法要知道完整的環境信息，應用范圍有限。局部路徑規劃包括障礙物模型映射到結構空間的c-space方法和建立人工勢場2種方法。但它們都存在一定的問題，由latombe首先提出的c-space方法隨著關節連桿個數的增加復雜度成幾何級數上升，vladimir lumelskv將該理論應用于多自由度機器人puma560，并取得很好的控制效果，但仍存在關節個數增加后控制算法極度復雜的問題。由khatib提出的人工勢場計算量小，實時性好且產生的路徑比較平滑，但會陷入局部平衡點而停止運動。現代機器人路徑規劃思想集中于對智能控制方法的研究，尤其是基于模糊控制規則的路徑規劃越來越受到重視，陸續提出了直接基于傳感器信息和環境模型的路徑規劃思想，但是問題在于隨著障礙物數量和關節個數的增加，出現模糊決策規則爆炸的問題。

  本文討論了一種基于環境信息的實時路徑規劃方法，根據傳感器獲得的環境信息在三維空間中直接建立障礙物模型，并應用啟發式的算法，即采用基于模糊決策的猜測修正式的控制規則，在含有多個障礙物的路徑規劃問題上，有較好效果。

    1)機械臂連桿的描述本文采用由denavit和方面的教學與科研工作hartenberg提出的通用d-h方法，用一個4×4階的齊次變換矩陣描述相鄰兩連桿的空間關系。機械臂連桿，如圖1所示。

   

定義如下4個參數：

    將各連桿變換_i^i-1t（i=1，2，…，n）相乘得到：

式中，^o_nt為操作臂變換矩陣，表示末端連桿坐標系{n}相對于基坐標系的描述。

  基于變換矩陣，再根據各個關節位置傳感器的輸出，得到各個關節變量qi(i=l，2，…，n)的值，即可求出^o_nt。

  2) puma560杌器人運動學模型根據前述內容，可建立unimat/on公司的六自由度轉動關節操作臂puma560的運動學模型。機械臂結構此處不再給出，連桿參數，見表1。

 

經過計算可求出機械臂主要的運動學方程如式(3)所示。它說明如何計算機器人坐標系{3}相對于坐標系{0}的位姿。

式中，c5為cosθ₅的縮寫；s5為siriθ₅的縮寫等。

  進一步應用matlab的機器人工具箱，可建立puma560機器人的運動學模型，如圖2所示。