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高空车出租, 白云高空车出租, 清远高空车出租    高空车机械臂进行目标追踪和避障测试实验验证及分析

作者:admin 发布::2023-10-30

      高空车出租, 白云高空车出租, 清远高空车出租    高空车机械臂进行目标追踪和避障测试实验验证及分析    把改进的黎曼运动策略和多种算法进行实验对比,并从多个角度考量算法的性能。在线运动规划对机械臂灵活度要求高,且一般面向人机交互场景,因此实验选取KINOVA Gen3 七自由度机械臂为平台,它比 UR5 多一个冗余的自由度且更加轻巧灵活。  选取一些经典的算法与改进黎曼运动策略对比,所有参加对比的算法如下:

     1)  改进黎曼运动策略(New-RMP)对原算法的几何动力系统部分做了改进。 

     2)  黎曼运动策略(RMP:与改进的算法相比,在避障任务的设计中将势场导函数的缩小因子删除。目标追踪任务与第五节中的设计相同。 

     3)  改进人工势场法(New-PF):在经典人工势场法的基础上的改进,我们使用黎曼运动策略的框架来实现该算法,但是将避障任务中的度量矩阵改成恒定值:G(x) IPFoow , 0ow  用来手动调整权重。同样的,目标追踪任务使用G(x) IPF a aw , 0aw  用来手动调整权重。使用和 RMP 相同的势场函数。由于 New-PF 度量矩阵不能根据位置和速度改变,导致系统无法有效地权衡相互矛盾的各任务,造成更多的碰撞和不稳定性。因此,我们先对目标追踪任务选取一个较大的权重 ,以保证朝算法的整体运行速度,再对避障任务的权重分别选取较低、中等、较大三个档位,并分别记为 New-PF-low,New-PF-med,New-PF-high。 

    4)  非线性变化势场(PF-nonlinear):在 RMP 的基础上,将各任务恒定的任务权重进修改。对于避障任务的权重,即只考虑根据位置非线性变化。在目标追踪任务中即不对空间进行拉伸操作。但我们忽略了由 g(x)产生的曲率项,以匹配经典的操作空间控制的中的方法。 

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     实验环境和方式: 本文先在仿真环境中对各算法进行对比,最后将 New-RMP 进行了实物验证。算法运算平台为搭载酷睿  i7-11700 CPU,内存 16G,装有 Ubuntu20.04 的计算机。在 PyBullet仿真环境中随机生成 5 个类似环境,每个环境含有大小不一的 5 个障碍物和 20个随机采样的目标位置,每个目标位置环绕机器人之间都含有障碍物。在机械臂每两个关节坐标之间均匀取 7 个控制点。实验中,机械臂上各控制点的位置由正运动学计算获取,控制点与障碍物的距离使用 PyBullet 提供的接口函数获取,各个任务空间之间的映射函数的雅可比矩阵则使用TensorFlow 中提供的自动微分工具计算。让所有的算法都在这 5 个环境中运行 20 次(每次对应一个目标点),即每个算法共运行 100 次。 

 

    实验结果和分析: 统计所有算法的指标并绘制成图 。为了方便直观的对比,我们将统计结果等比例缩放,其他所有算法的指标均以 New-RMP 的指标为基准显示。 New-PF 算法的碰撞密度随着避障权重的增高而降低,但以牺牲算法效率和目标完成度为代价。PF-nonlinear和 New-PF-low 看似具有较好运行效率,但碰撞密度很高,说明是靠穿透障碍物从而直接到达目标点实现的,显然没有意义。RMP 和 New-RMP 的碰撞次数都为 0,但 New-RMP 具有比 RMP 更高的算法效率和更好的目标完成度,原因是 New-RMP 通过对势场函数的改进,使得避障时减少了陷入局部极小值的可能性,并且当目标点离障碍物很近时,这种改进可以使得最终收敛点更接近目标点。综上所述,New-RMP 具有最优的综合性能,且表现稳定。 

     将 New-RMP 在 KINOVA Gen3 机械臂实物上进行目标追踪和避障测试,实物与计算机之间使用 RS485 通讯,并使用 ROS 系统对其发送每个时刻的速度指令(通过加速度的积分获得)。不考虑视觉信息,而是在仿真环境中添加与实物环境相同的障碍物和目标点。目标点起初不移动,而当机械臂跨越障碍物即将到达目标点时,目标点开始移动,移动情况在图中显示。机械臂再次跨越障碍物追踪目标,并最终到达目标点。实验表明 New-RMP 算法具有良好的在线避障和目标追踪性能。 

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