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基于泛函梯度优化的运动规划算法: 收藏
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引用; 《计算机工程与设计》2020年第4期41卷 1006-1011页; 作者：傅来磊易阳张兴华南京工业大学电气工程与控制科学学院江苏南京211816; 针对高自由度的机械臂的灵活性和自主性问题,提出一种快速且高效的机械臂运动规划算法。通过动态运动基元(DMPs)模型对运动轨迹进行编码提取特征,作为运动轨迹先验知识,基于现在物理环境和目标任务设计无碰撞及高能效的目标泛函,通过对...; 针对高自由度的机械臂的灵活性和自主性问题,提出一种快速且高效的机械臂运动规划算法。通过动态运动基元(DMPs)模型对运动轨迹进行编码提取特征,作为运动轨迹先验知识,基于现在物理环境和目标任务设计无碰撞及高能效的目标泛函,通过对目标泛函进行梯度下降得出在该环境下的最优轨迹。为验证算法的有效性,通过机器人实验平台(v-rep)模拟机械臂的日常操作任务。实验结果表明,在整个工作空间内,机械臂通过少量的迭代(少于6次),便可生成无碰撞的运动轨迹,可降低能耗20%以上。; 来源：详细信息评论

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