融合长短时记忆机制的机械臂多场景快速运动规划

• 作者: 丁其川 夏崇坤 孙永生 张云洲 王晓哲
• 来源期刊: 控制与决策
• 学科: 工学
• 关键词: 多自由度机械臂 运动规划 GMM 碰撞检测 场景匹配 记忆机制
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 2968-2976
• 页数: 9页
• 分类号: TP241
• 语种: 中文
• DOI: 10.13195/j.kzyjc.2018.1387

摘要

针对快速扩展随机树(rapid-exploration random trees,RRT)算法难以有效解决多场景环境下的机械臂快速运动规划问题,提出一种融合长短时记忆机制的快速运动规划算法.首先,采用高斯混合模型(Gaussian mixture models,GMM)在规划的初始阶段通过随机采样构建环境的场景模型,并利用该模型进行碰撞检测,以提高运动规划效率;然后,根据人类的记忆机制原理,对多场景的不同GMM按照即时记忆、短期记忆和长期记忆进行存储,并通过场景匹配算法实现不同场景GMM的快速自适应提取,提高对变化环境的适应能力;最后,通过在Matlab以及ROS仿真环境下6自由度柔性机械臂的运动规划仿真实验对所提出的算法进行验证.实验结果表明,所提出算法可以快速提取场景的记忆信息,有效提高多场景环境下的运动规划效率,具有较强的适应性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张云洲		71	663	15.0	22.0
2	王晓哲		8	65	6.0	8.0
3	孙永生		1	0	0.0	0.0
4	夏崇坤		1	0	0.0	0.0
5	丁其川		1	0	0.0	0.0