论文研究 动态环境中基于PSO的两连杆机械臂交互式启发式D *路径规划解决方案

本文致力于在动态环境中为双连杆机械臂寻找一种智能安全的路径。 本文关注于在每个运动样本域中完全变化的动态环境中运动规划的计算部分,因为局部最小值和锐利边缘是所有路径规划算法中最常见的问题。 另外,在动态环境中寻找路径解决方案对机器人研究人员来说也是一个挑战,因此在本文中,提出了一种提议的混合方法来克服所有这些障碍。 提出的在已知动态环境中获取机器人交互式路径规划解决方案的方法论方法是使用改进的启发式D-star(D *)算法,该算法基于粒子群优化(PSO)技术在每个运动样本的完全自由笛卡尔空间分析的基础上。 此外,已经对D *算法进行了修改,以通过添加停止和返回向后的情况来匹配动态环境要求,这