【摘 要】
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冗余自由度机械臂具有灵巧性的优势,被广泛应用于智能制造、医疗手术等领域,但也存在机械臂逆运动学求解和路径规划复杂等问题。论文针对机械臂逆运动学求解过程中未将驱动器误差考虑在内,导致末端期望位置与实际位置存在偏差;路径规划全局最优或者近优的轨迹难以获得等问题,开展冗余机械臂关节空间不确定性逆运动学求解和路径规划算法研究,主要内容如下:论文基于7-DOF（7 Degrees of Freedom）机械
【基金项目】
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国家青年基金项目“超冗余机械臂逆运动学算法研究（No.51605092）”； 福建省科技厅重点项目“福建省工业机器人基础部件技术重大研发平台（No.2014H2004）”；
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冗余自由度机械臂具有灵巧性的优势,被广泛应用于智能制造、医疗手术等领域,但也存在机械臂逆运动学求解和路径规划复杂等问题。论文针对机械臂逆运动学求解过程中未将驱动器误差考虑在内,导致末端期望位置与实际位置存在偏差;路径规划全局最优或者近优的轨迹难以获得等问题,开展冗余机械臂关节空间不确定性逆运动学求解和路径规划算法研究,主要内容如下:论文基于7-DOF（7 Degrees of Freedom）机械臂进行运动学建模,采用几何方法进行分析,探讨逆运动学产生无穷解原因,以关节可操作度为评价标准进行逆运动学求解,通过计算机仿真实验对求解准确性进行验证,同时完成工作空间分析,为路径规划奠定基础。根据关节驱动器的不确定性建立关节误差几何模型,通过误差传播分析获得误差集,接着定义了任务误差度量函数作为误差评估指标,并将其解耦为位置误差计算与姿态误差计算两个子问题,根据任务具体要求进行加权求和,最终提出一种满足任务误差要求且无需测量关节误差具体数值的鲁棒逆解求解方案,再通过计算机仿真与真机实验验证算法的鲁棒性。根据对已有的路径规划方法进行分析,提出了融合自适应引力势场的路径规划方法,该方法可以根据目标位置引力场与障碍物周围的斥力场自动调节随机树的扩展过程,引导随机树倾向性生长,以此提高规划效率。采取冗余点剔除策略与RBF（Radial Basis Function）神经网络对该路径进行优化处理,得到更加平滑且接近全局最优的路径方案。仿真实验结果证实论文提出路径规划算法的合理性和高效性。最后,以ROS（Robot Operating System）系统为框架完成机械臂实验设计,通过多组不同实验结果,验证了论文所提鲁棒逆解求解方案与融合自适应引力路径规划方法的可行性和优越性。论文研究工作为机械臂末端高精度定位与复杂环境下路径规划奠定了基础。
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