典型文献
基于DMP-RRT的机械臂轨迹学习与避障方法
文献摘要：
针对机械臂在工作空间中运动轨迹规划难的问题,文章提出了一种基于示教学习的轨迹学习与避障方法,该方法融合了高斯混合模型(GMM)、动态运动基元(DMP)和快速扩展随机树(RRT)方法.通过GMM表征预处理后的轨迹数据集,提取运动特征,优化轨迹点分布并回归生成示教轨迹.利用DMP模型对优化轨迹进行编码,学习生成复现轨迹,并具有一定的轨迹泛化能力.同时,在工作空间中存在障碍物的情况下,采用RRT算法在DMP生成轨迹的基础上进行修正,快速得到避障路径.最后在Franka-Panda七自由度机械臂平台上进行物块搬运实验,实现了机械臂抓取-放置作业的快速部署与精准操作,结果验证了文章所设计方法的有效性.
文献关键词：
示教学习;轨迹生成;避障;抓取-放置作业
中图分类号：
作者姓名：
金宇强;仇翔;刘安东;张文安
作者机构：
浙江工业大学信息工程学院,杭州310023;人机协作技术浙江省国际科技合作基地,杭州310023
文献出处：
引用格式：
[1]金宇强;仇翔;刘安东;张文安-.基于DMP-RRT的机械臂轨迹学习与避障方法)[J].系统科学与数学,2022(02):193-205
A类：
轨迹学习,Franka
B类：
DMP,RRT,机械臂轨迹,避障方法,工作空间,运动轨迹规划,示教学习,方法融合,高斯混合模型,GMM,动态运动基元,快速扩展随机树,轨迹数据,运动特征,复现,泛化能力,障碍物,避障路径,Panda,七自由度机械臂,搬运,机械臂抓取,快速部署,轨迹生成
AB值：
0.37016
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