工業(yè)機器人運動規(guī)劃研究進展
- 作者:劉暾東,陳馨,吳曉敏,邵桂芳
- 點擊數(shù):23528 發(fā)布時間:2020-05-08 13:35:00
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由于工業(yè)機器人構型空間和工作環(huán)境的復雜性,傳統(tǒng)運動規(guī)劃算法難以在有限時間內(nèi)進行路徑求解,如何提高算法的規(guī)劃效率與最優(yōu)性成為研究熱點。本文跟蹤目前工業(yè)機器人運動規(guī)劃算法的發(fā)展現(xiàn)狀,針對主流隨機采樣算法的原理與發(fā)展脈絡進行了細致分析與總結。在此基礎上,詳細闡述了基于強化學習的隨機采樣算法,該方法引入了規(guī)劃學習機制,在保證求解速度的同時,還能不斷提高求解質(zhì)量。同時對當前運動規(guī)劃算法存在的一些不足提出了建議與展望。
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