空間機械臂避障軌跡規(guī)劃的遺傳算法應用

韓明軒

（臺?，斉瑺柡穗娫O備股份有限公司，山東 煙臺 264003）

空間機械臂在具體應用的時候，其具有有效載荷搬運和執(zhí)行空間實驗等作用，甚至也能夠完成接送宇航員太空漫步的任務，通常情況下，空間機械臂中的部分作業(yè)軌跡是在進行實驗之后預先存在的，而多數(shù)作業(yè)是不能夠進行提前預定處理的，這些任務的完成就需要利用遙操作控制器的方式，由宇航員對機械臂末端直接控制處理，為了防止其中出現(xiàn)干涉和保證安全等情況，空間機械臂的運動速度是相對較慢的，在監(jiān)控裝置操作機械臂視野受限的情況下，操作人員在對其進行控制處理的時候，難易承受生物學疲勞。

1 空間機械臂避障軌跡規(guī)劃相關內容

空間機械臂軌跡規(guī)劃中的困難主要是由于其對穩(wěn)定和安全等方面存在著較高的要求，空間機械臂軌跡規(guī)劃的時候，需要能夠保障機械臂全局避障，規(guī)劃軌跡能夠促使各關節(jié)角運動量最小，也需要機械臂末端軌跡的長度能夠保持著較短的距離，并且其機械臂運動時間也相對比較短，其在有解的情況下，是不允許出現(xiàn)算法失敗的情況的。

當前情況下的機械臂軌跡規(guī)劃方法雖然具有較為豐富的特點，并且其成熟度也相對比較高，但是其在對各種指標相互關聯(lián)和影響的性能協(xié)調方面還存在一定缺陷。通過障礙物和機械臂在垂直相交的平面內的投影情況對其干涉情況加以判斷，通過對機器人的構型判定，不同連桿在不同干涉中，需要使用抬高某連桿或原路返回等策略，避免出現(xiàn)障礙的情況，而在復雜的情況中，也可能會由于出現(xiàn)干涉情況以及避障策略考慮不夠全面等情況的出現(xiàn)而發(fā)生無解的情況。

2 空間機械臂避障軌跡規(guī)劃模型簡化

空間機械臂避障軌跡規(guī)劃的遺傳算法應用研究的空間機械臂主要選取的是3連桿6DoF機械臂工具，在其具體工作的時候，主要是處于基座位姿受控模式中，這就使得避障算法在具體應用的時候，不需要對自由漂浮情況下機械臂的動力學方面的特征考慮，并且在進行空間機械臂避障情況研究處理的時候，也需要首先對機械臂模型和障礙等進行簡化處理，并且使用數(shù)學描述機械臂簡化方法，將機械臂連桿的徑向最大包絡半徑共同疊加在障礙物的厚度上。在這一情況下，需要將機械臂連桿和障礙兩個實體之間的干涉計算的時候，促使其對直線段和實體間的位置關系進行判斷，這種機械臂簡化的方式由于連桿最大尺寸疊加在障礙物上，從而使得其實際的工作空間被占據(jù)，但是其本身具有一定的可靠性以及簡便性等特點，促使空間機械臂避障軌跡規(guī)劃的遺傳算法在機器人避障領域應用范圍相對較廣，使用相互疊加的球包絡實體，促使無法進行描述的實體外形能夠向用球心和球半徑描述的球體序列轉化[1]。

3 空間機械臂避障軌跡規(guī)劃

關節(jié)空間內的軌跡規(guī)劃實。能夠促使機械臂各關節(jié)的動力學性能得意提升，促使其速度以及加速度等方面都可以得到有效控制，并且機械臂的操作環(huán)境本身就存在著能夠得到人為優(yōu)化處理，不會具有雜亂無章和紛繁復雜等特點，這就需要在一般情況下，只需要對其加以假設處理即可，假設其中存在中間點，使得前后兩段軌跡的拉伸和扭曲等對存在的障礙有效避免[2]。

4 基因優(yōu)化過程

以適應度函數(shù)為例，遺傳算法在空間機械臂避障軌跡規(guī)劃中加以應用的時候，其首先需要在取值范圍內進行隨機解設置處理，并且將其作為基因，設這一隨機解為P，并且對其中是否存在最優(yōu)解加以判斷處理，如果其中存在最優(yōu)解的時候，則計算結束，而如果其中不存在最優(yōu)解的話，就需要對末端軌跡長度以及關節(jié)角的增量和、時間超限的總和等加以計算處理，并且進行適應度指標計算，對其中適應度比較小的K1解刪除處理，在取值范圍之內進行K1解補充處理，并且對K2組解隨機更改處理，對其中K3組的解兩兩之間任意值互相交換處理。判定遺傳算法是否最優(yōu)，是對P組基因適合度指標fG是否接近的重要方式，如果fG之間的數(shù)值的差異比較小，就能夠說明種群基因之間的相似程度是比較高的，而這一基因就是最優(yōu)解，隨后退出程序。如果fG之間的差異相對較大，就需要根據(jù)其中存在的適合度之比對其中適合度相對比較小的基因組加以刪除處理，并且在對這些基因組刪除處理之后，隨機使用保留的基因組對已經刪除的基因數(shù)補充處理，并且在這一過程中保持種群Pn不變。根據(jù)空間機械臂工作特性中的相關要求，適合度指標主要為fG=fob/(η1fto +η2fq+η3fl+η4ft）。

5 結語

本文根據(jù)空間機械臂的系統(tǒng)的相關要求，使得關節(jié)空間內基于遺傳算法的軌跡避障方法成為顯示，也使得空間機械臂的系統(tǒng)的動力學性能不斷優(yōu)化，使得整個機械臂對其中存在的障礙避開，空間機械臂避障軌跡規(guī)劃的遺傳算法應用在經過反復驗證之后，具有穩(wěn)定可靠且計算效率比較高等特點，在這之中，計算量最大的運算和檢驗之間具有一定聯(lián)系。通過基因算法計算的機器人軌跡并不能夠確定是最優(yōu)解，但是其屬于對相關約束條件加以滿足的接近最優(yōu)解中的一個解，為了能夠得到其中存在的最優(yōu)解，需要對最初的種群數(shù)量和基因算法的迭代次數(shù)的摩納哥增加處理，對基因算法中基因交叉和變異的方式等有效改善，但是對于其中存在的軌跡規(guī)劃過程而言，空間機械臂避障軌跡規(guī)劃的遺傳算法能夠在任意自由度機器人的避障軌跡規(guī)劃中加以推廣和應用。

[1]王一帆．基于多傳感器的空間機械臂精細操作控制方法研究[D]．北京郵電大學,2017．

[2]滕根保．面向狹窄通道的機械臂避障規(guī)劃與示教技術研究及應用[D]．浙江大學,2017．