冗余度机械臂的末端执行器在执行给定的任务时比其所必需的自由度有更多的自由度。在这种情况下,关节的冗余度使机械臂的运动控制问题更加复杂。冗余度机械臂的运动学研究中的一个基本问题是冗余度解析问题——当其执行一个给定的末端任务时,关节变量可能存在多解甚至无穷解。对于该问题的传统解决方法是基于伪逆的方法,即由一个最小范数解加上一个同类解。近年来对该问题的研究多采用在线优化方法。关节角偏差现象是指在末端执行器完成任务后,末端执行器的运动轨迹是闭合的,但关节角向量在关节空间中的轨迹却不是闭合的,这一现象也被称为非重复问题。使用传统的伪逆方法对冗余度解析问题进行求解得到的结果也可能是非重复的。目前已提出的冗余度解析方案基本上都是在速度层上对该问题进行求解,但这对于某些加速度或力矩控制的机械臂并不适用,且无法考虑到机械臂的关节加速度极限。本文介绍了一种基于二次规划(QP)的方法,用以解决冗余度机械臂的关节角偏差问题。由于关节在运动过程中是需要考虑物理约束的,所以我们考虑了机械臂的关节极限,关节速度极限和关节加速度极限。该方案最终被表示成一个严格凸的二次规划问题并在加速度层上求解。本文使用一种简化的基于LVI的原对偶神经网络作为上述QP问题的实时求解器。本文最后展示了基于PA10机械臂的末端多种路径的计算机仿真结果,仿真结果验证了该方案的可行性和有效性。
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