番禺吊车出租， 天河吊车出租， 南沙吊车出租    吊车机械臂运动规划方法研究现状？  运动规划（Motion Planning）是一个寻找从开始状态到目标状态的机器人运动的问题，其间要避免碰到环境中的障碍物，同时需要满足其他约束条件，如关节极限或扭矩极限。 根据规划所基于的构型空间的维度和种类不同，运动规划可以分为移动机器人运动规划和机械臂运动规划。前者主要在轮式的移动机器人或者无人机上进行，轮式机器人的构型空间是特殊欧式群 SE(2)，而无人机的构型空间是特殊欧式群 SE(3)。机械臂的构型空间即关节空间。运动规划通常在上述构型空间或它们的子空间中进行，在构型空间中，机器人为一个质点。 根据环境中障碍物和目标点的运动情况，运动规划算法可以划分为离线运动规划和在线运动规划。离线运动规划的环境一般是已知且在规划过程中不会改变的，因此离线运动规划算法一般是全局规划算法，即计算出完整的路径。

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     而在线运动规划算法适用于动态变化的场景，场景中障碍物或者目标点可能在不断地运动，且运动的轨迹可能未知。离线运动规划算法一般是局部规划，因为环境的变化，无法直接确定出完整的路径。 根据实现方式划分，运动规划包括拓扑法、栅格法、人工势场法、基于采样的方法、基于优化的方法、基于神经网络的方法等。在各种方法中，有的适用于平面移动机器人的规划，有的则适用于高维空间的规划，即可以用在机械臂上。 针对于移动机器人运动规划，国内外学者已经提出了许多有效的算法，例如先将地图栅格化，再使用 Djkstra、A*等图搜索算法，此类算法中将机器人简化为一个质点。在较低维度的空间中效果显著，但维度一旦提升，栅格法的计算复杂度将会面临“维度爆炸”。而与移动机器人运动规划相比，机械臂运动规划主要有以下特点： 

    1)  机械臂的规划空间维度一般较高。 

    2)  机械臂不但要考虑末端与障碍物不发生碰撞，还要保证所有连杆也不发生碰撞。 因此，机械臂在工作空间（Workspace）中进行规划时不能视为质点，所以通常在 C 空间进行规划。此时，适用于移动机器人的运动规划算法理论上也可用于机械臂，但不同算法的效果和效率可能相差甚远。下面只对适用于机械臂的各种运动规划方法的研究现状和算法特点做详细介绍。

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