基于改进RRTConnect的移动式起重机动作序列规划研究.docx

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近年来，移动式起重机在建筑和制造业等领域得到广泛应用。由于起重机的运动约束条件非常复杂，因此规划可行的运动序列是一个挑战性的问题。目前，常用的方法是基于RRT（Rapidly-exploring Random Trees）算法进行规划。RRT算法的优点在于能够在高维空间中执行快速探索，而且具有简单的实现方式。但是，RRT算法仍然存在着具有改进空间的问题。因此，本文提出了一种改进的RRTConnect算法来解决起重机的序列规划问题。
改进RRTConnect算法基于经典的RRTConnect算法。经典的RRTConnect算法通过构建两个森林表示起点和终点，并且每次只进行针对当前树的扩展，直到两个树的节点相交。然后，计算得到一条路径并返回。
在改进RRTConnect算法中，我们考虑了起重机的特殊性质和运动约束条件。首先，起重机具有基础部分和机械臂部分。因此，我们将起点和终点分别设置在基础部分和机械臂部分的末端。然后，我们定义了一组状态空间来表示机械臂部分的状态。这些状态包括机械臂姿态和位置。
我们还考虑了起重机的运动约束条件，包括机械臂的可达性和起重物体的重量等。因此，在树的生长过程中，我们采用了一些措施来确保树扩展过程中的合法性。具体措施包括限制伸展距离，考虑当前机械臂姿态和当前位置，以及考虑抵抗扰动以减少运动变化。同时，我们还考虑了机器人动态特性，并在算法中实现了最优化方法，以提高算法的运行效率和减少求解时间。
通过实验比较，我们发现改进RRTConnect算法相较于经典RRTConnect算法，在移动式起重机的序列规划问题中，能够获得更优的解决方案。同时，该算法也更容易实施和扩展到其他机器人应用场景中。
总的来说，本研究提出的改进RRTConnect算法，充分考虑了起重机的特殊性质和运动约束条件，在移动式起重机的序列规划问题中能够获得更优的解决方案。我们相信，该算法在机器人序列规划领域具有很好的应用前景。