Inverse Kinematics of Redundant Manipulator Used in Tele-operati...

冗余机械臂在遥控操作中的逆向运动学研究 在遥控操作中，机械臂的运动控制往往面临关节超出运动范围的问题，尤其是在执行复杂轨迹规划任务时。为了应对这一问题，本文提出了一种新颖高效的冗余机械臂逆向运动学方法，特别针对7自由度的机械臂进行了轨迹规划。文章基于加权最小范数（Weighted Least-Norm, WLN）解决方案，引入固定关节角度以降低累积误差并避免关节极限。通过模拟实验结果表明，本文提出的算法在避免关节极限和减少跟踪误差方面具有有效性。 冗余机械臂的逆向运动学是机器人学中的一个重要分支，它涉及到将末端执行器的轨迹映射到关节空间中去。冗余机械臂由于其自由度较多，可以在执行任务时避免关节极限、奇异点和障碍物，因而被广泛应用于需要冗余度控制的场合。 逆向运动学的主要挑战之一在于如何处理关节的运动限制。当末端执行器的轨迹映射到关节空间时，由于关节存在运动限制，机械臂的运动可能变得复杂，甚至出现奇异点，从而降低了机械臂的灵活性。为了解决这一问题，本文中作者提出了一种基于加权最小范数（WLN）的解决方案。加权最小范数是一种将加权因子引入到最小范数解中的方法，能够在最小化误差的同时考虑到关节的限制条件，因此可以有效避免关节超越限制。 在实现过程中，本文作者还应用了固定关节角度这一技术，旨在降低计算过程中累积的误差，并进一步避免关节极限。通过这种方法，可以在保证机械臂运动平滑性的同时，减少因关节限制而导致的运动偏差。 此外，本文还讨论了全局或局部优化性能准则以实现特定任务的冗余度，这些准则满足了描述末端执行器轨迹与关节轨迹之间关系的运动方程。在考虑冗余度的控制方法中，速度或执行器转矩也被综合考虑。 本文的模拟实验结果表明，所提出的算法在避免关节极限和减少跟踪误差方面表现出良好的效果。这说明在面临接近奇异位置时，算法能够保持关节速度的平滑性。 虽然本文提出的算法针对的是特定的7自由度机械臂，但所采用的方法和技术可以广泛应用于任何机械结构。当然，这些方法可能存在一些局限性，比如在某些情况下计算可能会较慢。不过，总体而言，加权最小范数解决方案以及固定关节角度逆向运动学方法在处理冗余机械臂运动控制问题上显示了其有效性。 通过本文的研究，为解决遥控操作中机械臂运动控制问题提供了新的思路和方法。未来的研究方向可以集中在进一步提高算法的效率和稳定性，以及如何将这些方法应用于更多种类的机械臂和机器人系统。同时，还需要对算法在实际操作中的表现进行深入测试，以验证其在复杂环境下的性能。