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摘要：本发明公开了基于加权势函数和DMP的双臂机器人避障方法及系统，获取双臂机器人的示教轨迹，建立机械臂的DMP模型，将示教轨迹输入DMP模型进行学习并参数化DMP模型，构建加权组合等势函数并基于此设置动态势函数，将动态势函数的负梯度作为第一耦合项加入DMP模型，得到可避障DMP模型，以右机械臂的位置和速度为参考构建第二耦合项，将第二耦合项添加到左机械臂的可避障DMP模型，得到左机械臂的可自主避障DMP模型，右机械臂的可避障DMP模型和左机械臂的可自主避障DMP模型共同组成双臂机器人的自主避障系统，该方法及系统得到的运动轨迹能够避免每个机械臂与周围障碍物碰撞以及两个机械臂相互之间碰撞。
主权项：1.基于加权势函数和DMP的双臂机器人避障方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：S1、获取双臂机器人的机械臂在无障碍物环境下的示教轨迹，建立机械臂的初始DMP模型，将机械臂在无障碍物环境下的示教轨迹输入初始DMP模型进行学习并获取权重系数，采用权重系数更新初始DMP模型，得到参数化的DMP模型；S2、根据机械臂与最近障碍物的距离设置自适应变化加权系数，根据自适应变化加权系数、超二次势函数与高斯势函数构建加权组合等势函数；S3、根据加权组合等势函数、机械臂当前位置和速度设置动态势函数，计算动态势函数的负梯度，将动态势函数的负梯度作为第一耦合项加入参数化的DMP模型，由此得到机械臂的可避障DMP模型，可避障DMP模型包括左机械臂的可避障DMP模型和右机械臂的可避障DMP模型；S4、构建基于范德波尔振荡器的第二耦合项，以右机械臂的位置和速度为参考将第二耦合项添加到左机械臂的可避障DMP模型，得到左机械臂的可自主避障DMP模型，右机械臂的可避障DMP模型和左机械臂的可自主避障DMP模型共同组成双臂机器人的自主避障模型；S5、设置每个机械臂在真实场景下的起点和终点，将每个机械臂在真实场景下的起点和终点以及障碍物信息输入到双臂机器人的自主避障模型处理,输出双臂机器人可避障又能防止两个机械臂相互碰撞的运动轨迹。
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百度查询： 湖南大学 基于加权势函数和DMP的双臂机器人避障方法及系统
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