考虑动态约束的自主系统轨迹修改方法

简介：
本研究探讨了在执行任务过程中对自主系统的运动路径进行实时调整的方法，特别关注如何有效地处理和响应环境中的动态变化。通过开发新的算法和技术，旨在提高系统的适应性和鲁棒性，确保即使面对未知或突发情况也能顺利完成预定目标。 传统的“弹性带”方法在生成路径时会根据最短路径长度来调整全局规划器产生的路线，并避免与障碍物接触。然而，它并没有直接考虑机器人本身的动态约束条件。本段落提出了一种新的方法——称为定时弹性带（timed elastic band），这种方法明确地考虑了运动的时间方面，例如机器人的速度和加速度限制等动态约束。 “定时弹性带”问题被形式化为一个加权多目标优化框架，在该框架中大多数目标是局部的，因为它们依赖于少数相邻的中间配置。这种结构导致了一个稀疏系统矩阵，可以使用高效的大型约束最小二乘优化方法来解决。 通过模拟和实际机器人实验的结果表明，“定时弹性带”方法能够生成实时最优机器人的轨迹，并且在计算效率上表现良好、稳健可靠。“定时弹性带”将初始路径（由一系列路点组成）转化为一个时间依赖的轨迹，使机器人能够在实时时进行控制。由于其模块化的设计，该方法可以轻松地扩展以包含额外的目标和约束条件。