通过QP优化实现无碰撞逆运动学（iKinQP）

机械臂通常设计有比完全控制末端执行器位姿所需的更多驱动自由度。这些“冗余”机械臂可允许满足特定任务空间位姿的无限关节构型，为机械臂遍历平滑无碰撞轨迹提供了更多可能。然而，寻找此类轨迹并非易事，因为冗余机械臂的逆运动学通常无法解析求解。已开发许多策略来解决该问题，包括雅可比伪逆法、快速扩展随机树（RRT）运动规划和基于二次规划（QP）的方法。在此，我们提出一种灵活的基于逆运动学的QP策略（iKinQP）。由于它独立于机器人动力学，该算法相对轻量，并能够以实时方式与力矩控制同步运行。碰撞被定义为基本几何体的运动学树，使算法不依赖于确定环境中碰撞的方法。碰撞被视为硬约束，从而保证生成无碰撞轨迹。轨迹平滑性通过QP优化实现。我们的算法在计算效率、平滑性以及提供可跟踪轨迹的能力方面进行了评估。结果表明，iKinQP能够以实时速率提供平滑、无碰撞的轨迹。