浮动基座多链接机器人的受限环境机动轨迹规划

浮动基座多链接机器人在飞行过程中可以改变姿态，因而适用于约束空间中的应用，如自动检查和搜救。然而，针对此类系统的轨迹规划仍是一项开放性挑战，因为问题所在于高维、约束丰富的空间中，必须同时处理碰撞规避、运动学限制和动态可行性。本文引入了一种分层轨迹规划框架，将全局引导与配置感知的局部优化相结合。首先，我们利用这些机器人的双重特性——根链接作为刚体用于引导，关节为柔性——生成全局锚定状态，将规划问题分解为可处理的子段。其次，我们设计了一种局部轨迹规划器，通过可微目标和约束并行优化每个子段，系统性地强制执行运动学可行性，并通过避免控制奇点来维持动态可行性。第三，我们实现了一个完整系统，直接处理点云数据，无需手工制作障碍模型。广泛的仿真和实际实验确认，该框架使具有机械臂的无人机能够利用其形态进行机动，而刚性机器人无法实现。迄今为止，唯一一个在实际机器人上演示生成连续、碰撞自由且动态可行轨迹、直接从原始点云输入而无需依赖手工障碍模型的浮动基座多链接机器人规划框架。