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文档简介
本发明公开一种多关节蛇形机器人运动规术对于蛇形机器人避障运动控制极为困难的问径规划问题，利用B样条函数曲线对路径点集作器人驱动空间到关节空间的正运动学可以解算令根据其在地图中所处的位置从存储的运动信2目标点位置以及障碍物的位置信息均通过所在栅格节点进S4、通过杆长几何约束优化，在经步骤S3处理后的S5、利用蛇形机器人驱动空间到关节空间的正运节点与目标点之间的欧式距离，do为t时刻当前节点与附近最近障碍物之间的欧式距离，S26：判断下一栅格节点状态s,是否是目标点位置所在栅格节点，若是，则执行步骤3S71、判断蛇形机器人末端关节对应的执行器经步骤S4得到的下一运动步长期望的位4[0004]Q_Learning是典型的Model_Free强化学习算法，通过Q_table记录每个节点状态5空间的正运动学解算出各关节控制量，将蛇形机器人头部的位置和关节控制量进行储存，[0018](2)该算法适用于多关节蛇形机器人的平面和空间运动，且算法效率也满足实时划算法与顶尖随动控制算法相结合，来解决多关节蛇形机器人轨迹规划与运动控制问题；的环境状态空间离散化。以栅格法构建障碍物场景环境地图，栅格地图环境模型如图1所6ggPt随动运动控制中的角位移轨迹曲线变化如图789
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