融合长短时记忆机制的机械臂多场景快速运动规划

张云洲^1,2，孙永生¹，夏崇坤¹，丁其川²，王晓哲¹

1. 东北大学信息科学与工程学院2. 东北大学机器人科学与工程学院

摘 要：针对快速扩展随机树（rapid-exploration random trees, RRT）算法难以有效解决多场景环境下的机械臂快速运动规划问题,提出一种融合长短时记忆机制的快速运动规划算法.首先,采用高斯混合模型（Gaussian mixture models, GMM）在规划的初始阶段通过随机采样构建环境的场景模型,并利用该模型进行碰撞检测,以提高运动规划效率;然后,根据人类的记忆机制原理,对多场景的不同GMM按照即时记忆、短期记忆和长期记忆进行存储,并通过场景匹配算法实现不同场景GMM的快速自适应提取,提高对变化环境的适应能力;最后,通过在Matlab以及ROS仿真环境下6自由度柔性机械臂的运动规划仿真实验对所提出的算法进行验证.实验结果表明,所提出算法可以快速提取场景的记忆信息,有效提高多场景环境下的运动规划效率,具有较强的适应性.

关键词：多自由度机械臂;运动规划;GMM;碰撞检测;场景匹配;记忆机制;