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题名机械臂运动学和动力学的李群表述
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作者
董玫君
周焕银
房鹏程
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机构
东华理工大学机械与电子工程学院
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2024年第14期5872-5881,共10页
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基金
国家自然科学基金(62063001)
江西省科技厅重点基金(20224ACB204022)。
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文摘
D-H参数法已经被广泛应用到机械手运动建模及分析中,但其所描述的运动都是围绕着x轴和z轴,而不能反映出y轴的运动。为了解决这个问题,采用旋量理论的方法,用旋量来表述出将机械臂的位置和姿态,并进一步分析机械臂的运动学和动力学。相较于传统的D-H法计算运动学正解,旋量理论是从整体上对机械臂的运动进行表述,且不需要中间参考系,几何意义清晰。利用Paden-Kahan子问题分析肘机械臂的逆运动学问题,计算出其运动学逆解,并利用旋量理论和李群-李代数,通过Newton-Euler法建立了高效的递归动力学模型。最后对于用旋量理论求出的肘机械臂运动学逆解进行仿真验证,并计算出其工作空间,结果表明用旋量理论的方法更加简洁、精确、高效。
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关键词
旋量理论
机械臂
运动学
动力学
工作空间
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Keywords
screw theory
manipulators
kinematics
dynamics
workspace
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分类号
TP241.2
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于深度强化学习的AUV路径规划研究
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作者
房鹏程
周焕银
董玫君
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机构
东华理工大学机械与电子工程学院
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出处
《机床与液压》
北大核心
2024年第9期134-141,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(62063001)
江西省自然科学基金项目(20224ACB204022)。
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文摘
针对三维海洋环境水下自主航行器(AUV)路径规划问题,传统的路径规划算法在三维空间中搜索时间长,对环境的依赖性强,且环境发生改变时,需要重新规划路径,不满足实时性要求。为了使AUV能够自主学习场景并做出决策,提出一种改进的Dueling DQN算法,更改了传统的网络结构以适应AUV路径规划场景。此外,针对路径规划在三维空间中搜寻目标点困难的问题,在原有的优先经验回放池基础上提出了经验蒸馏回放池,使智能体学习失败经验从而提高模型前期的收敛速度和稳定性。仿真实验结果表明:所提出的算法比传统路径规划算法具有更高的实时性,规划路径更短,在收敛速度和稳定性方面都优于标准的DQN算法。
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关键词
自主水下航行器(AUV)
三维路径规划
深度强化学习
Dueling
DQN算法
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Keywords
autonomous underwater vehicles(AUV)
3D path planning
deep reinforcement learning
Dueling DQN algorithm
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分类号
U675.73
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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