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🔥 内容介绍

通过 RRT 算法规划无碰撞路径，用逆运动学数值解法求解关节空间角度，再通过广义三次多项式生成平滑轨迹，最终实现机械臂对太空垃圾的精准抓取。

一、系统核心技术框架与逻辑衔接

7 自由度机械臂太空垃圾回收需突破 “路径避障 - 关节解算 - 轨迹平滑” 三大核心环节，各技术模块需按 “空间路径→关节角度→运动轨迹” 的逻辑顺序协同工作。

1. 技术框架流程

1. 环境建模与目标定位

   ：通过视觉传感器（如立体相机）获取太空环境点云数据，标记太空垃圾（目标）位置与姿态，同时建模航天器本体、其他卫星等障碍物，生成机械臂工作空间的三维栅格地图。

2. RRT 算法规划笛卡尔空间路径

   ：以机械臂末端执行器（抓手）的起点（初始位姿）和终点（垃圾抓取位姿）为输入，通过 RRT 的随机采样与树扩展，生成无碰撞的末端路径（离散位姿序列，如每 0.1 秒一个位姿）。

3. 逆运动学数值解法求关节角度

   ：对路径中的每个末端位姿，通过数值解法求解 7 自由度机械臂的关节角度（因 7 自由度存在冗余，需加入优化目标，如关节运动最小化），将笛卡尔路径转换为关节空间角度序列。

4. 广义三次多项式生成平滑轨迹

   ：对关节角度序列进行插值，生成位置、速度、加速度连续的平滑轨迹，确保机械臂运动平稳，避免冲击（太空微重力环境下，冲击可能导致航天器姿态偏移）。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%%

% 函数说明：画出机械臂

% 输入： 全局变量获取机器人构型

% 输出： 无

% 注意事项：

% ToDo：

%%

function draw_robot()

global Link

%% 画机械臂

radius = 30;

len = 100;

joint_col = 0;

draw_line_by_two_point([0, 0, -1000],[0, 4000, -1000],'b',2); hold on;

for i=3:8

draw_line_by_two_point(Link(i-1).A(1:3, 4),Link(i).A(1:3, 4),'b',2); hold on;

draw_cylinder_as_joint(Link(i-1).A(1:3, 4), Link(i-1).A(1:3, 3), radius, len, joint_col); hold on;

end

%% 画手部坐标系

% draw_frame(Link(8).A(1:3, 1:3),Link(8).A(1:3,4));

end

🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

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