构建了智能吊装规划体系,旨在通过路径搜索与轨迹优化的双链条创新,提升塔式起重机系统在复杂受限空间中的避障能力和吊运过程的动态稳定性。首先,基于动力学分析建立了系统的非线性模型,并进行微分平坦分析,为运动规划提供简单直接的...构建了智能吊装规划体系,旨在通过路径搜索与轨迹优化的双链条创新,提升塔式起重机系统在复杂受限空间中的避障能力和吊运过程的动态稳定性。首先,基于动力学分析建立了系统的非线性模型,并进行微分平坦分析,为运动规划提供简单直接的表达方式;然后,针对塔式起重机系统在复杂环境下的路径规划问题,提出基于方向偏置的改进版双向快速探索随机树(directional-biased bidirectional rapidly-exploring random tree*,DB-BiRRT*)算法,引入融合区域概率采样的目标偏置机制和基于改进势场函数的方向引导机制优化节点扩展过程,提高路径规划的效率和质量;最后,充分考虑避障和减摆等系统全状态约束条件,采用基于非均匀有理B样条曲线的多目标优化方法进行轨迹规划,获得最小化吊运时间、能耗和负载摆角的最优轨迹。仿真结果验证了所提方法的有效性和优越性。展开更多
文摘构建了智能吊装规划体系,旨在通过路径搜索与轨迹优化的双链条创新,提升塔式起重机系统在复杂受限空间中的避障能力和吊运过程的动态稳定性。首先,基于动力学分析建立了系统的非线性模型,并进行微分平坦分析,为运动规划提供简单直接的表达方式;然后,针对塔式起重机系统在复杂环境下的路径规划问题,提出基于方向偏置的改进版双向快速探索随机树(directional-biased bidirectional rapidly-exploring random tree*,DB-BiRRT*)算法,引入融合区域概率采样的目标偏置机制和基于改进势场函数的方向引导机制优化节点扩展过程,提高路径规划的效率和质量;最后,充分考虑避障和减摆等系统全状态约束条件,采用基于非均匀有理B样条曲线的多目标优化方法进行轨迹规划,获得最小化吊运时间、能耗和负载摆角的最优轨迹。仿真结果验证了所提方法的有效性和优越性。
