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      登高车出租， 花都登高车出租， 从化登高车出租   基于黎曼运动策略的登高车机械臂在线运动规划方法？？   适用于一些不存在动态障碍物和目标点的工业情景。但对于大多数的人机交互情景，环境中的障碍物和目标点可能是实时变化的，此时离线的运动规划算法不再适用，促使我们研究机械臂在线运动规划算法。本质上，在线规划方法和离线规划方法没有明显的区分界限，如果离线规划算法速度足够，也可以循环运行以达到在线的效果。但对于实时性要求较高的情景，基于采样的算法实时性一般难以满足要求。为了解决上述问题，我们有两种思路： 1)  对基于采样的算法进行改进以达到速度要求。 2)  使用实时性更高但是不完备的算法。 

      提升基于采样的算法速度较为困难，现有的很多研究都致力于此，但是效果均不理想，且容易破坏算法本身的完备性。并且基于采样的算法具有随机性，将导致在线轨迹质量较差。由于在线规划场景是实时变化的，对算法完备性的要求相对较低，而对轨迹的流畅度和算法速度要求很高，因此将采用第二种思路。 

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     以机械臂在线运动规划为核心，在介绍了一系列方法后，最终将重心放在黎曼运动策略上。黎曼运动策略将各个任务空间定义为非欧空间，针对不同的任务引入不同的黎曼度量，对空间进行不同形式的变形，以此实现自然顺畅的避障和目标追踪行为，并能够根据任务空间中位置和速度的变化调整任务权重。本文在此基础上又提出了改进的黎曼运动策略，这是本章的创新点，针对几何动力系统中的势场函数做了改进，实现了更好的性能，与其它常用的方法进行了实验对比，并在实物机械臂上进行了验证。

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