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基于RRTConnect算法的通用双机路径规划方法 摘要：近年来双机吊装在现代建筑工程中日渐普遍。提前制定可行、安全的吊装方案可以将施工危险性最小化，成为整个吊装任务的重要环节。在一些吊装项目中起重机直线行走和转弯必不可少，否则无法完成吊装任务；另外，建筑工程中同时存在将设备平移搬运以及将设备从水平状态竖直并安装的任务。然而，目前关于双机路径规划的研究一般只考虑起升、回转和变幅三个动作，且只针对平移搬运重物的吊装任务。可见当前的路径规划方法存在局限性，无法为上述案例规划路径。为此，本文提出一种基于RRTConnect算法的通用双机协同吊装路径规划方法。给定双机系统初始和最终位姿信息，即可在C空间中有哪些信誉好的足球投注网站到满足无碰撞、实时保证绳偏角要求、起重性能和履带起重机行走特性等约束的路径。本文首先论述了用逆运动学原理给定双机始末状态的计算过程；之后重点描述双机系统C空间并定义了C空间中两状态点的距离度量函数；接下来采用RRTConnect算法在C空间中有哪些信誉好的足球投注网站路径，并解释如何在算法中考虑各种约束；然后对获得的路径进行平滑处理。文章最后给出了三种典型吊装案例进行路径规划的过程和结果。分别为双机协同将设备由水平状态竖起，双机配合将设备从钢架上方越过放到另一侧，以及双机合作绕过钢架将设备搬运到目标位置的路径规划。在这些案例中，双机都可进行起升、回转、变幅、转弯和行走等动作，我们对双机可活动自由度以及C空间上下限做出合理限制，均在1min以内找到满足约束的质量良好的吊装路径，表明本文提出方法的可行性和高效性，能够为方案制定和执行人员提供更灵活、更全面的吊装路径规划方案。 关键词：路径规划；双机协同吊装；RRT；行走 1.引言 本文中两台移动式起重机简称为双机。由于移动式起重机的吊装能力和适应性强，在很多行业中被广泛使用，成为了目前最重要的吊装方式。并且随着被吊重物正在向外形轮廓巨大化、重量超重化方向发展，起重机吊装也正在朝着两台甚至多台协同吊装方向发展。然而吊装事故的层出不穷使保证吊装安全性成为亟待解决的问题。 路径规划是保证安全性的重要手段，成为研究的热点。该领域的研究人员采用不同方法解决单机和双机吊装的路径规划问题。 Koshy Varghese教授及其团队是最早开展移动式起重机路径规划研究的学者。1997年Reddy, H.R.在硕士论文中提出一种基于图论的单机路径规划方法[1]，并于2002年提出一种二阶段有哪些信誉好的足球投注网站的单机路径规划方法[2]，该方法是在有哪些信誉好的足球投注网站之前需要将起重机的位形空间以一定的步长离散成点，并用碰撞检测函数构造无碰撞的有哪些信誉好的足球投注网站图。因构造图需要大量的计算，该算法效率较低。随着双机协同吊装日趋普遍，Sivakumar,P.L.应用A*算法、爬山算法进行双机协同吊装路径规划[3]，实验表明爬山算法比A*算法能快速找到可行路径但路径不优，而A*算法能找到较优的路径但耗时长。因A*算法、爬山算法这类基于几何构造规划方法均需要构造庞大的无碰撞有哪些信誉好的足球投注网站图，其计算复杂度随着起重机的自由度及空间离散分辨率呈指数增长，难以胜任高自由度的起重机吊装路径规划。为此，M.S. Ajmal Deen Ali和Sivakumar, P. L.等人提出一种基于遗传算法（GA）的路径规划方法解决双机协同吊装[4-8]，从文献中的实验可以看到，相比A*算法，遗传算法的计算效率提高了10~20倍，所得路径长度相当。该方法虽然避免空间的几何构造而提高了计算性能，但存在如路径必须由数量固定的位形构成（等长的个体）、收敛速度和路径质量难以控制等不足。为了克服路径由数量固定位形构成的不足，王欣、张玉院等人采用蚁群算法进行单机和双机路径规划[9, 10]，该方法中蚁群算法的参数如信息素因子α、启发式因子β及信息残留系数ρ较难选择，且计算时间长。为了进一步提高吊装路径规划的计算效率，Yu-Cheng Chang于2012年提出一种基于概率路标法（PRM，Probabilistic roadmaps Method）规划单机和双机协同吊装的路径[11]，该方法分为路径规划和起升规划，先在起重机的回转、变幅位形空间中采用PRM规划出一条无碰撞的吊装路径，然后在此路径的基础上进行起重机起升动作的规划。实验显示这种将自由度分解降维进行分步规划的方法可以提高规划的效率，相比遗传算法效率提高了数十倍，对于一些相对较为简单的吊装环境，该方法几乎达到实时。为了检验基于随机采样规划方法在起重机路径规划中的性能，王欣等人采用双向RRT(Bi-directional RRT)规划不考虑行走的单机的吊装路径[12]，该方法考虑了起重机吊钩旋转自由度，案例表明，该方法求解效率很高且路径近似最优。针对动态的作业环境，Cheng Zhang提出一种实时的在线单机吊装路径规划方法[13, 14]，该方法结合环境感知技术（传感器