3． 仿真实例
以深圳市众为兴数控技术有限公司自主研发的SCARA机器人MR-401-600为例，进行仿真验证。MR-401-600的大臂、小臂长度分别为350mm、250mm，关节1和关节2的取值范围及空间划分参照2.1小节中的数据，设关节空间中的起始点S为1号小方块，目标点G为1600号小方块。圆形障碍物K1、K2在直角坐标系下的圆心坐标分别为(350,400)、(200,-420)，半径分别为80mm、60mm。将可能发生碰撞的关节1取值区间划分为180个离散点，以充分逼近关节空间内的障碍区域。采用MATLAB语言进行仿真试验，本二维避障智能控制算法进行路径规划的搜索时间为1.5449秒，仿真结果如图2至图4所示。其中，图2为左右手系下的障碍区域；图3为关节坐标空间中二维避障路径的规划结果，左下角的绿色五角星为起始点，右上角的红色五角星为目标点，红色点阵为障碍区域，绿色点阵连线为避障路径，表示MR-401-600从大小臂均为负最大角度的位姿开始运动并依次躲避两个圆形障碍物，到达大小臂均为正最大角度的位姿；图4为MR-401-600在直角坐标系下实现二维避障的动态演示过程，图中黑色为大臂每时刻状态，蓝色为小臂每时刻状态，绿色虚线为小臂末端的实际运动轨迹。仿真结果表明，SCARA机器人MR-401-600能成功躲避障碍物并完成预定的路径任务，实现从起始点到目标点的无碰撞运动。
4. 结 论
本文提出的二维避障智能控制算法能有效规划出优化路径，成功解决SCARA机器人在平面内的障碍物避碰问题，具有一定的理论研究价值与较强的实际应用潜力。需要指出的是，由于本算法基于图形中小方块的搜索，关节空间的细分精度对算法的效率影响较大。细分精度过高会降低搜索速度，过少则会降低搜索精度。因此，用户应根据工艺要求与实际情况适中取值，以使算法发挥其最大效用。
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