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原文传递约束条件下的船舶装配拆卸随机采样路径规划研究

论文题名：	约束条件下的船舶装配拆卸随机采样路径规划研究
关键词：	船舶装配拆卸;虚拟原型技术;路径规划;采样策略;距离测度;约束条件
摘要：	虚拟原型技术中的装配拆卸维修性设计对于提高舰船设计、建造和维修的效率,改进产品的和质量具有非常重要的意义,而装配拆卸维修性设计的核心任务之一就是为可拆卸单元(LRU)寻找一条能使其从一个装配体中顺利移出(装配)的路径,以此来检验设计的有效性。由于操作环境的复杂性以及装配拆卸过程中各种约束的影响,此类问题一直都是虚拟原型设计的难点。本文即针对此问题,首先对约束进行了分类,然后针对各种约束,对装配拆卸路径规划问题中的采样策略、局部规划以及距离测度等问题展开研究,旨在提高虚拟装配拆卸路径规划效率。　　首先针对装配拆卸路径规划中的旋转约束问题,提出了一种在快速探索随机树算法(RRT)基础上考虑旋转约束的路径规划算法。该算法针对RRT算法中基于欧拉角的三维空间旋转分量采样函数分布不均匀的问题,设计了一种新的欧拉角均匀分布采样函数来生成随机位姿点,并将欧拉角距离引入到C空间距离度量函数中,实现了路径中旋转变化量的控制,并用它来引导路径规划方向。实验证明,该算法能够对高维空间中LRU的旋转范围进行有效控制,具有较高的计算效率,同时还减小了运动过程中的旋转变化量。此外,针对旋转约束控制中旋转矩阵转换效率低的问题,提出了一种基于四元组的均匀采样算法。该算法将单位四元数内积引入到C空间距离度量函数中,对路径中的旋转变化量进行有效的控制。　　针对装配拆卸路径规划中的位移约束问题,提出了一种基于约束通道的路径规划算法。该算法在双向RRT算法的基础上,利用预设的球形连接通道对采样过程进行引导,并将RRT树的扩展节点限定在约束通道中。仿真结果表明,该算法在提高搜索效率的同时,能够有效解决位移约束条件下的装配拆卸路径规划问题。　　针对C空间中的窄通道问题,研究提出了一种基于高斯采样的RRT路径规划算法,实现了在C空间中狭窄通道处等重点区域的有效采样,提高了路径规划的速度。　　针对包含危险区域环境约束下的装配拆卸路径规划问题,提出了一种基于三角形网格信息采样的路径规划方法。该方法首先设计了一种从描述危险区域外形的三角形网格中进行随机采样的函数,然后对RRT算法中用于连接位姿点的局部规划算法进行了改进。实验结果表明该算法能够有效搜索到处于危险区域和障碍区域之间的可行路径。另外针对规划过程中,LRU应该尽力避开危险区域的问题,还提出了一种考虑环境危险等级的装配拆卸路径规划算法。该算法首先在舱室环境中定义了LRU对环境的虚拟推力,构建了人工势场,然后针对环境中特定的危险区域,利用势场函数建立了表示危险等级的风险系数,并用该系数构建用于避开危险区域的启发函数。为验证算法有效性,以某舱室为对象进行了实验,实验结果表明该算法能够快速的在舱室环境中快速搜索到路径,并使LRU避开危险区域。　　针对基于虚拟人装配拆卸规划中,如何在复杂环境下为LRU计算出一条无碰撞装配拆卸路径的问题,提出了一种基于RRT算法的高维空间路径规划算法。该算法构建了一种基于C空间分解的增量采样方法,提出了一种与C空间分解方法相匹配的局部路径规划算法,并对虚拟人与LRU之间以及虚拟人自身关节之间的碰撞检测过程进行了优化。为检验算法有效性,构建了一个复杂环境下虚拟人从装配体移出LRU的验证实例,实验结果显示,该算法有效提高了基于虚拟人的LRU装配拆卸路径规划效率。　　最后,基于以上算法,开发了一套基于CATIA二次开发的装配拆卸路径规划设计系统。系统使用C++语言构建了基于随机采样的路径规划算法库,利用CAA二次开发库在CATIA环境下构建了三维模型网格数据、模型位置信息和模型装配信息等数据的读取模块,并将路径规划算法库与CAA下的模型处理等模块进行了集成,实现了信息交换,并完成了CATIA环境下的装配拆卸路径规划以及针对规划结果的仿真演示。
作者：	彭飞
专业：	船舶与海洋结构物设计制造
导师：	赵耀
授予学位：	博士
授予学位单位：	华中科技大学
学位年度：	2013
正文语种：	中文