Resumen

Como una nueva plataforma de detección en órbita, el robot espacial podría garantizar el funcionamiento estable y confiable de las naves espaciales en entornos espaciales complejos. La precisión de seguimiento del efector final del manipulador espacial es crucial para la precisión de detección. En este documento, se propone el método de planificación de trayectorias cartesianas de cinemática inversa a nivel de velocidad basado en la matriz jacobiana generalizada (GJM). El GJM se encontrará con el problema de singularidad en la planificación de trayectorias, lo que conduce a una velocidad conjunta infinita o incalculable. Para resolver este problema, en primer lugar, se utiliza la descomposición de valores singulares (SVD) para la exposición del principio de evitación de singularidad del método de mínimos cuadrados amortiguados (DLS). Después de eso, el método DLS se mejora mediante la introducción de un factor de amortiguación adaptativo que cambia con la singularidad. Finalmente, con el fin de mejorar la precisión de seguimiento del algoritmo robust

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Robot espacial; Precisión de detección; Método de planificación de trayectorias cartesianas; Problema de singularidad; Método de mínimos cuadrados amortiguados; Precisión de seguimiento
• Keywords:Space robot; Detection precision; Cartesian path planning method; Singularity issue; Damped least squares method; Tracking accuracy