多支链机器人运动规划

多支链机器人（如六足机器人、双臂协作机器人等）因其冗余自由度和复杂拓扑结构，运动规划面临独特挑战。以下是相关技术要点和解决方案的综合分析：

一、核心挑战

1. 自由度冗余

多支链机器人通常具有高自由度（如六足机器人单腿3-6个关节），需协调各关节运动以避免自碰撞和能量浪费。

2. 动态环境适应性

自然地形或协作场景中需实时调整步态或轨迹，应对障碍物和任务变化。

3. 计算复杂度高

多机器人协同或复杂步态规划时，传统算法可能因状态空间爆炸而效率低下。

二、关键技术方案

1. 分层规划架构

2. 步态与运动学建模

3. 协同规划算法

4. 硬件与控制系统设计

三、典型应用场景

1. 六足机器人

通过步态切换适应复杂地形，如自然地形下的全方位运动规划。

2. 双臂协作机器人

基于ROS实现双臂路径避碰（如PR2机器人的A算法）。

3. 仓储物流多机器人系统

采用混合式规划（全局路径+局部避障）提升效率。

四、未来方向

1. 强化学习应用

通过模仿学习或RL训练自适应步态和操作策略。

2. 具身智能融合

结合多模态感知实现更自然的物理交互。

3. 轻量化算法优化

降低计算负载以支持实时动态规划。