超冗余移动机械臂逆运动学快速求解的两种方法比较

超冗余移动机械臂逆运动学快速求解的两种方法比较
超冗余移动机械臂是一种高度灵活的机械臂，具有大量的自由度，固有超冗余特性使
其对复杂非线性操作具有很强的适应性。

这种机械臂的逆运动学求解是一个重要的问题，
在机器人运动控制的领域中得到广泛关注和研究。

目前，已经有许多方法被提出用于求解
超冗余移动机械臂的逆运动学问题，其中最具代表性的是点线搜索算法和快速随机树算法。

本文将对这两种算法进行比较，并分析其适用范围和优缺点。

1. 点线搜索算法
点线搜索算法是一种基于搜索的求解逆运动学问题的方法。

在求解逆运动学问题时，
该算法从逆运动学问题的几何约束出发，先使用一种启发式算法生成一些初始候选解，然
后利用搜索算法，以目标函数的最小值为优化目标，逐步调整机械臂的关节角度，找到最
优解。

点线搜索算法的主要优点是能够找到全局最优解，但其缺点也非常明显，因为其搜索
开销较大，时间复杂度较高，不适用于大规模机械臂，同时求解效率也相对较低，不能实
时求解。

2. 快速随机树算法
快速随机树算法（RRT）是一种概率采样的搜索算法，它使用一颗随机树结构来表述运动状态空间，并通过随机抽样的方式分布式地构建整个空间的探索空间。

在每个迭代的搜
索中，该算法随机采样一个目标点，然后试图找到从根节点到目标点的一条路径，同时，
通过一种启发式规则来保证路径满足机械臂的几何约束条件。

与线性搜索相比，RRT算法
在时间复杂度和精确度上都有很大的提升。

相比于点线搜索算法，快速随机树算法具有更高的适用范围，能够处理具有大规模机
械臂的逆运动学问题。

同时该算法能够实现实时求解，实现快速响应。

但其缺点也是显而
易见的，因为是一种基于随机采样的方法，对于需要高精度的任务，能够得到的结果也是
有限的。

综上所述，点线搜索算法和快速随机树算法都有其优缺点，根据具体应用场景来选择
合适的算法。

对于需要高精度的任务，可以选择点线搜索算法，而需要快速响应和适用于
大规模机械臂的任务，则可以选择快速随机树算法。

而在实际应用中，我们还需要在两种
算法之间做出取舍，以便实现更好的性能表现。