仿人服務機器人在外形、行為設計上模仿人類，同時兼具可移動性和可操作性，能夠在非結構環境下為人類提供必要服務，亦是機器人研究領域中的熱點，有著廣泛的應用前景。本書以自主研發的仿人家庭服務機器人為研究對象，著重介紹非球形手腕6 自由度串聯機械臂的運動學求解方法和路徑規劃方法，旨在通過探索機械臂運動、規劃、控制的機理，提升機器人在復雜作業環境中的智能操作水平。
本書適宜機器人行業以及機械、自控、電氣等相關專業的技術人員閱讀，也可供醫療、康復、物流、軍事等領域技術人員參考。

張明，沈陽工業大學副教授，博士生導師。博士畢業于東北大學機械電子工程專業，于2018年由國家公派(CSC)赴日本高知工科大學聯合培養，入選沈陽市高層次創新人才。主要研究方向為柔性機器人技術和磁力減震技術等。主持國家自然科學青年基金項目，遼寧省自然科學基金面上項目，遼寧省教育廳青年項目，教育部產學合作項目等縱向課題五項。參與國家重點研發計劃，遼寧省中央引導地方科技發展專項等項目。在國內外重要學術期刊發表學術論文30余篇，授權發明及實用新型專利6項。

隨著科技飛速發展，機器人也不再只以單一的形式存在，市場上各種形態的機器人層出不窮，而智能仿人服務機器人集機械、電子、計算機、材料、傳感器、控制技術等多門學科于一體，其發展代表著一個國家的科技發展水平，因此受到廣泛關注。智能仿人服務機器人在提高處理突發事件水平、促進整體經濟發展、改善人民群眾生活水平中發揮著重要作用，但其在復雜環境下的自主規劃和操作能力尚存不足。本書介紹仿人服務機械臂運動學和路徑規劃方法，旨在提高仿人服務機器人智能化水平。
機械臂的運動學和路徑規劃方法在仿人服務機器人作業過程中發揮著重要作用。本書圍繞機械臂的運動學、路徑規劃、系統設計與構建、智能抓取等幾方面進行介紹。第1章介紹仿人服務機器人相關研究背景，針對重要理論技術進行較為全面的綜述，提出當前存在的主要問題和挑戰。第2章對服務機器人機械臂運動學進行分析，介紹一種求解效率高、不依賴初始值、可同時計算多組解的啟發式分層迭代逆解方法，以實現該機械臂逆運動學解的高精度快速計算。第3章詳細闡述了一種經過優化的快進樹方法，該方法結合了通知采樣技術和任意時間技術，旨在克服高維復雜路徑規劃問題中普遍存在的效率低下、自適應性不足以及規劃結果質量欠佳的難題。第4章提出一種基于高斯過程回歸的局部路徑規劃方法，提升了機械臂的動態避障能力。第5章構建了服務機器人抓取系統，并以此服務機器人為實驗平臺，綜合利用靜態、動態路徑規劃方法，進行復雜環境下的物品智能取放實驗，驗證了前述機械臂運動學和路徑規劃方法的可行性和有效性。
本書第1章由沈陽工業大學張明和劉廣輝撰寫；第2章由張明撰寫；第3、4章由沈陽工業大學徐靖撰寫；第5章由劉廣輝撰寫。本書由張明負責統稿工作。黃程宣、李理想、蔡鑫宇、李洪濤、溫建明、趙泰任、劉佳龍、崔浩東、韓易君、王福暉、田博文等參與了本書的編寫工作。在此對支持和幫助筆者的各位領導和同事表示衷心感謝。同時對各參考文獻的作者表示誠摯的謝意。
本書的研究和出版得到了國家自然科學基金（52005344），遼寧省自然科學基金（2022-MS-271）和教育部產學合作項目（220504422174121）的支持，在此致以深切的謝意。
鑒于筆者水平有限，書中不足之處 懇請各位讀者批評指正。

沈陽工業大學
張明、徐靖、劉廣輝

第1章 緒論 001
1.1 仿人服務機器人誕生與應用 001
1.2 仿人服務機器人的發展與關鍵技術 003
1.2.1 仿人服務機器人研究及應用概況 003
1.2.2 機器人運動學原理與前沿 009
1.2.3 路徑規劃與方法 012
1.2.4 服務機器人機械臂路徑規劃 015
1.3 關鍵技術與技術難點 017

第2章 機械臂運動學分析與仿真 019
2.1 機械臂運動學分析與仿真概述 019
2.2 剛體位姿描述方法 020
2.3 機械臂正運動學分析 023
2.4 啟發式分層迭代逆解方法 027
2.4.1 FABRIK 方法原理 027
2.4.2 基于C-FABRIK 方法的逆解估計 029
2.4.3 基于解析法的逆運動學方程降維 034
2.4.4 啟發式分層迭代逆解方法的實現流程 038
2.4.5 冗余逆解的選取 041
2.5 啟發式分層迭代逆解方法的性能分析 042
2.6 機械臂速度與加速度分析 053
2.7 啟發式分層迭代逆解方法仿真實驗與分析 055
2.7.1 實驗設置 056
2.7.2 仿真實驗結果與討論 057
2.8 本章小結 068

第3章 機械臂靜態路徑規劃方法 069
3.1 機械臂靜態路徑規劃方法概述 069
3.2 路徑規劃 071
3.2.1 位形空間 071
3.2.2 障礙物和規劃路徑的表示 073
3.3 快進樹方法（FMT*）基本原理 074
3.4 基于通知采樣技術和任意時間技術的快進樹方法（IAFMT*） 078
3.4.1 IAFMT* 方法概述 079
3.4.2 基于混合增量搜索的可行路徑規劃 082
3.4.3 通知采樣技術基本原理 085
3.4.4 基于動態尋優搜索的高質量路徑規劃 086
3.4.5 路徑規劃中次優連接的產生與修正 090
3.5 IAFMT* 方法的性能分析 092
3.5.1 概率完備性 092
3.5.2 漸進最優性 099
3.5.3 算法復雜度 104
3.6 實驗與分析 106
3.6.1 性能測試實驗設置 106
3.6.2 性能測試實驗結果與討論 108
3.6.3 機械臂仿真實驗與分析 112
3.7 本章小結 115

第4章 機械臂動態路徑規劃方法 116
4.1 機械臂動態路徑規劃方法概述 116
4.2 高斯過程回歸模型 117
4.3 高斯隨機動態路徑規劃方法 120
4.3.1 動態規劃基本框架 120
4.3.2 基于高斯過程回歸的隨機路徑生成 122
4.3.3 局部動態平滑路徑規劃 125
4.4 高斯隨機動態路徑規劃方法的性能分析 130
4.5 機械臂動態避障實驗與分析 135
4.6 本章小結 138

第5章 機械臂系統設計與智能取放 139
5.1 機械臂系統設計與智能取放概述 139
5.2 仿人服務機器人實驗平臺概述 139
5.3 服務機器人機械臂系統設計 145
5.3.1 機械臂系統設計需求分析 145
5.3.2 機械臂整體結構設計 146
5.3.3 機械臂系統硬件選型 147
5.3.4 機械臂控制系統架構 160
5.4 服務機器人抓取系統設計與構建 162
5.4.1 抓取系統總體設計 162
5.4.2 抓取系統的構建 164
5.5 服務機器人取放實驗 168
5.5.1 靜態規劃取放實驗設置 168
5.5.2 靜態規劃取放實驗結果與討論 170
5.5.3 動態規劃取放實驗設置 175
5.5.4 動態規劃取放實驗結果與討論 177
5.6 本章小結 182

參考文獻 184