一种水下超冗余灵巧机器人在动态约束条件下的运动规划方法

本发明涉及一种水下超冗余灵巧机器人在动态约束条件下的运动规划方法，包括以下步骤：获取水下三维环境地图，构建尺度自适应的栅格地图；基于所述栅格地图，根据运动约束，采用改进Q‑learning强化学习方法进行全局规划，获得机器人的初始运行轨迹序列；基于所述初始运行轨迹序列，根据实际运动过程中的动态约束，采用改进D*算法进行局部重规划，获得机器人的局部重规划后的整体轨迹序列；基于所述初始运行轨迹序列和局部重规划后的整体轨迹序列，采用改进遗传算法进行动态构型规划，获得运动构型动态序列，完成运动规划过程。与现有技术相比，本发明具有实现高效、准确的运动规划等优点。