[发明专利]机器人局部路径规划方法

权利要求书

1.一种机器人局部路径规划方法，其特征在于，包括下述两部分：

(1)采用视觉子系统进行闭环检测：将机械臂子系统与移动底盘子系统进行分离，通过视觉子系统进行闭环检测控制，实现在最佳基座位置上完成机械臂对目标物体的抓取或放置；

(2)通过人工势场法与RRT算法相结合的局部路径规划，实现移动底盘与机械臂分离规划；在进行局部路径规划时，移动底盘采用人工势场法进行规划，并在每一次的局部路径规划后，通过RRT算法对机械臂进行规划，判断能否完成避开障碍物的动作并顺利抓取目标物体。

2.如权利要求1所述的机器人局部路径规划方法，其特征在于，

所述(1)部分具体包括：

首先，机器人移动到目标物体附近区域；此时，通过视觉子系统对目标物体进行识别与定位的校准，得出更精确的位置，转换为机械臂的工作坐标系，并判断目标物体是否在机械臂可抓取的工作空间范围内；若目标物体在机械臂可抓取的工作空间范围内，则直接通过机械臂完成抓取动作，再执行后续动作；若超出了工作空间，则判断目标物体前方是否有障碍物遮挡，无障碍物时，通过移动底盘的水平移动来使目标物体处于机械臂的工作空间范围内；若障碍物超出了机械臂自身避障的范围，则需要进行机器人的局部路径规划来完成避障，通过视觉系统的闭环检测，判断每一次局部路径规划后是否能够完成抓取动作；在每一次进行局部路径规划时，都会对计数器加1，当计数器的值超出了设定的阈值时，则向用户进行反馈，说明无法完成当前抓取工作任务。

3.如权利要求1所述的机器人局部路径规划方法，其特征在于，

移动底盘采用人工势场法进行规划，具体包括：

将目标物体作为人工势场中的引力场，障碍物作为斥力场，人工势场法将机器人的运动假设为引力与斥力相互作用产生的合力的结果，以此方式来寻找到一条从机器人当前位置到目标位置的最优路径；

人工势场法的数学描述用公式表示如下，其中，U_rep代表斥力场函数，U_att代表引力场函数；D_R-O代表机器人与障碍物的距离，D_Safe代表设置的不发生碰撞的安全距离，Δ_rep为斥力场增益，Δ_att为引力场增益，U_ap为人工势场函数，D_R-T为机器人与目标物体的距离，F_Join为假设的虚拟合力，且F_Join与人工势场函数梯度的负值相同；求出F_Join的最小值，即为局部路径规划得出的最优路径；

U_att＝D_R-T²Δ_att/2 公式(2)

U_ap＝U_att+U_rep 公式(3)

F_Join＝-U_ap 公式(4)。

4.如权利要求1所述的机器人局部路径规划方法，其特征在于，

通过RRT算法对机械臂进行规划具体包括：

机械臂当前位置为初始点，初始点x₀作为根节点，生成搜索树T，以概率p₀在未曾到达的工作空间内随机采样选择位姿点x_rand为目标节点，实现树T的生长；之后，选出树T中与x_rand距离最近的节点x_near，并使树T按照x_near指向x_rand方向进行生长，产生新节点x_new；若在生长过程中遇到障碍物，则停止生长，重新选择随机采样点；循环往复，当生长到抓取目标物体的位姿点x_target时，结束随机树的搜索过程；

若在搜索过程中，无法找到从当前位姿到目标物体抓取点的位姿路径，则说明单独依靠机械臂自身的运动，无法完成避障，需要对移动底盘进行局部路径规划，调整到更加合适的位姿，重新进行搜索树的构建。