[发明专利]障碍环境下的工业机器人动力学性能最优轨迹规划方法

说明书

本发明公开了一种障碍环境下的工业机器人动力学性能最优轨迹规划方法，包括如下步骤：S1、通过输入层输入环境地图和机器人本体信息，输出层输出轨迹的时空信息，以驱动机器人完成给定的任务；S2、通过C空间高效的RRT‑Connect算法，获得无碰撞路径，然后对路径进行修剪与光滑操作；S3、通过动力学优化器，将第二阶段规划好的路径优化成动力学可执行轨迹。在复杂障碍环境中，本发明的轨迹规划方法具有高效性和实用性。

技术领域

本发明涉及机器人轨迹规划领域，具体涉及一种障碍环境下的工业机器人动力学性能最优轨迹规划方法。

背景技术

障碍环境下的工业机器人动力学轨迹规划，比较复杂，因为，当机器人完成任务时，既要使机器人本体不与外界世界发生碰撞或穿透，又要满足机器人本身内在系统的运动学/动力学约束。

目前，主要采用静态动力学规划方法，解决运动学，非完整和动力学约束情况下的轨迹规划，有两类规划方法：一类是解耦将路径规划和动力学约束分离，即在传统路径规划时，不考虑动力学因素，按照路径的性能指标，进行路径规划。当路径规划完后，再进行动力学约束下的轨迹规划，最终规划出最优轨迹。此类方法在非完整系统和仿人机器人领域，获得广泛应用；二类是将路径规划和动力学约束一起考虑，此时，机器人轨迹规划变成关于轨迹的泛函求极值问题，即变量为轨迹，目标函数和约束函数为轨迹的泛函，在复杂障碍下，轨迹规划变得极其复杂，因为障碍物约束作用，最优值存在广泛的局部多解性。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供了一种障碍环境下的工业机器人动力学性能最优轨迹规划方法。

为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：

障碍环境下的工业机器人动力学性能最优轨迹规划方法，包括如下步骤：

S1、通过输入层输入环境地图和机器人本体信息，输出层输出轨迹的时空信息，以驱动机器人完成给定的任务；

S2、通过C空间高效的RRT-Connect算法，获得无碰撞路径，然后对路径进行修剪与光滑操作；

S3、通过动力学优化器，将第二阶段规划好的路径优化成动力学可执行轨迹。

进一步地，所述环境地图通过激光雷达扫描技术快速获取。

进一步地，所述步骤S2通过以下步骤完成路径的修剪操作：

对于采样节点序列路径Q＝(q₁，q₂，…，q_k)，如果q_i-1和q_i+1之间能够直接连通，通过删除位姿点坐标q_i剪短路径；

对于相隔位姿点之间的位姿，通过线性插值计算中间位姿点，然后采用碰撞检测函数，对每个中间位姿点进行检测，最终保证所有的中间位姿点属于无障碍构型空间C_free。

进一步地，所述步骤S2中的路径光滑操作采用B样条拟合位姿点序列，如果检测出拟合后的轨迹发生碰撞，则还需返回路径采样，继续采样操作，如果检测光滑后的路径没有碰撞，则表示光滑操作成功，可以直接进入动力学规划。

进一步地，所述步骤S3包括如下步骤：

S31、假设机器人的轨迹Q＝(q₁，q₂，…，q_k，T)，其中，q_k为路径结点，T为轨迹时间，则定义目标函数C(Q)：