[发明专利]一种基于数字孪生的机器人轨迹规划方法

权利要求书

1.一种基于数字孪生的机器人轨迹规划方法，其特征在于，构建包含机器人及其所处的带有障碍物的环境的虚实场景，并将虚实场景通过物理硬件进行虚实信息传递，构建数字孪生模型，并通过运行在上位机中的神经网络模型进行对机器人进行路径规划，具体包括如下步骤：

S1：构建虚拟环境中的训练数据集；

将虚拟环境下带有障碍物的环境模型的二维环境图和三维环境图分别生成二维环境向量和三维环境向量，对于每个二维环境图和三维环境图，再使用RRT算法分别生成若干条躲避障碍物的二维轨迹和三维轨迹，然后生成训练数据集{I^(r),P^(rn)}，其中，I^(r)表示环境向量，P^(rn)表示轨迹；

S2：分别将S1得到的二维环境向量和若干条二维轨迹、三维环境向量和若干条三维轨迹输入到LSTM网络进行训练；具体的训练过程如下：

S2.1：从所述的训练数据集{I^(r),P^(rn)}中提取其中一条轨迹上的第k个点的坐标x^k，并在第k次调用时输入LSTM中；

S2.2：通过x^k的正向传播来计算该轨迹上的第k+1点的坐标的预测值y^k；

S2.3：计算y^k和轨迹P^(rn)中第k+1点的坐标的真实值之间的差值累积，即回调误差，并根据回调误差更新LSTM的参数；

S2.4：使用y^k构造x^k+1，将时序k替换为k+1，返回S2.2；

S2.5：遍历数据集中所有轨迹，生成优化后的LSTM网络；

S3：将需要进行轨迹规划的带有障碍物的环境和起始点、终点位置输入优化后的LSTM网络，即可生成一条无碰撞的轨迹；

S4：将所述的无碰撞的轨迹通过虚实信息传递作用于机器人，使得机器人按照所述的无碰撞的轨迹运行。

2.根据权利要求1所述的基于数字孪生的机器人轨迹规划方法，其特征在于，从S3得到一条无碰撞的轨迹后，根据轨迹的几何特征去除轨迹中冗余的点，并使用B样条曲线对其进行光滑化处理。

3.根据权利要求1所述的基于数字孪生的机器人轨迹规划方法，其特征在于，在构建训练集之前，先采用训练数据训练卷积自编码器，再使用训练好的卷积自编码器对要输入LSTM的环境向量进行压缩。

4.根据权利要求1所述的基于数字孪生的机器人轨迹规划方法，其特征在于，所述的S2.1中，先将训练数据集{I^(r),P^(rn)}打乱，拆分成小批次的数据集，分批次输入LSTM网络中。

5.根据权利要求1所述的数字孪生的机器人轨迹规划方法，其特征在于，所述虚拟环境下机器人运行模型包括和物理环境下等比例的机器人模型、和物理环境下等比例的环境模型、和物理机器人运行过程中相同的约束条件；所述机器人轨迹信息包括在不同时刻的机器人末端位置，为笛卡尔坐标系下的坐标。