[发明专利]一种冲击约束的机器人避障和时间最优轨迹规划方法

权利要求书

1.一种冲击约束的机器人避障和时间最优轨迹规划方法，其特征在于由路径规划模块、样条插值模块、避障处理模块以及时间优化轨迹规划模块四个模块组成，首先，路径规划模块在RRT*算法基础上，基于障碍物斥力场安全约束引入目标偏置和目标偏好思想，压缩搜索空间并加快工业机器人最短路径的搜索速度，其次，样条插值模块采用五次样条插值函数对路径关键节点进行插值平滑，以初始与终止速度和初始与终止加速度为固定边界条件构建AT矩阵，再其次，避障处理模块利用几何精细检测方法对工业机器人和障碍物执行避碰处理，利用机器人正逆运动学求得机器人关节、基座TCP点，其中机器人连杆和焊枪利用胶囊体包络，障碍物利用球体包络，最后，时间优化轨迹模块将等级制度和贪婪策略与传统的鲸鱼优化算法相结合，提高了算法的全局搜索能力。

2.根据权利要求1所述的一种冲击约束的机器人避障和时间最优轨迹规划方法，其特征在于所述的路径规划模块引入目标偏置和目标偏好扩展思想解决RRT*算法扩展节点时运算量大的问题，新生成的节点q_new具有很强的随机性，虽然可以渐进最优，但是盲目扩展策略导致计算资源浪费，大大影响收敛速度，目标偏置扩展思想是在添加目标节点q_goal方向上的分量，新节点q_new向q_goal和q_rand的矢量方向扩展，目标偏好思想是以极小概率直接朝目标节点q_goal方向扩展，从而更接近理想路径，目标偏置策略和目标偏好策略的选择概率p_t引导随机树T扩展方向，保留扩展树随机性的同时，以更快的速度向目标扩展；

其中，η为RRT*生长的初始步长，为近邻节点q_near到随机节点q_rand的向量，为近邻节点q_near到目标节点q_goal的向量，ρ为RRT*的动态调整系数，保证新节点q_new在方向和步长长度上趋近于目标节点q_goal；

规定在斥力场中的q_new点不能加入到随机树T中，d为当前节点与目标节点的最小距离，若满足||q_new-q_goal||＜d约束，则尝试向目标节点逼近；

其中，为斥力场系数，与环境规模成正相关，ρ为在R^c空间内目标节点与障碍物的最短距离，ρ₀为障碍物的最大影响作用范围，系数的取值与障碍物数目的大小有关，当斥力场作用范围覆盖初始节点q_init则缩小斥力场作用范围，直到初始节点q_init在斥力场作用范围外，当斥力场范围覆盖目标节点q_goal，则将斥力场范围清零。