[发明专利]基于模式函数的超冗余机械臂混合逆向求解方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于模式函数的超冗余机械臂混合逆向求解方法，包括：系统求得空间脊线；利用机械臂末端点与脊线末端点重合，求得末端万向节节点U_2N在空间的位置；系统根据求得末端万向节节点位置，确定点U_2N‑1位置；基于双段连杆长，依次确定各奇数万向节的节点位置；确定各臂型角，并求得各偶数万向节点位置；求解各关节的角度。本发明提供一种基于模式函数的超冗余机械臂混合逆向求解系统。首先通过关节点与脊线匹配的方式给定有限的约束条件，然后基于奇数万向节点与偶数万向节点，根据附加任务优化特定的臂型角参数值以达到求解关节角度，实现超冗余机械臂的空间合理规划的目标，可广泛应用于超冗余机器人的逆运动学领域。

技术领域

本发明涉及超冗余机器人的逆运动学领域，具体为一种基于模式函数的超冗余机械臂混合逆向求解方法及系统。

背景技术

超冗余机械臂具有极强的灵活性，除了执行空间常规任务外，还特别适用于狭小空间开展作业，逐渐被应用于航天、核电站、医疗等诸多领域。但由于大量自由度的存在，该类机械臂的运动学逆解变得十分复杂，因此运动逆解及规划一直以来都是超冗余度机器人运动学研究中的一个重点和难点，然而超冗余机械臂的逆运动学求解却是运动规划的必要环节。通常冗余机械臂的逆运动学求解方法可以分为三类：(1)广义逆法(2)人工神经网络法(3)几何法。然而随着自由度的大量增加其运动学逆解及路径规划问题也变得更加复杂。人工神经网络法被广泛应用于工业机械臂的逆解，但是所需要训练集的大小会随着自由度数目的变化而显著变化，并且由于学习过程的延长可能无法满足实时性的要求。Chirikjian针对超冗余机械臂的运动学规划提出了脊线法的概念，奠定了超冗余机器人运动学的理论基础，他采用脊线法来描述超冗余机械臂的宏观构型，得到了许多重要的结论。在该方法中，脊线被定义为分段连续的曲线，用该曲线来表达超冗余机械臂的宏观几何特征。脊线被一系列本征的模式函数所拟合，这些模式函数可以根据需要任意选择并且可以在位置级得出有效的运动学逆解。一旦模式脊线针对假定的末端效应器位置所确定，就可以确定各种各样的拟合算法，求出机械臂在脊线上的关节点。Fahimi扩展了模式函数法在三维空间超冗余机械臂的应用，引入了新的模式函数扩展了工作空间，并采用了针对万向节关节构型的递归拟合算法求解每个连杆的非线性代数方程，从而避免了同时求大量非线性方程的弊端。为了降低超冗余机械臂大量自由度引起的高计算量问题，因此该技术有必要进行改进。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种基于模式函数的超冗余机械臂混合逆向求解方法及系统。

本发明所采用的技术方案是：

本发明提供一种基于模式函数的超冗余机械臂混合逆向求解方法，包括以下步骤；

系统根据期望的机械臂末端位置及各关节的构型确定模式函数，并求得空间脊线；

系统利用机械臂末端点与脊线末端点重合，并通过末段连杆匹配机械臂期望指向，进而求得末端万向节节点U_2N在空间的位置U_2N；

系统根据求得的末端万向节节点U_2N的位置，基于单段连杆长，将点U_2N-1拟合至所述空间脊线上，进而确定点U_2N-1的位置；

系统根据求得的点U_2N-1的位置，基于等效连杆长度，进而依次确定各奇数万向节的节点位置；

系统根据空间位置要求确定各臂型角，并求得各偶数万向节的节点位置；

系统根据所求得的各万向节节点位置，进而求解各关节的角度。

作为该技术方案的改进，所述空间脊线可表示为：