[发明专利]机器人局部路径规划方法

说明书

技术领域

本发明涉及机器人系统，尤其是一种机器人局部路径规划方法。

背景技术

机器人产业的发展，给人类的生产生活带来了很大的帮助，同时人类需求的日益提高也是机器人产业发展的动力，二者相辅相成。操作性与移动性是机器人最基本的功能构成。工业生产上常用的传统机械臂，位置固定，工作空间有限，对机械臂功能的拓展有很大的制约。而目前常见的轮式机器人，操作能力也需要进一步的加强。正因为此，移动机械臂应运而生，不仅具有轮式机器人的移动能力，还具有机械臂的操作性能，已经成为机器人发展的趋势。由此产生的机械臂系统与移动底盘系统的运动规划，对机器人整体的工作能耗有着很大的影响。

常见的规划方式，如机械臂和移动底盘整体规划方式，虽然充分考虑了移动机械臂的完整动力学模型，但控制器设计较为复杂。同时，移动底盘的能耗要远远大于机械臂子系统的能耗，采用整体规划的方式，将造成机器人整体系统的能耗加大。而且，应用于办公生活场景的服务机器人，其任务较为简单，只需要将机械臂移动到合适的工作空间，完成对目标物体的抓取或者放置即可，采用较为复杂整体式规划将引起工作量的增加。而采用机械臂与移动底盘两个独立的子系统分别进行规划的方式，其重点在于如何选取合适的基座位置，以使机械臂实现良好的抓取功能。

为实现合适基座位置的选取，通常有栅格法、人工势场法、遗传算法等局部路径规划技术。而这些常用的方法存在着响应时间过长、不能保证路径最优等问题。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中存在的不足，提供一种机器人局部路径规划方法，使用视觉进行闭环检测的方法，并将机械臂与移动底盘的规划进行分离，通过对移动底盘和机械臂的不同规划方式相结合，实现机器人整体的协调运作。本发明采用的技术方案是：

一种机器人局部路径规划方法，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。

进一步地，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。

进一步地，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)