[发明专利]内嵌运动性能调节机制的速度规划方法

说明书

一种内嵌运动性能调节机制的速度规划方法，包括：1.将速度规划问题转换为路径位置和路径速度的二维规划问题；将机器人系统速度和加速度约束转换为二维空间内可行域边界；2.为二维规划引入运动性能调节机制；2.1定义运动调节机制的用户指定参数；2.2调节该参数以改变可行域形状；3.计算可行域边界上的匀速巡航部分；以哈希表存储查询匀速巡航部分；4.利用完备数值积分策略计算可行域内的可行速度曲线；5.用双向积分策略使第4步的速度曲线加速度连续，并输出该速度曲线。该规划方法能够根据用户需求输出不同运动性能的可行速度曲线，兼顾规划完备性。

技术领域

本发明属于工业自动化领域，特别是涉及内嵌运动性能调节机制的速度规划方法。

背景技术

众所周知，速度规划在工业机器人自动化领域有着举足轻重的地位，决定着机器人系统的安全性和高效性[1]。根据用户指定的性能指标，将机器人系统的物理约束和起止状态作为输入，速度规划方法在有限时间内输出满足物理约束的最优速度曲线或者无解提示。主要性能指标包括运动时间，能量消耗，运动光滑度等[2]。

为了提高机器人系统的生产效率，现有的速度规划方法将机器人的运动时间作为目标函数以生成满足物理约束的最短时间速度曲线[3],[4]。然而，这些速度曲线对应的加速度控制量属于砰-砰控制(Bang-Bang Control)，即加速度是非连续的且饱和的。这会导致跟踪控制精度的降低和误差收敛时间的延长，尤其是存在外部扰动的情况下[1]。于是，考虑光滑度的速度规划方法被提出以提高跟踪控制效果[5-9]。速度曲线用分段的参数多项式表示以保证连续的加速度。然后，利用最优化工具，计算参数空间下的最优速度曲线。但是，这些速度曲线不是全局最优的，并且非线性最优化工具通常是离线的[10],[11]。另外，由分段多项式构成的速度曲线使机器人主要处在加速或减速状态，缺少高比例的匀速巡航状态。对于城市交通系统，这是造成事故的潜在因素[12]。上述的速度规划方法均缺少完备性，即对于有解规划问题输出可行解，否则输出无解提示。因此，现有的速度规划方法无法实时地输出加速度连续且运动时间全局最优的速度曲线，同时保证完备性和调整巡航比例。

具体而言，K.Shin和J.Bobrow等利用庞特里雅金极大原理为工业机械臂提出一种运动时间全局最优的速度规划方法，但是加速度是饱和且非连续的[3],[4]。Q.Pham提供了该方法的C++/Python开源版本，并移植应用到航天飞行器[13]。另外，凸优化技术和动态规划技术也被用来计算运动时间全局最优的速度曲线[14],[15]。然而，这些方法在生产和生活场景下存在重要隐患。跟踪加速度饱和且不连续的速度曲线会降低位姿误差的收敛效果，而且可能导致机器人机械结构受损，影响机器人整体运动质量和安全。为了输出加速度连续的速度曲线，光滑速度规划方法采用分段多项式插值策略来表示可行速度曲线，然后借助最优化工具计算最优速度曲线，包括序列二次优化(Sequential QuadraticProgramming，SQP)[16]，可变容差法(Flexible Tolerance Method，FTM)[17]，粒子群算法(Particle Swarm Optimization，PSO)[18]和有效集法(Active-Set Optimization)[19]。在给定运动时间条件下，A.Piazzi等用分段三阶样条曲线表达速度曲线，以加速度一阶导的平方积分作为目标函数来计算最优速度曲线[6]。C.Bianco等深入研究基于分段多项式插值策略的速度规划方法，并给出生成可行解的前提条件及相关数学证明[5]。S.Kucuk先采用分段三阶样条表示速度曲线并进行优化计算，然后使用七阶多项式平滑分段连接处以保证连续的加速度[18]。S.Macfarlane和D.Constantinescu等通过限制速度曲线的加加速度来保证光滑度(连续的加速度)[10],[17]。A.Gasparetto和V.Zanotto等将带权重的运动时间和加加速度积分作为目标函数[1]。通过调整权重，该方法能输出更光滑或者更快速的速度曲线。总结文献可知，这些方法无法输出全局空间的运动时间最优解，而且计算效率不可调控，甚至缺少规划完备性。

发明内容