[发明专利]封闭运动系统中的无碰撞运动规划

说明书

一种用于封闭运动系统中的第一操纵器(28)的无碰撞运动规划的方法(100)，该方法具有以下步骤：定义动态优化问题(12)、使用数值方法求解优化问题(12)以及基于优化问题(12)的解确定第一操纵器(28)的第一运动路径。动态优化问题(12)包括：代价函数(20)，该代价函数(20)对第一操纵器(28)的状态(16)和控制变量(18)进行加权；动态系统(14)，该动态系统(14)基于时间定义第一操纵器(28)的状态(16)和控制变量(18)；以及关于距碰撞的距离的至少一个不等式约束(24)。此外，优化问题(12)包括关于封闭运动系统的至少一个等式约束(22)。

本发明涉及具有封闭运动的第一操纵器的无碰撞运动规划的方法以及对应的装置。

机器人技术中的无碰撞运动规划是在不与自身或障碍物碰撞的情况下寻找机器人或其操纵器从起点至终点的运动路径。封闭运动系统被定义为具有至少一个封闭运动链的系统。当操纵器以两种不同的方式在运动学上连接至其基部时就是这种情况。封闭的运动链例如由机器人和以可移动的方式安装在地板或壁上的元件形成，或者由共同握住物体并且使物体移动的机器人的若干操纵器形成。然后，必须以始终满足封闭运动的方式执行运动规划，即，机器人必须以不与固定元件或共同携带的物体失去接触的方式移动。因此，对于运动规划，封闭运动对运动自由度提出了附加的限制。

对于常见的基于样本的运动规划器，比如概率路线图(PRM)或快速探索随机树(RRT)，封闭运动是主要的挑战，因为随机配置将满足附加约束的概率接近于零。尽管已知的方法是通过简单的梯度下降从随机样本生成允许的配置，但如果需要大量的样本来解决问题，则这些方法与大量计算时间相关联。此外，概率方法具有下述问题：不产生确定性轨迹，即，计算时间可以受到限制，但通常是不可预测的。

除了概率方法外，已知的基于优化的方法被设计成直接产生机器人或其操纵器的平稳且自然的运动而不会绕道。基于优化的方法具有附加的优点，所述方法可以提供在有限的计算时间内可重复且可确定的确定性轨迹。基于优化的方法的前提是将充分代表运动规划的适当的优化问题用公式表示。

因此，本发明的目的是指定一种用于运动规划的方法，该方法对于封闭运动而言，在避免自碰撞和与障碍物碰撞的同时使确定性轨迹能够关于再现性和计算时间来进行确定，并且允许该轨迹适应变化的环境。

根据本发明的一个方面，该任务通过一种用于具有封闭运动的第一操纵器的无碰撞运动规划的方法来解决，该方法具有以下步骤：

-定义动态优化问题，

-通过数值方法求解优化问题，以及

-基于优化问题的解确定第一操纵器的第一运动路径，

其中，动态优化问题包括：代价函数，该代价函数对第一操纵器的状态和控制变量进行加权；动态，该动态将第一操纵器的状态和控制变量定义为时间的函数；关于距碰撞的距离的至少一个不等式约束；以及关于封闭运动的至少一个等式约束。

此外，该目的通过包括第一操纵器和控制单元的装置来解决，其中，控制单元配置成实施用于无碰撞运动规划的方法。

因此，本发明的思想是将具有封闭运动的无碰撞运动规划用公式表示为优化问题并且对其进行数值求解。优化问题是动态问题，该动态问题考虑了操纵器关于其状态和控制变量的动态，并且该动态问题借助于代价函数对其状态和控制变量进行加权。该动态表示状态和控制变量的时间过程。状态可以是由接合角度表示的空间位置，并且控制变量可以是接合角速度(积分)或接合角加速度(二重积分)。

代价函数对状态和控制变量进行加权。代价函数可以仅使用加权矩阵对控制变量进行惩罚，以使速度或加速度最小。该公式相当于在机器人的起始位置与要达到的目标位置之间搜索最短路径。