[发明专利]基于动力学模型的机器人时间最优轨迹规划方法、设备

说明书

本发明公开了一种基于动力学模型的机器人时间最优轨迹规划方法、设备，所述机器人时间最优轨迹规划方法包括步骤：通过动力学建模和参数化预定的机器人运动轨迹，将关节力矩约束和几何路径约束转换到参数空间；以时间最短为目标构造优化问题并通过数值积分法求解，得到机器人的最优运动参数；考虑加速度突变引起的关节振动问题，在相平面上对加速度进行三次样条曲线平滑。相比于传统的梯形加速度轨迹规划方法，本发明在关节力矩约束和几何路径约束下，优化机器人的运动参数，实现机器人的高速运动，充分利用关节电机的性能进一步提高机器人的运动速度，缩短执行任务的节拍时间，从而提高其作业效率，对提升机器人的整体性能具有重要意义。

技术领域

本发明涉及机器人轨迹规划，尤其涉及一种基于动力学模型的机器人时间最优轨迹规划方法、设备。

背景技术

随着机器人技术的发展，机器人已广泛应用于日常的生产、生活中，代替人类完成复杂、危险、繁重、乏味的重复性工作。在某些应用场景中，比如码垛、上下料等，不仅需要机器人准确地完成指定任务，而且希望机器人能够以尽可能快的速度完成任务，缩短节拍时间，从而提高其作业效率。

但是机器人的运动速度受到其关节电机、机械结构等条件的限制。通过增大关节电机功率和尺寸的方法，在一定程度上可以提高机器人的运动速度，但是一味地增大功率，会增加机器人的成本和能源消耗，并且电机尺寸增大的同时机器人本身的惯量也在增加，而惯量的增加不利于机器人的控制。

机器人的运动由轨迹规划实现，常规的机器人轨迹规划，采用梯形加速度轨迹规划，仅在运动学参数的约束下，求解得到表示机器人的运动学参数，这样的规划方法受到关节耦合的影响，并且根据经验或者特定的应用场景所设定的恒定加速度无法真实反映机器人的运行状态。实际上机器人所能提供的加速度随着其位姿和负载的变化而变化，与机器人的动力学特性有着密切的关系，因此常规的轨迹规划方法无法发掘出机器人潜在的性能。

一种更实用的方法是基于机器人的动力学模型，以时间最短作为目标函数并在满足关节电机力矩和笛卡尔空间中几何约束条件下优化机器人的运动参数，使机器人末端沿着指定轨迹运动的时间最短，即机器人时间最优轨迹规划问题。

发明内容

为了进一步提高机器人的运动速度，本发明提出了一种基于动力学模型的机器人时间最优轨迹规划方法、设备及介质，基于机器人动力学模型并通过参数化机器人预定轨迹，将关节力矩约束和几何路径约束转换到参数空间，以时间最短为目标构造优化问题，并采用数值积分法求解得到最优运动参数，最终在相平面对加速度进行三次样条曲线平滑，减小关节振动，实现机器人的高速运动。

本发明的目的至少通过如下技术方案之一实现：

一种基于动力学模型的机器人时间最优轨迹规划方法，包括步骤：

建立机器人动力学模型和参数化机器人预定轨迹，将关节力矩约束和几何路径约束转换到参数空间；

以时间最短为目标构造优化问题并通过数值积分法求解得到机器人的最优运动参数；

在相平面对优化得到的加速度进行三次样条曲线平滑，避免加速度突变造成运动时机器人关节的振动。

进一步地，所述的建立机器人动力学模型具体包括步骤：

对于n自由度工业机器人，考虑机器人连杆质量、质心位置、惯性张量和摩擦系数等参数，建立n自由度工业机器人的动力学模型并表示为：

式中q，和分别表示关节转角、关节速度和关节加速度；M(q)表示惯性矩阵；表示科氏力和离心力耦合矩阵；表示摩擦力项，包含粘性摩擦和库伦摩擦；G(q)表示重力项，τ表示关节电机力矩矢量；

通过对式(1)的参数解耦得到式(2)所示的线性辨识模型，并通过加权最小二乘法辨识得到机器人的动力学参数，从而建立完整的机器人动力学模型：