[发明专利]一种基于改进A*算法的机械臂无碰撞路径规划方法有效

专利信息
申请号: 202010390382.9 申请日: 2020-05-09
公开(公告)号: CN111531542B 公开(公告)日: 2021-08-17
发明(设计)人: 陈钢;费军廷;王一帆;王睿泉;黄泽远 申请(专利权)人: 北京邮电大学
主分类号: B25J9/16 分类号: B25J9/16
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 100876 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 改进 算法 机械 碰撞 路径 规划 方法
【权利要求书】:

1.一种基于改进A*算法的机械臂无碰撞路径规划方法,其特征在于,所述方法包括:

以关节坐标方式表征机械臂构型,通过碰撞检测剔除与障碍物或机械臂自身发生碰撞的机械臂构型,获得机械臂的无碰撞构型集合;

依据机械臂的无碰撞构型集合和路径规划算法时间复杂度、机械臂构型间差异程度,获得机械臂的无碰撞构型集合的划分数量;

依据同一区域的属性、不同区域的属性、邻接区域的属性,结合机械臂的无碰撞构型集合和划分数量,获得机械臂的无碰撞构型集合划分后的多个单元区域;

依据机械臂的无碰撞构型集合划分后的多个单元区域,构建机械臂的枢纽构型集合,通过连通得到构型变换网,将构型变换网引入A*算法,完成基于改进A*算法的机械臂无碰撞路径规划;

其中,依据机械臂的无碰撞构型集合和路径规划算法时间复杂度、机械臂构型间差异程度,获得机械臂的无碰撞构型集合的划分数量,包括:

依据机械臂路径规划算法A*算法的时间复杂度O(n3),构建机械臂的无碰撞构型集合的划分数量评价函数h1(x):

其中x表示机械臂的无碰撞构型集合的划分数量,n表示机械臂臂杆的个数;

构建机械臂两个构型之间的距离评价函数dist(Q1,Q2),用于表示机械臂构型间差异程度:

其中Q1=[q11,q12,...,q1k]T和Q2=[q21,q22,...,q2k]T分别表示机械臂的2个构型,q1i(i=1,2,...,k)表示第一个构型的第i个关节的关节角度,q2i(i=1,2,...,k)表示第二个构型的第i个关节的关节角度;

依据机械臂构型间差异程度,构建机械臂的无碰撞构型集合的划分数量评价函数h2(x):

其中x表示机械臂的无碰撞构型集合的划分数量,Ωi表示按照当前x划分后的区域i,P表示区域Ωi中的任意一个构型,wi表示区域Ωi的中心,|Ωi|表示区域Ωi中的构型数目,dist(P,wi)表示构型P和wi之间的距离;

依据机械臂的无碰撞构型集合的划分数量评价函数h1(x)和评价函数h2(x),获得综合评价函数h(x):

h(x)=μ1h1(x)+μ2h2(x)

其中μ1、μ2分别表示评价函数h1(x)和h2(x)的权重系数,数值大小按照实际需求进行设置,x表示机械臂的无碰撞构型集合的划分数量;

依据机械臂的无碰撞构型集合和综合评价函数,求取h(x)取最小值所对应的正整数x,获得机械臂的无碰撞构型集合的划分数量;

依据同一区域的属性、不同区域的属性、邻接区域的属性,结合机械臂的无碰撞构型集合和划分数量,获得机械臂的无碰撞构型集合划分后的多个单元区域,包括:

构建机械臂两个构型之间的距离评价函数dist(Q1,Q2),用于表示机械臂构型间差异程度:

其中Q1=[q11,q12,...,q1k]T和Q2=[q21,q22,...,q2k]T分别表示机械臂的2个构型,q1i(i=1,2,...,k)表示第一个构型的第i个关节的关节角度,q2i(i=1,2,...,k)表示第二个构型的第i个关节的关节角度;

构建函数CP,用于表示同一区域的属性:

其中x表示机械臂的无碰撞构型集合的划分数量,wi表示区域Ωi的中心,|Ωi|表示区域Ωi中的构型数目,P表示区域Ωi中的任一构型,CPi表示区域Ωi的紧密度;

构建函数SP,用于表示不同区域的属性:

其中wi表示区域Ωi的中心,wj表示区域Ωj的中心,x表示机械臂的无碰撞构型集合的划分数量;

构建函数I,用于表示邻接区域的属性:

其中x表示机械臂的无碰撞构型集合的划分数量,ωij表示空间权重矩阵W的元素,

依据函数CP、函数SP、函数I,基于K均值聚类算法获得机械臂的无碰撞构型集合划分后的多个单元区域;

空间权重矩阵W表示各个区域之间的邻接关系:

其中x表示机械臂的无碰撞构型集合的划分数量,ωij表示区域Ωi和区域Ωj的邻接关系,当区域Ωi和区域Ωj邻接时,ωij=1,当区域Ωi和区域Ωj不邻接时,ωij=0;

依据机械臂的无碰撞构型集合划分后的多个单元区域,得到构型变换网,将构型变换网引入A*算法,完成基于改进A*算法的机械臂无碰撞路径规划,包括:

枢纽构型指具有特殊性能的构型,特殊性能指到达同一区域内其余构型的路径搜索时间最短、所得的路径关节行程最短;

依据机械臂的无碰撞构型集合划分后的多个单元区域,基于遗传算法优化挑选机械臂每个单元区域内的枢纽构型,构成机械臂的构型枢纽集合,并设计优化过程中的目标函数:

f(PPj)=k1D(P→Pj)+k2T(P→Pj)

其中f(PPj)表示从构型P到构型Pj的关节行程和路径搜索时间的综合函数,N表示单元区域所包含的机械臂的无碰撞构型的数量,D(P→Pj)表示从构型P到构型Pj使用任一路径搜索算法进行路径搜索的结果所对应的关节行程,T(P→Pj)表示相同情况下的路径搜索时间,k1和k2分别表示关节行程和路径搜索时间的权重系数,按照实际任务需求进行设定;

构型变换网指以枢纽构型作为节点,以枢纽构型之间的可达路径为边的网络;

依据机械臂的枢纽构型集合,基于路径规划算法搜索任意两个枢纽构型之间的可达路径,获得机械臂的构型变化网;

依据构型变换网和A*算法,在构型变化网中使用A*算法进行机械臂的无碰撞路径搜索,实现基于改进A*算法的机械臂无碰撞路径规划。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述以关节空间坐标方式表征机械臂构型,通过碰撞检测剔除与障碍物或机械臂自身发生碰撞的机械臂构型,获得机械臂的无碰撞构型集合,包括:

将k自由度机械臂在工作空间内的某一状态表述为一个k维向量P=[q1,q2,...,qk]T,qi(i=1,2,...,k)为第i个关节的关节角度,在机械臂关节角的限度内,对每个关节角使用步长ε进行离散化,并依次进行碰撞检测,剔除所有与障碍物或机械臂自身发生碰撞的机械臂构型,并使用集合形式进行表征,获得机械臂的无碰撞构型集合:

S={P1,P2,...,PN}

其中S表示机械臂的无碰撞构型集合,Pi(i=1,2,...,N)表示N个机械臂的无碰撞构型,N表示机械臂的无碰撞构型的数量,ε的选取按照任务需求进行设定。

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