[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
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 | ||
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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