[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

说明书

本发明实施例提供了一种基于改进A*算法的机械臂无碰撞路径规划方法，实现了机械臂无碰撞路径搜索，包括：以关节坐标方式表征机械臂构型，通过碰撞检测剔除发生碰撞的机械臂构型，获得机械臂的无碰撞构型集合，进而依据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，然后依据同一区域的属性、不同区域的属性、邻接区域的属性，获得机械臂的无碰撞构型集合划分后的多个单元区域，接着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。根据本发明实施例提供的技术方案，可实现更高效的机械臂无碰撞路径规划。

【技术领域】

本发明涉及一种基于改进A*算法的机械臂无碰撞路径规划方法，属于机械臂运动规划领域。

【背景技术】

随着科学技术的飞速发展，机械臂因其独特的操作灵活性，已广泛应用于航空航天、军事、医疗、工业等领域，被用来执行捕获、排爆、手术、装配等工作。为快速、准确执行任务，机械臂需具备自主规划路径的能力，即规划出一条从初始构型运动到目标构型的路径。然而由于工作环境中障碍物的存在，机械臂若执行未考虑障碍物情况下的自主路径规划结果，则极可能与障碍物发生碰撞，威胁机械臂的安全，并导致后续任务无法顺利执行，因此针对机械臂的无碰撞路径规划展开研究非常必要。

现有关于机械臂的无碰撞路径规划，A*算法是现阶段应用较为典型的算法之一，其基本思想是使用启发式函数进行路径搜索。但是A*算法的使用前提是将机械臂工作环境空间使用栅格地图进行表征。栅格地图的构建原理是，将机械臂的工作环境空间按照一定的划分粒度分解为相互连接且不重叠的网格单元(即栅格)，并对障碍物存在的栅格进行标记，从而将机械臂复杂的工作环境信息转化为离散的栅格信息。此过程中栅格的划分大小人为设定，如果栅格边长过小，则会造成路径搜索过程中所占用的存储空间呈指数增加，同时搜索时间过长、搜索获得的路径节点过多，如果栅格边长过大，则会造成每个栅格体现的环境信息不足，导致环境分辨率下降。

【发明内容】

有鉴于此，本发明提供了一种基于改进A*算法的机械臂无碰撞路径规划方法，以实现机械臂的无碰撞路径规划。

本发明实施例提供了一种基于改进A*算法的机械臂无碰撞路径规划方法，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。

上述方法中，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,…,q_k]^T，q_i(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,…,P_N}