[发明专利]一种机器人轨迹规划方法及系统

权利要求书

1.一种机器人轨迹规划方法，其特征在于，包括：

通过Hybrid A*算法获取机器人可行路径；

重复剪枝可行路径的运动走廊；

基于重复剪枝后的运动走廊之间的连通关系形成无向图，其中每个运动走廊作为无向图的一个顶点，包含前端路径搜索路径点的运动走廊之间的相交区域作为连接顶点的边；

基于Dijkstra算法及每条边的时间代价，搜索一组最优运动走廊组合；

将最优运动走廊组合作为安全约束，基于Bernstein多项式基的分段曲线轨迹公式生成机器人规划轨迹；

在生成机器人规划轨迹的过程中，轨迹规划代价函数选取运行时间最优、能量最优及Jerk最优，其中，Jerk最优的轨迹在速度和加速度上均保持连续和光滑；

时间代价为下一步扩展运动走廊和当前运动走廊重叠面积的倒数。

2.如权利要求1所述的机器人轨迹规划方法，其特征在于，可行路径的运动走廊依次经初步扩展和轴向膨胀操作获得。

3.如权利要求1所述的机器人轨迹规划方法，其特征在于，基于Bernstein多项式基的分段曲线轨迹公式还包括路径点约束、连续性约束和动力学可行性约束。

4.一种机器人轨迹规划系统，其特征在于，包括：

可行路径获取模块，其用于通过Hybrid A*算法获取机器人可行路径；

重复剪枝模块，其用于重复剪枝可行路径的运动走廊；

无向图形成模块，其用于基于重复剪枝后的运动走廊之间的连通关系形成无向图，其中每个运动走廊作为无向图的一个顶点，包含前端路径搜索路径点的运动走廊之间的相交区域作为连接顶点的边；

最优运动走廊搜索模块，其用于基于Dijkstra算法及每条边的时间代价，搜索一组最优运动走廊组合；

规划轨迹生成模块，其用于将最优运动走廊组合作为安全约束，基于Bernstein多项式基的分段曲线轨迹公式生成机器人规划轨迹；

在生成机器人规划轨迹的过程中，轨迹规划代价函数选取运行时间最优、能量最优及Jerk最优，其中，Jerk最优的轨迹在速度和加速度上均保持连续和光滑；

在所述最优运动走廊搜索模块中，时间代价为下一步扩展运动走廊和当前运动走廊重叠面积的倒数。

5.如权利要求4所述的机器人轨迹规划系统，其特征在于，可行路径的运动走廊依次经初步扩展和轴向膨胀操作获得。

6.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-3中任一项所述的机器人轨迹规划方法中的步骤。

7.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-3中任一项所述的机器人轨迹规划方法中的步骤。