[发明专利]一种路径规划方法及工业机器人

说明书

本发明提供了一种路径规划方法及工业机器人，路径规划方法包括以下步骤：获取控制点样本集；对所述控制点样本集进行模型训练，得到路径规划模型；接收用户输入的工业机器人多个抓取点数据；将所有抓取点数据输入至路径规划模型中；获取路径规划模型输出的各个抓取点数据对应的类别；根据类别为非碰撞控制点的抓取点数据输出可行路径。该路径规划方法获取工业机器人历史多个抓取点的情况进行模型训练，确保工业机器人对抓取时不会发生机械限位和误抓。另外模型训练提出了依据以SVM算法模型为基础的避障算法，准确设定机械臂路径规划算法，避免传统路径规划过程的冗杂计算，有效的提高工业机器人避障和路径规划效率。

技术领域

本发明属于智能控制技术领域，具体涉及一种路径规划方法及工业机器人。

背景技术

目前工业机器人的路径规划方法，首先计算障碍物相对工业机器人的坐标，然后利用运动学反解确定工业机器人各个轴的角度，最后通过函数插值的方法规划工业机器人轴的转动，

但是这种方法需要进行多次计算和多次规划，效率较低，而且这种计算方法往往比较冗杂，不能自动识别障碍物，精度较低。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种路径规划方法及工业机器人，有效地提高了工业机器人避障和路径规划效率。

第一方面，一种路径规划方法，包括以下步骤：

S1：获取控制点样本集；所述控制点样本集中的样本包括工业机器人的历史抓取点数据及其类别；所述类别为碰撞控制点或非碰撞控制点；

S2：对所述控制点样本集进行模型训练，得到路径规划模型；

S3：接收用户输入的工业机器人多个抓取点数据；

S4：将所有抓取点数据输入至路径规划模型中；

S5：获取路径规划模型输出的各个抓取点数据对应的类别；

S6：根据类别为非碰撞控制点的抓取点数据输出可行路径。

优选地，所述历史抓取点数据为工业机器人末端轴的位置x_n，其中x_n∈R^D，D为实数域的向量空间R的维度，n取值1～N,N为工业机器人末端轴的数量；

所述类别为y_n，其中y_n∈{1,-1}；当y_n＝1时，类别为非碰撞控制点，当y_n＝-1时，类别为碰撞控制点。

优选地，所述步骤S2具体包括：

S11：初始化SVM核函数集的权重矩阵d和控制点样本集的支持向量权重矩阵α，令K＝1；

S12：如果K小于预设的最大迭代次数、且||d||₂＜T时，执行步骤S13，否则执行步骤S15；K为迭代次数，d为SVM核函数集的权重矩阵，T为预设的权重矩阵阈值；

S13：固定权重矩阵d，更新支持向量权重矩阵α；

S14：固定支持向量权重矩阵α，更新权重矩阵d；

S15：输出优化后的结果，得到所述路径规划模型。

优选地，所述步骤S11具体包括：

初始化权重矩阵d＝[1/(M+1),1/(M+1),......,1/(M+1)]；

初始化支持向量权重矩阵α＝[1/(M+1),1/(M+1),......,1/(M+1)]；

其中，M为采用的SVM核函数集中核函数的个数。

优选地，所述步骤S13具体包括：