[发明专利]一种六轴协作机械臂路径规划方法及系统

说明书

本发明涉及机械臂路径规划技术领域，具体涉及一种六轴协作机械臂路径规划方法及系统，所述方法包括：选取包含障碍物的二维图像，将所述二维图像中的障碍物区域进行扩大，形成机械臂的状态空间；获取机械臂在状态空间中的初始节点和目标节点，并采用RRT算法构建所述初始节点到所述目标节点的随机树；在所述状态空间中有方向性的选择状态节点，对随机树的步长进行动态调整，采用改进RRT算法确定所述初始节点到目标节点的规划路径，本发明能够避免规划结果陷入局部极小值，能够快速得到较短的规划路径。

技术领域

本发明涉及机械臂路径规划技术领域，具体涉及一种六轴协作机械臂路径规划方法及系统。

背景技术

机器人是一种可编程、能自动执行工作的机器，这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力，如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力。尽管从第一台机器人出现至今只有60年，可是机器人的快速发展已经超越了人们的想象。机器人是集成了机械、电子、控制、人工智能等先进技术的自动化设备，在装备制造、新材料、生物医药、智慧新能源等高新产业领域得到了广泛应用，机器人己经成为促进科技进步和社会发展的强大推动力。机器人可以代替人类从事单调重复、环境差或者危险性高的工作，不仅解放了人类的双手，也改变了人们的生活方式。

机械臂的路径规划是机器人领域的基本问题，主要是解决机器人从初始点无碰撞安全的到达目标点的运动规划，随着研究的不断深入，国内外学者已经提出了很多路径规划算法，以进行路径规划；常用的路径规划算法有人工势场法、A*算法、蚁群算法、遗传算法、RRT(Rapidly-exploring-Random-Tree，快速搜索随机树)算法、RRT*算法等。人工势场法无法应用于高维空间；蚁群算法虽完备且最优，但收敛速度慢，未得到广泛应用；遗传算法的实时性较差；基于图搜索的A*算法采用启发式搜索算法，提高了整体效率，但难以满足高速性要求的多自由度机械臂的避障搜索问题；RRT算法是一种基于随机采样的查询步进式算法，适合解决高维空间和复杂约束下的路径规划问题，且规划速度快，但随机性大；RRT*算法在RRT基础上加入代价函数，使规划的路径具有渐进最优性，但延长了搜索时间。

但由于现有技术中各类算法的不完善性，容易导致规划结果陷入局部极小值，最终得到的路径不能满足实际需要。

发明内容

本发明提供一种六轴协作机械臂路径规划方法及系统，以解决现有技术中所存在的一个或多个技术问题，至少提供一种有益的选择或创造条件。

为了实现上述目的，本发明提供以下技术方案：

一种六轴协作机械臂路径规划方法，所述方法包括以下步骤：

步骤S100、选取包含障碍物的二维图像，将所述二维图像中的障碍物区域进行扩大，形成机械臂的状态空间；

步骤S200、获取机械臂在状态空间中的初始节点和目标节点，并采用RRT算法构建所述初始节点到所述目标节点的随机树；

步骤S300、在所述状态空间中有方向性的选择状态节点，对随机树的步长进行动态调整，采用改进RRT算法确定所述初始节点到目标节点的规划路径。

进一步，步骤S300中，所述对随机树的步长进行动态调整，包括：

对RRT算法添加目标点的引力系数，使得随机树扩展受到随机节点与目标节点的引力系数共同作用。

进一步，所述步骤S300包括：

步骤S301、获取机械臂在状态空间中的初始节点和目标节点，将所述初始节点作为当前节点，将所述当前节点和所述目标节点连接形成一条直线，将所述直线作为测试路径并执行步骤S302；

步骤S302、判断所述测试路径与障碍物是否存在交点，若是，则将所述测试路径作为障碍路径，并执行步骤S303；若否，则将所述测试路径作为通行路径，并执行步骤S306；