[发明专利]机器人路径规划有效性的检测方法、检测装置及计算机可读存储介质

说明书

本发明提供一种机器人路径规划有效性的检测方法、检测装置及计算机可读存储介质，属于机器人运动控制技术领域。本申请实施例所述机器人路径规划有效性的检测方法通过计算机械臂的运动路径，并通过核心算法重构关节系列，对特征值进行高斯平滑优化；重构近似矩阵，然后计算关节系列矩阵与近似矩阵之间的距离，并根据距离与距离阈值进行比较判断确定路径的有效性。本申请实施例所述方法能够在不需要任何监督数据及离线的情况下，高效和精确的判断出运动路径的有效性，从而为机械臂焊接时给出精确的运动路径提供稳定的核心支持，且简单快捷。

技术领域

本发明涉及机器人运动控制技术领域，尤其涉及一种机器人路径规划有效性的检测方法、检测装置及计算机可读存储介质。

背景技术

运动路径规划是工业机器人中常见的技术，随着技术发展，其应用越来越广泛，成为了工业机器人必备的基础功能。而随着3D视觉的快速发展和成熟，3D视觉引导技术在工业机器人中有着密切的配合。例如通过3D视觉识别物体后，并估计出机器人运动的轨迹，而通常是通过在线的方式验证运动路径的可行性，不能通过离线的方式进行真实的运动路径仿真，然而，这样会导致机器人无法避开障碍物，从而产生碰撞的危险。

现有工业机器人的仿真通常需要原厂深入合作后才能开放相关的功能，而对于广泛通过视觉技术实现离线仿真是极其困难的，而通常的现有做法是给出仿真的路径后，通常需要在在线的方式试跑若干次，保证路径的安全性和正确性后，方可执行自动模型下的轨迹运动。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种机器人路径规划有效性的检测方法、检测装置及计算机可读存储介质，旨在能解决现有无法实现离线情况下进行真实的运动路径仿真的问题，本申请能够在离线情况下，快速和精确地验证运动路径的有效性。

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案如下：

本发明的第一方面提供一种机器人路径规划有效性的检测方法，包括如下步骤：

计算机械臂的运动路径；

重构机械臂的关节序列；

对特征值进行高斯平滑优化；

重构近似矩阵；

计算关节系列矩阵与近似矩阵之间的距离，并根据矩阵之间的距离与距离阈值的比较结果判断确定路径的有效性。

在一些实施例中，所述重构机械臂的关节序列包括：

将关节集合φ＝{φ₀,φ₁,...,φ_N}，写成矩阵形式，即

计算核矩阵K_ND的平均向量并均值化

计算协方差矩阵，且进行特征分解，

其中，V^-1表示特征矩阵，每列表示特征向量，∑表示对角矩阵，其对角元素为原矩阵V的特征值，T表示矩阵转置操作；N表示样本数，D表示机器人的关节数量；

重构每个焊枪末端姿态的反解关节为其中λ_nd表示第n个姿态下的第d个特征值；V_nd表示第n个样本的第d个特征向量。

在一些实施例中，所述对特征值进行高斯平滑优化包括：

优化所有特征向量对应的第d个特征值构成的n个值λ_d＝[λ_0d,λ_1d,…,λ_nd]，λ_nd表示第n个样本的第d个特征值，