[发明专利]一种机械臂运动规划方法、装置、可读存储介质及机械臂

权利要求书

1.一种机械臂运动规划方法，其特征在于，包括：

确定机械臂从预设的初始位姿运动至预设的目标位姿的虚拟最优运动规划路径；

在所述机械臂的自由空间中进行随机采样，得到所述机械臂的第一随机位姿；

将所述第一随机位姿在所述虚拟最优运动规划路径上的投影作为虚拟最优位姿；并根据所述虚拟最优位姿对所述第一随机位姿进行迭代优化，得到优化后的第二随机位姿；

将所述第二随机位姿作为预设的机械臂运动规划算法中的随机采样结果对所述机械臂进行运动规划。

2.根据权利要求1所述的机械臂运动规划方法，其特征在于，所述根据所述虚拟最优位姿对所述第一随机位姿进行迭代优化，得到优化后的第二随机位姿，包括：

建立与所述虚拟最优位姿对应的引力场函数；

根据所述引力场函数对所述第一随机位姿进行迭代优化，得到优化后的第二随机位姿。

3.根据权利要求2所述的机械臂运动规划方法，其特征在于，所述根据所述引力场函数对所述第一随机位姿进行迭代优化，得到优化后的第二随机位姿，包括：

将所述第一随机位姿作为当前随机位姿；

根据所述引力场函数计算所述当前随机位姿的梯度；

根据当前随机位姿的梯度对所述当前随机位姿进行更新计算，得到更新随机位姿；

若所述当前随机位姿的梯度不满足预设的迭代终止条件，则将所述更新随机位姿作为新的当前随机位姿，并返回执行所述根据所述引力场函数计算所述当前随机位姿的梯度的步骤及其后续步骤；

若所述当前随机位姿的梯度满足所述迭代终止条件，则将所述更新随机位姿确定为优化后的第二随机位姿。

4.根据权利要求3所述的机械臂运动规划方法，其特征在于，所述建立与所述虚拟最优位姿对应的引力场函数，包括：

根据下式建立所述引力场函数：

其中，q_goal为所述虚拟最优位姿，q为所述当前随机位姿，为预设的尺度因子，d(q,q_goal)为q与q_goal之间的距离，为预设的距离阈值，U_att(q)为所述引力场函数。

5.根据权利要求4所述的机械臂运动规划方法，其特征在于，所述根据所述引力场函数计算所述当前随机位姿的梯度，包括：

根据下式计算所述当前随机位姿的梯度：

其中，为所述当前随机位姿的梯度。

6.根据权利要求3所述的机械臂运动规划方法，其特征在于，所述根据当前随机位姿的梯度对所述当前随机位姿进行更新计算，得到更新随机位姿，包括：

根据下式对所述当前随机位姿进行更新计算：

其中，q为所述当前随机位姿，为所述当前随机位姿的梯度，η为预设的更新步长，q′为所述更新随机位姿。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的机械臂运动规划方法，其特征在于，所述确定机械臂从预设的初始位姿运动至预设的目标位姿的虚拟最优运动规划路径，包括：

将连接所述初始位姿和所述目标位姿的直线路径确定为所述虚拟最优运动规划路径。

8.一种机械臂运动规划装置，其特征在于，包括：

虚拟路径确定模块，用于确定机械臂从预设的初始位姿运动至预设的目标位姿的虚拟最优运动规划路径；

随机采样模块，用于在所述机械臂的自由空间中进行随机采样，得到所述机械臂的第一随机位姿；

迭代优化模块，用于将所述第一随机位姿在所述虚拟最优运动规划路径上的投影作为虚拟最优位姿；并根据所述虚拟最优位姿对所述第一随机位姿进行迭代优化，得到优化后的第二随机位姿；

运动规划模块，用于将所述第二随机位姿作为预设的机械臂运动规划算法中的随机采样结果对所述机械臂进行运动规划。

9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的机械臂运动规划方法的步骤。

10.一种机械臂，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述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计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述的机械臂运动规划方法的步骤。