[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

说明书

本申请属于机器人技术领域，尤其涉及一种机械臂运动规划方法、装置、计算机可读存储介质及机械臂。所述方法包括：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；根据所述虚拟最优运动规划路径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。通过本申请，以虚拟最优运动规划路径作为随机采样时的导向依据，对随机采样得到的原始随机位姿进行迭代优化，使得随机采样结果具有明显的导向性，能够减少大量的无效搜索，极大提升了规划效率。

技术领域

本申请属于机器人技术领域，尤其涉及一种机械臂运动规划方法、装置、计算机可读存储介质及机械臂。

背景技术

在现有技术中，一般是使用快速扩展随机树(Rapidly-exploring Random Trees，RRT)或者双向快速扩展随机树(Bi-directional RRT，BiRRT)等规划算法对机械臂进行运动规划。但这些算法是在整个自由空间中随机均匀采样，缺乏导向性，存在大量的无效搜索，效率较低。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了一种机械臂运动规划方法、装置、计算机可读存储介质及机械臂，以解决现有的机械臂运动规划方法缺乏导向性、效率较低的问题。

本申请实施例的第一方面提供了一种机械臂运动规划方法，可以包括：

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。

进一步地，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，可以包括：

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。

进一步地，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，可以包括：

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。

进一步地，所述建立与所述虚拟最优位姿对应的引力场函数，可以包括：

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。