[发明专利]用于机器人优化动作规划的初始参考生成

说明书

使用精确的初始参考路径的机器人优化动作规划技术。当使用动作优化来计算新路径时，从存储器中选择候选参考路径，该候选参考路径先前被计算并且具有与新路径相似的开始点和目标点以及避撞环境约束。考虑新路径的开始点和目标点与先前计算的路径的开始点和目标点之间的差异，在沿其长度的所有状态点处调整候选参考路径，以创建初始参考路径。然后，将已调整为适合开始点和目标点的初始参考路径用作动作优化计算的开始状态。通过使用与最终收敛的新路径相似的初始参考路径，优化计算比如果使用朴素初始参考路径收敛得更快。

技术领域

本公开涉及工业机器人动作控制领域，并且更具体地涉及一种机器人优化动作规划技术，其通过选择具有与新路径类似的开始点和目标点以及避撞约束的先前计算的路径，并且基于新路径的开始点和目标点相对于先前计算的路径之间的差异而修改沿着该先前计算的路径的点位置，来创建用于新路径的迭代优化计算的初始参考路径。

背景技术

使用工业机器人来执行各种各样的制造、组装和材料移动操作是众所周知的。在一些机器人应用中，开始和/或目标点位置对于每个机器人任务都改变。例如，当机器人的任务是从入站传送机拾取部件并将部件放置在装运集装箱中的开放位置中时，就是这种情况。在这些应用中，必须为每个任务实时计算新的机器人动作路径。此外，在许多机器人工作空间环境中，障碍物存在并且可能位于机器人动作的路径中。障碍物可以是永久性结构，例如机器和固定装置，或者障碍物可以是临时的或可移动的。必须绝对避免机器人和任何障碍物之间的碰撞。

一种用于机器人动作规划的技术包括基于开始/目标点、避撞约束和其他约束来对优化问题建模，将初始参考路径限定为优化计算的第一次迭代，并且运行优化计算直到其收敛到预定标准。用于限定初始参考路径的最常见的现有技术是简单地限定从新路径的开始点到目标点的直线路径。然而，由于避撞约束和与机器人动作限制有关的可能的其它约束，新路径的最终收敛解通常与初始直线路径大不相同。

用于对机器人优化动作规划进行建模的现有技术的问题在于，由于与初始直线路径的显著差异，需要多次迭代来计算新路径的最终收敛解。如果需要多次迭代以达到收敛解，则动作规划计算花费太长时间，以至于在机器人操作时必须实时执行计算的环境中不实用。

鉴于上述情况，需要使用精确的初始参考路径以便快速收敛于解的机器人动作规划优化技术。

发明内容

根据本公开的教导，公开了一种使用精确的初始参考路径的机器人优化动作规划技术。当要使用动作优化来计算新路径时，从存储器中选择候选参考路径，该候选参考路径先前被计算并且具有与新路径相似的开始点和目标点以及避撞环境约束。考虑新路径的开始点和目标点与先前计算的路径的开始点和目标点相比之间的差异，在沿其长度的所有状态点处调整候选参考路径，以创建初始参考路径。然后，将已调整为适合开始点和目标点的初始参考路径用作动作优化计算的开始状态。通过使用与最终收敛的新路径相似的初始参考路径，优化计算比如果使用朴素初始参考路径收敛得更快。

结合附图，根据以下描述和所附权利要求，当前公开的装置和方法的附加特征将变得显而易见。

附图说明

图1是执行拾取、移动和放置操作的工业机器人的示意图，其中必须为每个被移动的工件计算新的路径，并且工作空间环境包括一个或多个要被避开的障碍物；

图2是根据本公开的实施例的使用精确的初始参考路径来在图1的场景中进行机器人优化动作规划的方法的流程图；

图3A、3B和3C是根据本公开的实施例的用于基于新路径的开始点和目标点修改先前计算的路径以提供精确的初始参考路径的技术的示意图；

图4是描绘与现有技术相比本公开的技术的动作规划优化收敛行为的曲线图；

图5是描绘与现有技术相比本公开的技术的动作规划优化计算时间的曲线图；