[发明专利]多机器人协同轨迹规划方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本发明提供一种多机器人协同轨迹规划方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：将机器人划分为轨迹规划组和不变轨迹组；根据轨迹规划组中各个待规划机器人在当前时刻的位置、速度以及目标时刻的位置、速度，分别构建各个待规划机器人对应的包含待优化参数的时空贝塞尔曲线轨迹方程；基于粒子群算法以及多机器人需满足的物理约束，依次求解各个待规划机器人对应的时空贝塞尔曲线轨迹方程中的待优化参数，得到各个待规划机器人的同步时间轨迹，以供各个待规划机器人沿所述轨迹协同运动。本发明扩大了轨迹规划方法的适用范围，可用于地面移动机器人、无人机、水下机器人等多种类型机器人的二维或三维实时轨迹规划。

技术领域

本发明涉及自动化技术领域，尤其涉及一种多机器人协同轨迹规划方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

当前，机器人广泛应用于仓储服务、航空航天、水下作业等领域。面对愈加复杂的任务和多变的工作环境，单机器人系统由于其自身感知处理信息能力、决策能力和任务执行能力的限制，在面对一些大型的需要高效并行完成的任务时往往难以胜任。受到群体智能的启发，利用多机器人组成协作系统，有利于提高作业效率和系统的鲁棒性。

多机器人协同轨迹规划是多机器人协作的关键，轨迹规划通常可分为路径规划和沿路径点的时间优化两部分，针对路径规划问题，目前方法较为成熟，常用的算法有 D*算法、A*算法、RRT*算法、人工势场法等。但是这些方法给出的一系列路径点，往往不满足机器人的物理约束，还需进行路径平滑并给出路径点的时间信息，因此难以应用于地面移动机器人、无人机、水下机器人等二维或三维实时轨迹规划场合。

在进行多机器人三维实时协同轨迹规划时，需综合考虑机器人的空间结构和运动过程中的约束条件，规划出多条平滑且满足多种物理约束的轨迹。一类常见的轨迹规划方法是基于参数化曲线轨迹规划法，其中有代表性的方法包括贝塞尔曲线法、Dubins曲线法、多项式轨迹平滑法等。其中，贝塞尔曲线作为一种速度、加速度和曲率均连续的参数化曲线，适合作为多机器人轨迹规划的工具。例如，胡峰等人提出基于贝塞尔曲线的多机器人路径规划和队形重构方法；王宇等人提出基于时空贝塞尔曲线的多水下机器人以最短时间同时到达目标点为目标的参数搜索方法。尽管上述方法在特定条件下的多机器人轨迹规划效果较好，但这些方法只考虑在二维平面进行轨迹规划，且未考虑地形等环境因素以及实时避障问题，应用场景受到较大制约。

因此，根据多机器人自身携带的传感器获取周围环境信息，综合多机器人运动需满足的约束条件，进行多机器人实时协同轨迹规划是一个待解决的技术问题。

发明内容

本发明提供一种多机器人协同轨迹规划方法、装置、电子设备和存储介质，用以解决现有技术中应用场景受到较大制约的缺陷。

本发明提供一种多机器人协同轨迹规划方法，包括：

将机器人划分为轨迹规划组和不变轨迹组；

根据所述轨迹规划组中各个待规划机器人在当前时刻的位置、速度以及目标时刻的位置、速度，分别构建各个待规划机器人对应的包含待优化参数的时空贝塞尔曲线轨迹方程；

基于粒子群算法以及多机器人需满足的物理约束，依次求解各个待规划机器人对应的时空贝塞尔曲线轨迹方程中的待优化参数，得到各个待规划机器人的同步时间轨迹，以供各个待规划机器人沿所述轨迹协同运动；

其中，求解任一待规划机器人对应的时空贝塞尔曲线轨迹方程中的待优化参数时，所述任一待规划机器人需与所述不变轨迹组中的各个已规划机器人满足避碰安全距离约束，并在求解完毕后将所述任一待规划机器人移动到所述不变轨迹组中，直到轨迹规划组为空时，全部待规划机器人完成轨迹规划。

根据本发明提供一种的多机器人协同轨迹规划方法，任一待规划机器人对应的包含待优化参数的时空贝塞尔曲线轨迹方程为：