[发明专利]基于非障碍物空间概率势场采样的RRT机械臂轨迹规划方法

说明书

本发明提出基于非障碍物空间概率势场采样的RRT机械臂轨迹规划方法，包括基于非障碍物空间生成采样点，即通过采样点是否落入障碍物空间来对采样点进行筛选，避免冗余路径的生成以及非必要路径碰撞检测；所述规划方法还包括概率势场贪婪采样策略，即在保证算法概率完备的前提下赋予算法预设概率的目标导向性以加快路径生成，且通过引力场与斥力场作用来减少路径碰撞检测且生成路径方向相对更优；所述规划方法还包括冗余节点删除策略，即对算法回溯生成的路径进行优化，删除路径中冗余节点，使得生成路径更优；并通过插值多项式对优化后的路径进行平滑处理，使得路径更符合实际机械臂运动；本发明能更高效地生成平滑路径，具有非常高的工业应用价值。

技术领域

本发明涉及机械臂技术领域，尤其是基于非障碍物空间概率势场采样的RRT机械臂轨迹规划方法。

背景技术

随着人工智能与智能制造技术的不断发展，未来的工业制造必定是高度智能化、信息化且人机协作共融的，机械臂所面临的工作场景也必定是复杂且不确定的。由于工业机械臂的应用环境越来越复杂，机械臂避障路径规划的作用也就越来越重要，机械臂避障路径规划是指在工作空间存在障碍物的情况下，机械臂能在有限的时间内规划出一条无碰撞路径。

现有技术以及所在问题如下：

1、基于随机采样的轨迹规划算法--快速扩展随机树(Rapidly-exploring RandomTrees，RRT)是一种在二维以及高维空间都能广泛适用且概率完备的轨迹规划方法，被广泛用于机械臂避障路径规划。

2、RRT-Connect算法同时从初始点与目标点生长出两棵随机树，具有良好的搜索特性，相较于RRT算法，其在搜索速度、效率上有了显著提高。渐进最优的RRT*算法保证计算复杂度和渐进最优解。Informed-RRT*算法能够更快地返回渐近最优解。因RRT算法其生成采样点的随机性，会导致其在工作空间中盲目采样以至于算法规划可行路径时间成本过高，且会生成大量冗余节点，空间成本高，随机性大。

3、人工势场法(Artificial potential field method，APF)在无障碍物或障碍物较少的机器人工作空间内表现优异，但人工势场在复杂障碍物工作空间内机器人所受到的引力与斥力极易相互抵消导致机器人陷入局部极小值。

4、发明专利CN202210671495.5中使用目标偏置的方法让RRT在保持概率完备的情况下具有了一定目的性，减短了搜索时间，并使用三角剪枝方法对路径进行了优化，但其采样时是对于整个工作空间采样，且其目标偏置过程中也并未考虑障碍物信息，因此会产生大量无效采样点以及消耗大量时间进行碰撞检测。

5、论文《RRT与人工势场法结合的机械臂避障规划》将RRT算法与人工势场相结合，当人工势场陷入极小值时以RRT采样生成虚拟目标点来跳出局部极小值。

6、发明专利CN201810008810.X对于人工势场法容易陷入局部极小值问题通过添加虚拟障碍物并改进势场函数使得机械臂能跳出局部极小值完成路径规划。

7、发明专利CN202210973726.8针对局部极小值问题通过设立虚拟目标点以完成路径规划，但其所寻找路径并非最优,且在陷入局部极小值后，机械臂会在此区域产生高震荡，对机械臂造成强烈的物理冲击。

发明内容

本发明提出基于非障碍物空间概率势场采样的RRT机械臂轨迹规划方法，能更高效地生成平滑路径，具有非常高的工业应用价值。

本发明采用以下技术方案。

基于非障碍物空间概率势场采样的RRT机械臂轨迹规划方法，用于含多关节的多连杆机械臂，在非障碍物空间内利用RRT与人工势场相结合进行全局路径规划，所述规划方法包括基于非障碍物空间生成采样点，即通过采样点是否落入障碍物空间来对采样点进行筛选，避免冗余路径的生成以及非必要路径碰撞检测；