基于人工势场引力因子的机械臂最优避障控制方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种基于人工势场引力因子的机械臂最优避障控制方法及装置，方法包括以下步骤：1)设置初始化模型位置和引力因子的初始值；2)采用人工势场算法计算机械臂末端所受到的引力和斥力；3)基于初始化模型位置及步骤2)，利用引力和斥力获得机械臂末端路径点集合；4)获取机械臂末端路径点集合中的点与障碍物中心位置的最短距离及机械臂末端终止位置，并基于模型约束条件获得最短避障路径模型描述；5)基于最短避障路径模型描述构建避障路径目标函数，采用最优化方法迭代求解避障路径目标函数的零值，获得机械臂最优路径点的集合。与现有技术相比，本发明专利技术具有实时性和鲁棒性好等优点，能够适应障碍物位置和大小的变化，实现最优避障。

Optimal obstacle avoidance control method and device for manipulator based on gravitational factor of artificial potential field

The invention relates to an optimal obstacle avoidance control method and device based on the artificial potential field gravitational factor. The method includes the following steps: 1) setting the position of the initialization model and the initial value of the gravitational factor; 2) using the artificial potential field algorithm the gravitational and repulsion of the end of the arm of the arm; 3) based on the position and step of the initialization model. Suddenly 2), the end path point set of the manipulator is obtained by gravity and repulsion; 4) the shortest distance between the point and the center position of the obstacle center and the termination position of the end of the manipulator are obtained, and the shortest obstacle avoidance path model description is obtained based on the model constraints; 5) the construction of the shortest obstacle avoidance path model is described. The objective function of the obstacle avoidance path is solved by optimization method to solve the zero value of the obstacle avoidance objective function iteratively, and the optimal path point set of the manipulator is obtained. Compared with the existing technology, the invention has the advantages of good real-time performance and good robustness, and can adapt to the change of the position and size of obstacles, and achieve the optimal obstacle avoidance.

【技术实现步骤摘要】
基于人工势场引力因子的机械臂最优避障控制方法及装置
本专利技术属于机械臂路径规划方法，具体涉及一种基于人工势场引力因子的机械臂最优避障控制方法及装置。
技术介绍
随着工业机器人的发展，其生产技术逐步提高，成本也相对降低，这让像“人”一样的仿生机器人(例如机械臂)进入人们生活中的门槛越来越低。比如KUKA公司的iiwa、Kinova公司的jaco、Rethinkrobotics公司的Saywer等机械臂的宜人化、灵巧化，让社会生活、工作等等变得越来越灵活和智能的美好愿望变得更为可能。这类服务性机械臂慢慢的从一种工器业机人，人与机器人之间使用与被使用，替代与被替代的方式转变成一种融入人的生产、生活环境当中，能够与人和谐的共同合作的机器人。因此，如何能够让机械臂安全、便捷的与人类共同合作是值得人们关注的重要问题，而机械臂安全避障是达到人机共融的基础和研究热点。人工势场法最早是由Khatib提出的一种局部路径规划方法，其基本思想是将机器人在环境中运动视为一种机器人在虚拟的人工受力场中运动，障碍物对移动机器人产生斥力，目标点对移动机器人产生引力，斥力和引力的合力作为控制机器人向目标点运动的力。由于目标点被设计为合力的全局最小点，因此在合力的作用下，理论上机器人可以到达目标点，但其存在目标不可达和局部极小值问题。文献“汪首坤,朱磊,王军政.基于导航势函数法的六自由度机械臂避障路径规划.北京理工大学学报,2015,35(2):186-191”运用几何法与人工势场法相结合解决传统人工势场法的局部极小值陷阱问题。运用了逆运动学的方法对机械整体进行路径规划，然而，此方法需要从8组逆解中进行筛选，效率比较低，实时性较差。文献“王俊龙,张国良,羊帆,敬斌等.改进人工势场法的机械臂避障路径规划.计算机工程与应用,2013,49(21):266-270”在人工势场法陷入局部极小值时，通过添加虚拟障碍物改变整个人工势场解决问题。该方法的实现必须在通过其他的方法得到一组“合理”的关节角度解，但在实时应用中难以选取“合理”的解。在移动机器人避障方面如何改进人工势场法的局部性缺点有众多的公开文献，而对于针对以人工势场引力因子实现能够适应障碍物位置和大小的变化，满足机械臂末端在最优状态下避障的要求尚无公开的类似文献。因此，设计一种基于人工势场引力因子的机械臂最优避障方法，实现机械臂对于不同位置和大小的障碍物，具有多条避障路径，如何获取最优的避障路径具有重要意义。
技术实现思路
本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于人工势场引力因子的机械臂最优避障控制方法。本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：一种基于人工势场引力因子的机械臂最优避障控制方法，包括以下步骤：1)设置初始化模型位置和引力因子的初始值；2)根据步骤1)，采用人工势场算法计算机械臂末端所受到的引力和斥力；3)基于所述初始化模型位置及步骤2)，利用引力和斥力获得机械臂末端路径点集合；4)获取所述机械臂末端路径点集合中的点与障碍物中心位置的最短距离及机械臂末端终止位置，并基于模型约束条件获得最短避障路径模型描述；5)基于所述最短避障路径模型描述构建避障路径目标函数，采用最优化方法迭代求解所述避障路径目标函数的最小零值，获得机械臂最优路径点的集合。进一步地，所述初始化模型位置λ表示为：λ＝{ρ0,Xo(x,y),Xg(x,y),Xt(x,y)}其中，ρ0为斥力势场作用范围常数，Xo(x,y)为障碍物中心位置，Xg(x,y)为目标点位置，Xt(x,y)为机械臂末端初始位置。进一步地，所述引力因子κf定义为：κf＝ka/(ka+kb)其中，ka为引力势场系数，kb为斥力势场系数。进一步地，所述步骤3)中，获得的机械臂末端路径点集合Ptraj表示为：Ptraj＝Γ(t,κf,λ)即Ptraj与t、κf、λ相关，其中，t为机械臂末端运动的时间，κf为引力因子，λ为初始化模型位置，Γ(·)为关系函数。进一步地，所述避障路径目标函数L(κf)具体为：L(κf)＝f2(κf)+g2(κf)其中，中间函数f(κf)、g(κf)由最短避障路径模型描述定义：dmin为机械臂末端路径点集合中的点与障碍物中心位置的最短距离，为机械臂末端终止位置，r为障碍物外接圆半径，Xg(x,y)为目标点位置。本专利技术还提供一种基于人工势场引力因子的机械臂最优避障控制装置，包括：初始化模块，用于获取初始化模型位置和引力因子的初始值；人工势场求解模块，用于根据所述初始化模型位置和引力因子，采用人工势场算法计算机械臂末端所受到的引力和斥力；路径求解器，用于根据所述初始化模型位置及人工势场求解模块获得的引力和斥力获得机械臂末端路径点集合；最短避障路径模型描述模块，用于获取所述机械臂末端路径点集合中的点与障碍物中心位置的最短距离及机械臂末端终止位置，并基于模型约束条件获得最优路径模型描述；最短路径求解器，基于所述最短避障路径模型描述构建避障路径目标函数，采用最优化方法迭代求解所述避障路径目标函数的最小零值，获得机械臂最优路径点的集合。进一步地，所述初始化模块中，初始化模型位置λ表示为：λ＝{ρ0,Xo(x,y),Xg(x,y),Xt(x,y)}其中，ρ0为斥力势场作用范围常数，Xo(x,y)为障碍物中心位置，Xg(x,y)为目标点位置，Xt(x,y)为机械臂末端初始位置。进一步地，所述初始化模块中，引力因子κf定义为：κf＝ka/(ka+kb)其中，ka为引力势场系数，kb为斥力势场系数。进一步地，所述路径求解器中，获得的机械臂末端路径点集合Ptraj表示为：Ptraj＝Γ(t,κf,λ)即Ptraj与t、κf、λ相关，其中，t为机械臂末端运动的时间，κf为引力因子，λ为初始化模型位置，Γ(·)为关系函数。进一步地，所述最短路径求解器中，避障路径目标函数L(κf)具体为：L(κf)＝f2(κf)+g2(κf)其中，中间函数f(κf)、g(κf)由最短避障路径模型描述定义：dmin为机械臂末端路径点集合中的点与障碍物中心位置的最短距离，为机械臂末端终止位置，r为障碍物外接圆半径，Xg(x,y)为目标点位置。与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：第一，本专利技术所涉及的机械臂最优避障算法简单，无需大量复杂的计算，具有较好的实时性，避障路径最短，消耗能量最少。第二，本专利技术通过构建并求解引力因子κf，能够更加直观有效地研究机器人的最避障路径。第三，本专利技术对人工势场法参数进行深入研究，构建引力因子κf应用于机械臂最优避障路径规划问题，构建避障路径目标函数，针对不同障碍物大小和位置进行最优路径规划，实现机械臂的最优避障路径，具有较好的实时性，能够让机械臂安全、便捷的低消耗的与人类共同合作。第四，本专利技术所涉及的机械臂最优避障方法可以有效提高机械臂的安全性能，使用寿命等。第五，本专利技术所涉及的机械臂最优避障方法路鲁棒性好，避障成功率高。附图说明图1为本专利技术的控制流程图；图2为工业SCARA平面两自由度机械臂避障模型图；图3为实施例一障碍物半径为0.4的最优路径特征示意图；图4为实施例一障碍物半径为0.44的最优路径特征示意图；图5为实施例二障碍物圆心位置为(0.6,0.54)的最优路径特征示意图；图6为实施例二障碍物圆心位置本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于人工势场引力因子的机械臂最优避障控制方法，其特征在于，包括以下步骤：1)设置初始化模型位置和引力因子的初始值；2)根据步骤1)，采用人工势场算法计算机械臂末端所受到的引力和斥力；3)基于所述初始化模型位置及步骤2)，利用引力和斥力获得机械臂末端路径点集合；4)获取所述机械臂末端路径点集合中的点与障碍物中心位置的最短距离及机械臂末端终止位置，并基于模型约束条件获得最短避障路径模型描述；5)基于所述最短避障路径模型描述构建避障路径目标函数，采用最优化方法迭代求解所述避障路径目标函数的零值，获得机械臂最优路径点的集合。

【技术特征摘要】
1.一种基于人工势场引力因子的机械臂最优避障控制方法，其特征在于，包括以下步骤：1)设置初始化模型位置和引力因子的初始值；2)根据步骤1)，采用人工势场算法计算机械臂末端所受到的引力和斥力；3)基于所述初始化模型位置及步骤2)，利用引力和斥力获得机械臂末端路径点集合；4)获取所述机械臂末端路径点集合中的点与障碍物中心位置的最短距离及机械臂末端终止位置，并基于模型约束条件获得最短避障路径模型描述；5)基于所述最短避障路径模型描述构建避障路径目标函数，采用最优化方法迭代求解所述避障路径目标函数的零值，获得机械臂最优路径点的集合。2.根据权利要求1所述的基于人工势场引力因子的机械臂最优避障控制方法，其特征在于，所述初始化模型位置λ表示为：λ＝{ρ0,Xo(x,y),Xg(x,y),Xt(x,y)}其中，ρ0为斥力势场作用范围常数，Xo(x,y)为障碍物中心位置，Xg(x,y)为目标点位置，Xt(x,y)为机械臂末端初始位置。3.根据权利要求1所述的基于人工势场引力因子的机械臂最优避障控制方法，其特征在于，所述引力因子κf定义为：κf＝ka/(ka+kb)其中，ka为引力势场系数，kb为斥力势场系数。4.根据权利要求1所述的基于人工势场引力因子的机械臂最优避障控制方法，其特征在于，所述步骤3)中，获得的机械臂末端路径点集合Ptraj表示为：Ptraj＝Γ(t,κf,λ)即Ptraj与t、κf、λ相关，其中，t为机械臂末端运动的时间，κf为引力因子，λ为初始化模型位置，Γ(·)为关系函数。5.根据权利要求1所述的基于人工势场引力因子的机械臂最优避障控制方法，其特征在于，所述避障路径目标函数L(κf)具体为：L(κf)＝f2(κf)+g2(κf)其中，中间函数f(κf)、g(κf)由最优路径模型描述定义：dmin为机械臂末端路径点集合中的点与障碍物中心位置的最短距离，为机械臂末端终止位置，r为障碍物外接圆半径，Xg(x,y)为目标点位置。6.一种基于人工势场引力因子的机械臂最优避障控制装置，其特征在于，包括：初始...

【专利技术属性】
技术研发人员：安康，方厚招，方祖华，周华，徐颖，
申请(专利权)人：上海师范大学，
类型：发明
国别省市：上海,31