机器人运动路径规划方法、装置、存储介质及终端设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种机器人运动路径规划方法，用于解决OMPL数据库规划的路径有很大的不确定性，容易导致机器人的运动效率低下的问题。本发明专利技术提供的方法包括：采用OMPL数据库为目标机器人规划出当前场景下的规划路径，规划路径包括多个路径点，多个路径点中包括路径起点和路径终点；确定最短理想路径为初始的理想路径；采用二分法计算规划路径与理想路径之间的新路径；判断新路径是否满足当前场景下的避障要求和结构约束；若是，则将新路径确定为新的规划路径；若否，则将新路径确定为新的理想路径；迭代采用二分法优化规划路径，直至当前的规划路径与当前的理想路径之间的误差在预设范围内；将当前的规划路径确定为目标机器人的动作路径。

Robot Motion Path Planning Method, Device, Storage Media and Terminal Equipment

【技术实现步骤摘要】
机器人运动路径规划方法、装置、存储介质及终端设备
本专利技术涉及机器人
，尤其涉及一种机器人运动路径规划方法、装置、存储介质及终端设备。
技术介绍
随着对机器人应用的需求提升，用户已不再满足于机器人在简单的场景里点到点的操作，而是希望机器人能够在更加复杂的场景里进行复杂的操作。MoveIt软件是目前最先进和最广泛应用的开源的机器人运动规划软件，其主要调用柔性碰撞数据库(FlexibleCollisionLibrary，FCL)实现障碍物碰撞检测，调用开放运动规划数据库(OpenMotionPlanningLibrary，OMPL数据库)求解运动规划问题。OMPL数据库提供的运动规划求解器都是采用了随机采样方法，尽管这些方法在概率上是完备的，但当环境复杂时，有限时间内得到的计算结果有很大的不确定性，容易导致机器人的运动效率低下。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种机器人运动路径规划方法、装置、存储介质及终端设备，能够在OMPL数据库规划的基础上大大提高计算结果的确定性，提高机器人的运动效率。第一方面，提供了一种机器人运动路径规划方法，包括：采用OMPL数据库为目标机器人规划出当本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种机器人运动路径规划方法，其特征在于，包括：采用OMPL数据库为目标机器人规划出当前场景下的规划路径，所述规划路径包括多个路径点，所述多个路径点中包括路径起点和路径终点；确定最短理想路径为初始的理想路径，所述最短理想路径是指所述路径起点至所述路径终点的最短路径；采用二分法计算规划路径与理想路径之间的新路径；判断所述新路径是否满足当前场景下的避障要求和结构约束；若所述新路径满足预设的避障要求和结构约束，则将所述新路径确定为新的规划路径；若所述新路径不满足预设的避障要求和结构约束，则将所述新路径确定为新的理想路径；返回执行所述采用二分法计算规划路径与理想路径之间的新路径的步骤，直至当前的规划...

【技术特征摘要】
1.一种机器人运动路径规划方法，其特征在于，包括：采用OMPL数据库为目标机器人规划出当前场景下的规划路径，所述规划路径包括多个路径点，所述多个路径点中包括路径起点和路径终点；确定最短理想路径为初始的理想路径，所述最短理想路径是指所述路径起点至所述路径终点的最短路径；采用二分法计算规划路径与理想路径之间的新路径；判断所述新路径是否满足当前场景下的避障要求和结构约束；若所述新路径满足预设的避障要求和结构约束，则将所述新路径确定为新的规划路径；若所述新路径不满足预设的避障要求和结构约束，则将所述新路径确定为新的理想路径；返回执行所述采用二分法计算规划路径与理想路径之间的新路径的步骤，直至当前的规划路径与当前的理想路径之间的误差在预设范围内；将当前的规划路径确定为目标机器人的动作路径。2.根据权利要求1所述的机器人运动路径规划方法，其特征在于，在将当前的规划路径确定为目标机器人的动作路径之前，还包括：将待优化点集中与最短理想路径的对应路径点的距离最大的路径点确定为待优化点，所述待优化点集包括所述当前的规划路径上除路径起点和路径终点以外的其它路径点；根据预设的收缩因子、所述待优化点与所述最短理想路径的最短距离、以及所述最短理想路径上与所述待优化点对应的路径点的关节角向量计算得到优化后的关节角向量；判断所述优化后的关节角向量是否满足当前场景下的避障要求和结构约束；若所述优化后的关节角向量满足当前场景下的避障要求和结构约束，则将所述待优化点的关节角向量替换为所述优化后的关节角向量；若所述优化后的关节角向量不满足当前场景下的避障要求和结构约束，则将当前的待优化点从所述待优化点集中剔除；返回执行所述将待优化点集中与最短理想路径的对应路径点的距离最大的路径点确定为待优化点的步骤，直至满足预设的迭代条件。3.根据权利要求2所述的机器人运动路径规划方法，其特征在于，所述满足预设的迭代条件包括：若返回执行所述将待优化点集中与最短理想路径的对应路径点的距离最大的路径点确定为待优化点的步骤的迭代次数超过预设的迭代次数阈值，则确定预设的迭代条件已满足；或若所述待优化点集中的路径点均已被剔除，则确定预设的迭代条件已满足。4.根据权利要求2所述的机器人运动路径规划方法，其特征在于，所述根据预设的收缩因子、所述待优化点与所述最短理想路径的最短距离、以及所述最短理想路径上与所述待优化点对应的路径点的关节角向量计算得到优化后的关节角向量包括：将预设的收缩因子、所述待优化点与所述最短理想路径的最短距离、以及所述最短理想路径上与所述待优化点对应的路径点的关节角向量代入第一公式计算得到优化后的关节角向量；所述第一公式为：其中，imax为待优化点的下标，为所述待优化点与所述最短理想路径的最短距离，为所述最短理想路径上与所述待优化点对应的路径点的关节角向量，w为收缩因子，w＜1，为优化后的关节角向量。5.根据权利要求1至4中任一项所述的机器人运动路径规划方法，其特征在于，在返回执行所述采用二分法计算规划路径与理...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊友军，唐靖华，
申请(专利权)人：深圳市优必选科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44