多自由度机器人静态环境运动规划方法技术

本发明专利技术公开了多自由度机器人静态环境运动规划方法，涉及机器人运动规划技术领域。本发明专利技术包括以下步骤：先在理线状态下搭建系统，根据机器人运动的自由度建立中间姿态点形成的路径，之后检测这些路径的合法性，并集合实际工作将空间分割、建立坐标系，最后对合法路径进行障碍检测，并以真值表的形式输出安全路径。本发明专利技术通过真值表的实现适用于任意层级存储，改写数据较为灵活，且避免了因额外引入解码带来额外实时性开销的问题。码带来额外实时性开销的问题。码带来额外实时性开销的问题。

【技术实现步骤摘要】
多自由度机器人静态环境运动规划方法


[0001]本专利技术属于机器人运动规划
，特别涉及多自由度机器人静态环境运动规划方法。

技术介绍

[0002]多自由度机器人的关节多，自由度高。全局规划算法：使用传统的数学建模的模型计算方法进行运动规划对算力需求增大。在需要实时控制的场合，对控制器的性能需求极大，往往不能满足。局部规划算法：只对空间的部分随机进行采样，可以大大缓解算力瓶颈问题。局部规划算法常见的有快速扩展随机树法(Rapidly Exploring Random Tree，RRT)和随机路标法(Probabilistic RoadMap，PRM)。
[0003]杜克大学智能机器人实验室于2016年提出了基于随机路标法的运动规划，基于空间分割法的碰撞检测方案。与传统方案不同的是，他们选定了少量但非常高效的路径，在离线状态下，让机械臂执行路径并记录碰撞到的栅格。以逻辑门电路的方式映射碰撞到的栅格和路径。对每个路径生成碰撞检测单元(collision detection unit，CDU)。以ASIC方式固化CDU产生运动规划专用芯本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.多自由度机器人静态环境运动规划方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S01：通过随机采样在机械臂的配置空间获取大量姿态点，为随机中间姿态点；步骤S02：判断随机中间姿态点是否合法，并保留合法的随机中间姿态点；步骤S03：遍历所有姿态点，连接满足要求的随机中间姿态点形成路径；步骤S04：检查所形成的路径，确保不会与静态的环境或机械臂自身发生碰撞，形成合法路径集合；步骤S05：在未来系统的常见工作场景下离线执行运动规划，统计所有路径的使用频率；步骤S06：从合法路径集合中筛选指定数量的路径用于碰撞栅格的编码，优先选择使用频率高的，路径数量由系统对成功率的要求；步骤S07：根据坐标系的坐标把空间分割为若干个栅格；步骤S08：在离线环境中分别执行每条路径，记录该路径执行过程中触碰到的栅格；步骤S09：构造CDU，根据上述步骤获得的碰撞数据，对每条路径产生真值表；步骤S10：获取传感器数据，得到障碍物的占用栅格；步骤S11：将障碍物...

【专利技术属性】
技术研发人员：顾强，胡春旭，
申请(专利权)人：武汉精锋微控科技有限公司，
类型：发明
国别省市：