【技术实现步骤摘要】
基于时间优化的多机器人复杂交错轨迹规划方法及系统
本专利技术涉及轨迹规划
，特别是涉及基于时间优化的多机器人复杂交错轨迹规划方法及系统。
技术介绍
本部分的陈述仅仅是提到了与本专利技术相关的
技术介绍
，并不必然构成现有技术。在多移动机器人协同作业过程中，多机器人沿规划的轨迹独立并行地向各自目标位置运动。在运动过程中存在以下几个问题：1、冲突问题：当多个机器人在同一时刻到达同一位置时，多者之间发生冲撞，易导致设备损坏，影响任务的正常执行。2、时间最优：所有机器人到达指定位置的总耗时应尽可能短，以提高多机器人系统运行效率。3、到达目标位置的顺序问题：针对目标位置密集排列的任务场景，某机器人就位之后会阻断其它机器人的运动轨迹，导致其它机器人无法到达指定位置。4、运动学约束：机器人运动需要满足速度范围限制和加速度范围限制，同时速度不能突变。在多机器人运动轨迹复杂交错的情况下，以上问题尤为突出。针对以上问题，现有技术主要包括优化类方法、时间-速度方法、速度障碍物法等。优化类方...
【技术保护点】
1.基于时间优化的多机器人复杂交错轨迹规划方法，其特征是，包括：/n获取每个机器人的若干条已知运动路径；基于所有机器人的若干条已知运动路径，构建包含所有机器人的高维空间；/n建立路程-时间二维空间中的障碍物的约束条件、速度约束条件和加速度约束条件；/n构建时间优化目标函数；目标函数是指所有机器人达到目标位置的最大耗时最短；/n针对高维空间、约束条件和目标函数，进行求解，得到最优值；所述最优值即机器人沿着路径的移动距离对时间的函数曲线；/n根据所述函数曲线，对每个机器人进行轨迹引导。/n
【技术特征摘要】
1.基于时间优化的多机器人复杂交错轨迹规划方法，其特征是，包括：
获取每个机器人的若干条已知运动路径；基于所有机器人的若干条已知运动路径，构建包含所有机器人的高维空间；
建立路程-时间二维空间中的障碍物的约束条件、速度约束条件和加速度约束条件；
构建时间优化目标函数；目标函数是指所有机器人达到目标位置的最大耗时最短；
针对高维空间、约束条件和目标函数，进行求解，得到最优值；所述最优值即机器人沿着路径的移动距离对时间的函数曲线；
根据所述函数曲线，对每个机器人进行轨迹引导。
2.如权利要求1所述的基于时间优化的多机器人复杂交错轨迹规划方法，其特征是，获取每个机器人的若干条已知运动路径；基于所有机器人的若干条已知运动路径，构建包含所有机器人的高维空间；具体包括：
在每个机器人已知的每条运动路径上选取三个路径中间点，以使每条运动路径被等分为四段；被选取的三个路径中间点与起点和终点一起构成五个路径关键点；其中，起点对应的运动时刻为0，速度也为0；终点对应的运动速度为0；
除起点以外的四个路径关键点的时刻参数分别为t2,t3,t4,t5；
除起点和终点以外的三个路径中间点的机器人速度分别为v2,v3,v4；
每个机器人沿着已知的路径运动的方式，采用7维参数描述(t2,t3,t4,t5,v2,v3,v4)；
根据三次曲线方式，构建包含所有机器人运动参数的高维空间
3.如权利要求1所述的基于时间优化的多机器人复杂交错轨迹规划方法，其特征是，建立路程-时间二维空间中的障碍物的约束条件、速度约束条件和加速度约束条件；其中，路程-时间二维空间中的障碍物的约束条件，具体是指：
当前机器人在移动的过程中，其运动在路程-时间二维空间内的映射，不与路程-时间二维空间中的障碍物发生碰撞；
在三维物理空间中，该约束表现为当前机器人在运动的过程中不会碰到其它机器人。
4.如权利要求1所述的基于时间优化的多机器人复杂交错轨迹规划方法，其特征是，所述速度约束条件，是指：
当前机器人在运动过程中的速度应时刻在速度限制以内，且不能发生突变；
所述加速度约束条件，是指：
当前机器人在运动过程中的加速度应时刻在加速度限制以内。
5.如权利要求1所述的基于时间优化的多机器人复杂交错轨迹规划方法，其特征是，构建时间优化目标函数J；目标函数是指所有机器人达到目标位置的最大耗时最短；具体包括：
minJ＝Tmax+α1Pcoll+α2Pcons
其中，Tmax表示所有机器人到达目标位置的最大耗时，Pcoll表示路程-时间障碍物约束惩罚，Pcons表示速度和加速度约束惩罚，...
【专利技术属性】
技术研发人员：周乐来，张辰，李贻斌，隋明君，肖飞，吴举名，孙业镇，宋锐，田新诚，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：山东;37
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