【技术实现步骤摘要】
包含模型约束和实时误差系统的消毒机器人路径规划方法
[0001]本专利技术涉及机器人路径规划
，具体为一种包含模型约束和实时误差系统的消毒机器人路径规划方法。
技术介绍
[0002]医学环境中容易堆积对人体有害的微生物，必须依据规范指引对环境进行消毒；消毒机器人是一个高度集成的综合性系统，它集成了移动机器人高灵活性、高自主性以及高效性的特点，在现代医学领域得到了广泛的应用，使用消毒机器人能够较好的实现医学环境下的手术室、过道等重点区域的消毒作业。
[0003]设计合理的路径规划方法，对于提高消毒机器人的作业效率和质量具有重要意义；现有技术中的机器人路径规划方法有RRT*随机树算法、图搜索法以及增量式启发算法等。
[0004]另外，机器人位姿控制需要充分考虑机器人的底盘特性和运行误差，能够纠正机器人的位姿，也能够提高消毒机器人的作业效率和质量；公开号为CN109597310A，名称为《一种基于扰动观测器的轮式移动机器人轨迹跟踪方法》的中国专利技术专利公开文本，以及公开号为CN112327620A，名称为《...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种包含模型约束和实时误差系统的消毒机器人路径规划方法，应用在使用RRT*随机树算法进行路径规划的机器人系统上，其特征在于，包括下述步骤：步骤1：构建与所述机器人系统运行过程相对应的含区间分数阶模型，并得到所述机器人系统在运行过程中的运动模型约束；步骤2：应用误差观测器理论，对所述机器人系统和所述分数阶模型的运行误差进行构建，得到所述机器人系统在运行过程中的实时误差系统；步骤3：根据所述运动模型约束和所述实时误差系统，构建所述机器人系统路径规划过程中动态的综合模型约束；步骤4：以所述综合模型约束作为路径规划约束条件，使用基于空间节点稀疏且双向节点拟合算法，实时迭代空间中已得到的节点信息，以改进RRT*随机树，得到可行路径。2.根据权利要求1所述的包含模型约束和实时误差系统的消毒机器人路径规划方法，其特征在于，所述步骤4还包括：通过节点过滤、曲率过滤以及路径重规划中的一种或多种步骤，进一步改进所述RRT*随机树。3.根据权利要求1所述的包含模型约束和实时误差系统的消毒机器人路径规划方法，其特征在于，所述步骤1中所构建的含区间分数阶模型的正交旋转矩阵表示为：D
α(t)
X(t)＝f(X(t))u(X(t))；其中：式中：为系统状态变量，为所述机器人系统运行过程中的x轴方向坐标的导数，为所述机器人系统运行过程中的y轴方向坐标的导数，为所述机器人系统运行过程中的角速度量的导数；f(X(t))为系统系数矩阵，r为机器人的轮系半径，ω(t)为所述机器人系统运行过程中的角速度，d为机器人两轮之间的距离；为系统控制变量，为机器人右侧的轮系转角导数，为机器人左侧的轮系转角导数；D
α(t)
为变化的分数阶阶次；其中，α(t)∈[α
min
,α
max
]
T
，即所述系统状态变量的分数阶阶次的变化区间，α
min
为分数阶阶次的最小值，α
max
为分数阶阶次的最大值。4.根据权利要求3所述的包含模型约束和实时误差系统的消毒机器人路径规划方法，其特征在于，所述步骤1中的运动模型约束为非完整约束，具体为：
其中：式中：a为系统变量调节参数；A(m)为系统矩阵，m＝[x,y,θ
r
,θ
l
]
T
；其中，x为所述机器人系统运行过程中的x轴方向坐标，y为所述机器人系统运行过程中的y轴方向坐标，θ
r
为机器人右侧的轮系转角，θ
l
为机器人左侧的轮系转角；D
ρ(t)
为变化的分数阶阶次；其中，ρ(t)∈[ρ
min
,ρ
max
]
T
，即所述系统矩阵的分数阶阶次的变化区间；ρ
min
为分数阶阶次的最小值，ρ
max
为分数阶阶次的最大值。5.根据权利要求4所述的包含模型约束和实时误差系统的消毒机器人路径规划方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：定义系统观测状态Y(t)为Y(t)＝X(t)；构建一非线性观测器作为误差观测器，所述误差观测器具体为：式中：z1(t)为估计的所述机器人系统的状态误差，z2(t)为估计...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗佩，姜涛，蒋立宇，涂文章，蒋立青，罗召，章玲，杨宁丽，
申请(专利权)人：中国人民解放军空军军医大学，
类型：发明
国别省市：
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