协作机器人主动动作决策方法、系统、设备及存储介质技术方案

本发明专利技术属于机器人控制领域，公开了一种协作机器人主动动作决策方法、系统、设备及存储介质，包括：获取人和机器人的当前位置、当前速度以及目标点位置，并通过预设的效率直觉模糊集模型，得到人和机器人的效率直觉模糊集；获取人的当前心理安全场场强，得到人的舒适度梯形直觉模糊集；获取人和机器人之间的距离，得到机器人的安全性直觉模糊集；加权人的效率直觉模糊集和舒适度梯形直觉模糊集，得到人的动作意图的直觉模糊集；加权人的动作意图的直觉模糊集、机器人的效率直觉模糊集以及机器人的安全性直觉模糊集，得到避碰直觉模糊集；根据避碰直觉模糊集，得到机器人是否采取避让的动作决策，有效提高预测准确性，降低碰撞情况的发生。发生。发生。

【技术实现步骤摘要】
协作机器人主动动作决策方法、系统、设备及存储介质


[0001]本专利技术属于机器人控制领域，涉及一种协作机器人主动动作决策方法、系统、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]协作机器人的自主决策能力，是降低与工人碰撞的风险、提高合作效率的有效手段，是实现机器人安全自主和灵活性的重要能力，但当前协作机器人的决策能力并不满足复杂的工业制造领域，在有人存在的复杂动态系统中，缺乏综合考虑工作效率、碰撞风险及工人的非理性等因素对机器人避碰决策行为的相关研究。
[0003]为了做出最优的行为决策，协作机器人需要预判人要通过潜在碰撞区域的意愿有多大，需要可以实时准确监测人机间碰撞距离的设备和算法，需要估计自身的工作效率，并结合三种因素来综合判断并在极短的时间内做出安全合理的决策。而人做出的判断和决策往往是主观的、有限理性的，当协作机器人与人近距离工作在具有潜在碰撞风险的场景时，频繁判断碰撞风险会极大增加人对工作的认知负荷，且由于协作机器人较低的决策分析能力，极易造成判断的失误，进而导致协作机器人与人之间的碰撞风险增大。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于克服上述现有技术中，由于协作机器人较低的决策分析能力，导致协作机器人与人之间的碰撞风险增大的缺点，提供一种协作机器人主动动作决策方法、系统、设备及存储介质。
[0005]为达到上述目的，本专利技术采用以下技术方案予以实现：
[0006]本专利技术第一方面，一种协作机器人主动动作决策方法，包括：
[0007]获取人和机器人的当前位置、当前速度以及目标点位置，并通过预设的效率直觉模糊集模型，得到人和机器人的效率直觉模糊集；
[0008]获取人的当前心理安全场场强，并通过预设的舒适度直觉模糊集模型，得到人的舒适度梯形直觉模糊集；
[0009]获取人机之间的距离，计算人和机器人以当前速度移动到潜在碰撞区域的时间，以及机器人以预设最大加速度减速到停止的时间，利用评估碰撞风险方法，得到机器人的安全性直觉模糊集；
[0010]加权人的效率直觉模糊集和舒适度梯形直觉模糊集，得到人的动作意图的直觉模糊集；
[0011]加权人的动作意图的直觉模糊集、机器人的效率直觉模糊集以及机器人的安全性直觉模糊集，得到避碰直觉模糊集；
[0012]根据避碰直觉模糊集，得到机器人是否采取避让的动作决策。
[0013]可选的，所述通过预设的效率直觉模糊集模型，得到人和机器人的效率直觉模糊集包括：
[0014]通过下式得到人的效率直觉模糊集
[0015][0016][0017][0018][0019][0020]通过下式得到机器人的效率直觉模糊集
[0021][0022][0023]其中，为人的效率直觉模糊集，μ
H
(t)和υ
H
(t)分别为人的效率直觉模糊集随时间t变化的隶属度和非隶属度函数，为机器人的效率直觉模糊集，μ
R
(t)和υ
R
(t)分别为机器人的效率直觉模糊集随时间t变化的隶属度和非隶属度函数，t0为当前位置人以当前速度到达目标点所需的时间，t
s
为人以最大速度1.8m/s到达目标点所需的时间，t
l
为人以(t
s
，1)和确定的直线与X轴相交点的X轴坐标，S为当价值函数的值为零时对应的时间，f(t)为价值函数，w
+
(p)和w
‑
(p)分别为决策权重函数在收益区域和损失区域的值，γ、δ、α和β为预设参数，0<γ，δ<1，λ是损失厌恶系数，当λ>1时，人类被建模为损失厌恶者，对损失的重视程度高于收益，p表示以时间t到达目标点位置的概率，t
sr
为机器人以最大速度运动到目标点所需的时间；t
r
为机器人以当前速度到达目标点所需的时间；t
lr
为以(t
sr
，1)和确定的直线与X轴相交点的X轴坐标，机器人效率价值函数在t
lr
时刻的效率为零。
[0024]可选的，所述获取人的当前心理安全场场强，通过预设的舒适度直觉模糊集模型，得到人的舒适度梯形直觉模糊集包括：
[0025]根据机器人的当前速度，通过下式的心理安全场场强公式得到人的当前心理安全场场强：
[0026]SE
p
＝SE
I
+SE
V
[0027][0028][0029]其中，SE
P
为心理安全场，SE
I
为静态障碍物产生的势能场，SE
V
为机器人运动对人造成的心理压力情绪形成的动能场，M
o
为障碍物的质量，单位是kg；d
I
为障碍物与周围环境的距离标量，k
o
是心理安全场常数，单位是N
·
m2/kg2，q
o
是障碍物的危险程度，根据障碍物的性质、体积、尖锐程度等的不同而取值不同，k
r
表示人对机器人运动危险程度的认知，单位是N
·
m2/kg2，决定于个人的性别、性格和经验等，q
r
是机器人及其夹持物体的危险程度，根据机器人外形、体积和夹持的物品等的不同取值不同，M
r
是机器人的质量，单位是kg；d
V
为机器人基座中心点周围环境之间的标量距离，Sp(d
r
,v)代表了机器人不同的运动方式对人造成的心理压力情绪的影响规律，当机器人与人最近的运动部件以不同的最小间距d
r
、速度v和接近方向接近人时，对人造成的心理压力情绪不同，首先判断机器人距离人体最近的部位是头部、胸部还是腹部，再根据最接近的部位选用影响规律方程：
[0030]Sh＝z
0h
+a
h
·
d
r
+b
h
·
v+c
h
·
d
r2
+d
h
·
v2+e
h
·
d
r
·
v
[0031]Sc＝z
0c
+a
c
·
d
r
+b
c
·
v+c
c
·
d
r2
+d
c
·
v2+e
c
·
d
r
·
v
[0032]Sa＝z
0a
+a
a
·
d
r
+b
a
·
v+c
a
·
d
r2
+d
a
·
v2+e
a<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种协作机器人主动动作决策方法，其特征在于，包括：获取人和机器人的当前位置、当前速度以及目标点位置，并通过预设的效率直觉模糊集模型，得到人和机器人的效率直觉模糊集；获取人的当前心理安全场场强，并通过预设的舒适度直觉模糊集模型，得到人的舒适度梯形直觉模糊集；获取人和机器人之间的距离，计算人和机器人以当前速度移动到潜在碰撞区域的时间，以及机器人以预设最大加速度减速到停止的时间，利用评估碰撞风险方法，得到机器人的安全性直觉模糊集；加权人的效率直觉模糊集和舒适度梯形直觉模糊集，得到人的动作意图的直觉模糊集；加权人的动作意图的直觉模糊集、机器人的效率直觉模糊集以及机器人的安全性直觉模糊集，得到避碰直觉模糊集；根据避碰直觉模糊集，得到机器人是否采取避让的动作决策。2.根据权利要求1所述的协作机器人主动动作决策方法，其特征在于，所述通过预设的效率直觉模糊集模型，得到人和机器人的效率直觉模糊集包括：通过下式得到人的效率直觉模糊集下式得到人的效率直觉模糊集下式得到人的效率直觉模糊集下式得到人的效率直觉模糊集下式得到人的效率直觉模糊集下式得到人的效率直觉模糊集通过下式得到机器人的效率直觉模糊集通过下式得到机器人的效率直觉模糊集
其中，为人的效率直觉模糊集，μ
H
(t)和υ
H
(t)分别为人的效率直觉模糊集随时间t变化的隶属度和非隶属度函数，为机器人的效率直觉模糊集，μ
R
(t)和υ
R
(t)分别为机器人的效率直觉模糊集随时间t变化的隶属度和非隶属度函数，t0为当前位置人以当前速度到达目标点所需的时间，t
s
为人以最大速度到达目标点所需的时间，t
l
为人以(t
s
，1)和确定的直线与X轴相交点的X轴坐标，S为当人的效率价值函数的值为零时对应的时间，f(t)为价值函数，w
+
(p)和w
‑
(p)分别为决策权重函数在收益区域和损失区域的值，γ、δ、α和β为预设参数，0&lt;γ，δ&lt;1，λ是损失厌恶系数，当λ&gt;1时，人类被建模为损失厌恶者，对损失的重视程度高于收益，p表示以时间t到达目标点位置的概率，t
sr
为机器人以最大速度运动到目标点所需的时间；t
r
为机器人以当前速度到达目标点所需的时间；t
lr
为以(t
sr
，1)和确定的直线与X轴相交点的X轴坐标，机器人效率价值函数在t
lr
时刻的效率为零。3.根据权利要求2所述的协作机器人主动动作决策方法，其特征在于，所述获取人的当前心理安全场场强，通过预设的舒适度直觉模糊集模型，得到人的舒适度梯形直觉模糊集包括：根据机器人的当前速度，通过下式得到人的当前心理安全场场强：SE
p
＝SE
I
+SE
VV
其中，SE
P
为心理安全场，SE
I
为静态障碍物产生的势能场，SE
V
为机器人运动对人造成的心理压力情绪形成的动能场，M
o
为障碍物的质量，d
I
为障碍物与周围环境的距离标量，k
o
是心理安全场常数，q
o
是障碍物的危险程度，k
r
表示人对机器人运动危险程度的认知，q
r
是机器人及其夹持物体的危险程度，M
r
是机器人的质量，d
V
为机器人基座中心点周围环境之间的标量距离，Sp(d
r
,v)代表了机器人不同的运动方式对人造成的心理压力情绪的影响规律，首先判断机器人距离人体最近的部位是头部、胸部还是腹部，再根据最接近的部位选用影响规律方程：Sh＝z
0h
+a
h
·
d
r
+b
h
·
v+c
h
·
d
r2
+d
h
·
v2+e
h
·
d
r
·
vSc＝z
0c
+a
c
·
d
r
+b
c
·
v+c
c
·
d
r2
+d
c
·
v2+e
c
·
d
r
·
vSa＝z
0a
+a
a
·
d
r
+b
a
·
v+c
a
·
d
r2
+d
a
·
v2+e
a
·
d
r
·
vSh、Sc、Sa分别为机器人靠近人体头部、胸部和腹部时对人造成的心理压力情绪Sp(d
r
,v)，z
0h
、z
0c
、z
0a
、a
h
、a
c
、a
a
、b
h
、b
c
、b
a
、c
h
、c
c
、c
a
、e
h
、e
c
和e
a
均为拟合参数，d
r
为机器人与人最近的运动部件和人之间的间距、v为机器人接近人的速度；
通过下式得到人的舒适度梯形直觉模糊集通过下式得到人的舒适度梯形直觉模糊集通过下式得到人的舒适度梯形直觉模糊集其中，为人的舒适度梯形直觉模糊集，μ
SE
(x)和ν<...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜慧龙，王雯，傅卫平，刘波，李睿，
申请(专利权)人：西安理工大学，
类型：发明
国别省市：