机器人轨迹误差修正方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种机器人轨迹误差修正方法及系统，包括基于目标机器人中预设的传感器对所述目标机器人所在环境进行感知和定位，获取所述目标机器人的实时位置信息和姿态信息；结合预先下发至所述目标机器人的目标位置信息结合所述目标机器人的实时位置信息，通过轨迹规划算法确定所述目标机器人的目标轨迹信息；根据所述目标机器人的实时位置信息和姿态信息生成所述目标机器人的实际轨迹信息，根据改进的动态时间规整算法确定所述实际轨迹信息与所述目标轨迹信息的匹配度，若所述匹配度不满足预设匹配条件，则根据所述目标机器人的实时位置信息和姿态信息进行运动误差补偿，直至所述匹配度满足预设匹配条件。所述匹配度满足预设匹配条件。所述匹配度满足预设匹配条件。

【技术实现步骤摘要】
机器人轨迹误差修正方法及系统


[0001]本专利技术涉及轨迹修正技术，尤其涉及一种机器人轨迹误差修正方法及系统。

技术介绍

[0002]机器人轨迹误差修正是在机器人运动过程中，通过不断检测和纠正轨迹偏差，使机器人能够更精准地按照预定路径进行移动的一种技术。在机器人应用中，精确的轨迹跟踪对于实现任务目标和安全导航非常重要。然而，由于各种因素（例如传感器噪声、运动误差、环境变化等），机器人在执行任务时可能会产生轨迹偏差，影响其准确性和稳定性。因此，开发有效的机器人轨迹误差修正方法对于提高机器人的自主性和应用范围至关重要。

技术实现思路

[0003]本专利技术实施例提供一种机器人轨迹误差修正方法及系统，能够至少解决现有技术中部分问题，也即解决现有技术对轨迹误差判断不准以及对轨迹误差进行补偿不够准确且高效的问题。
[0004]本专利技术实施例的第一方面，提供一种机器人轨迹误差修正方法，包括：基于目标机器人中预设的传感器对所述目标机器人所在环境进行感知和定位，获取所述目标机器人的实时位置信息和姿态信息；结合预先下发至所述目标机器人的目标位置信息结合所述目标机器人的实时位置信息，通过轨迹规划算法确定所述目标机器人的目标轨迹信息；根据所述目标机器人的实时位置信息和姿态信息生成所述目标机器人的实际轨迹信息，根据改进的动态时间规整算法确定所述实际轨迹信息与所述目标轨迹信息的匹配度，若所述匹配度不满足预设匹配条件，则根据所述目标机器人的实时位置信息和姿态信息进行运动误差补偿，直至所述匹配度满足预设匹配条件。/>[0005]在一种可选的实施方式中，所述结合预先下发至所述目标机器人的目标位置信息结合所述目标机器人的实时位置信息，通过轨迹规划算法确定所述目标机器人的目标轨迹信息包括：基于目标机器人中预设的传感器所获取的环境数据，将所述目标机器人所在环境进行网格化划分，将所述目标机器人当前位置设置为起点，将所述目标机器人当前位置所在网格的距离值设置为零，其中，每个网格代表一个位置；从所述目标机器人当前位置开始，在每一步中，选择与所述当前位置距离值最小的网格，并计算从该网格出发到达相邻网格的距离，逐步更新相邻网格的距离值，直到到达目标位置或者更新所有可行动的网格的距离值；从目标位置开始，通过比较相邻网格的距离值，反向回溯到起点，将距离值累加最小的路径确定为所述目标机器人的目标轨迹信息。
[0006]在一种可选的实施方式中，
所述根据改进的动态时间规整算法确定所述实际轨迹信息与所述目标轨迹信息的匹配度包括：通过预设滑动采样窗口结合预设降采样因子将所述实际轨迹信息与所述目标轨迹信息划分为多个实际轨迹子序列和多个目标轨迹子序列，将每个实际轨迹子序列作为实际节点，将每个目标轨迹子序列作为目标节点，确定多个实际节点和目标节点之间的节点距离，并将多个节点距离存储在距离计算矩阵中；将所述距离计算矩阵中各个节点按照节点距离大小进行顺序排列，并遍历计算进行顺序排列后相邻节点的相邻距离，结合所述改进的动态时间规整算法的相似性度量函数确定所述实际轨迹信息与所述目标轨迹信息的匹配度。
[0007]在一种可选的实施方式中，结合所述改进的动态时间规整算法的相似性度量函数确定所述实际轨迹信息与所述目标轨迹信息的匹配度包括：按照如下公式确定匹配度：；其中，P(M,N)表示所述实际轨迹信息与所述目标轨迹信息的匹配度，D()表示相似性度量函数，用于指示两条序列之间的累计距离，d()表示距离函数，M、N分别表示实际轨迹子序列和目标轨迹子序列，c表示插值参数。
[0008]在一种可选的实施方式中，所述根据所述目标机器人的实时位置信息和姿态信息进行运动误差补偿包括：根据目标机器人运动过程中的实际位置信息和实际姿态信息，结合目标机器人运动过程中的目标位置信息和目标姿态信息构建运动误差目标函数，将所述运动误差目标函数的参数进行初始化构建为初始种群，设置所述初始种群中粒子的飞行方向以及确定粒子的初始速度信息和初始位置信息；获取所述初始种群的种群多样性，并且结合速度激活函数确定各个粒子对应的速度激活信息，根据所述速度激活信息对所述初始速度信息和初始位置信息进行更新；确定速度和位置更新后粒子的适应度值，并判断所述适应度值是否优于预设适应度阈值，若是，则将当前粒子的适应度值作为新的适应度阈值，并且将当前粒子的飞行方向以及位置信息作为全局飞行方向和全局最优位置。
[0009]在一种可选的实施方式中，所述获取所述初始种群的种群多样性，并且结合速度激活函数确定各个粒子对应的速度激活信息，根据所述速度激活信息对所述初始速度信息和初始位置信息进行更新包括：按照如下公式对所述初始速度信息和初始位置信息进行更新：；；；
其中，、分别表示第i个粒子在第k+1次和第k次迭代时的速度信息，k表示迭代次数，w表示速度惯性系数，c1、c2分别表示个体常数和群体常数，r1、r2分别表示个体均匀变量和群体均匀变量，、分别表示第i个粒子在第k次迭代时的个体最优解和全局最优解，、分别表示第i个粒子在第k次迭代和第k+1次迭代时的位置信息，表示第i个粒子在第k次迭代的速度激活信息；I表示速度激活常数，f
AC
表示速度激活函数，p
i
表示第i个粒子对应的种群多样性。
[0010]本专利技术实施例的第二方面，提供一种机器人轨迹误差修正系统，包括：第一单元，用于基于目标机器人中预设的传感器对所述目标机器人所在环境进行感知和定位，获取所述目标机器人的实时位置信息和姿态信息；第二单元，用于结合预先下发至所述目标机器人的目标位置信息结合所述目标机器人的实时位置信息，通过轨迹规划算法确定所述目标机器人的目标轨迹信息；第三单元，用于根据所述目标机器人的实时位置信息和姿态信息生成所述目标机器人的实际轨迹信息，根据改进的动态时间规整算法确定所述实际轨迹信息与所述目标轨迹信息的匹配度，若所述匹配度不满足预设匹配条件，则根据所述目标机器人的实时位置信息和姿态信息进行运动误差补偿，直至所述匹配度满足预设匹配条件。
[0011]本专利技术实施例的第三方面，提供一种电子设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行前述所述的方法。
[0012]本专利技术实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现前述所述的方法。
[0013]本专利技术实施例的有益效果可以参考具体实施方式中技术特征对应的技术效果，在此不再赘述。
附图说明
[0014]图1为本专利技术实施例机器人轨迹误差修正方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例机器人轨迹误差修正系统的结构示意图。
实施方式
[0015]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种机器人轨迹误差修正方法，其特征在于，包括：基于目标机器人中预设的传感器对所述目标机器人所在环境进行感知和定位，获取所述目标机器人的实时位置信息和姿态信息；结合预先下发至所述目标机器人的目标位置信息结合所述目标机器人的实时位置信息，通过轨迹规划算法确定所述目标机器人的目标轨迹信息；根据所述目标机器人的实时位置信息和姿态信息生成所述目标机器人的实际轨迹信息，根据改进的动态时间规整算法确定所述实际轨迹信息与所述目标轨迹信息的匹配度，若所述匹配度不满足预设匹配条件，则根据所述目标机器人的实时位置信息和姿态信息进行运动误差补偿，直至所述匹配度满足预设匹配条件；所述结合预先下发至所述目标机器人的目标位置信息结合所述目标机器人的实时位置信息，通过轨迹规划算法确定所述目标机器人的目标轨迹信息包括：基于目标机器人中预设的传感器所获取的环境数据，将所述目标机器人所在环境进行网格化划分，将所述目标机器人当前位置设置为起点，将所述目标机器人当前位置所在网格的距离值设置为零，其中，每个网格代表一个位置；从所述目标机器人当前位置开始，在每一步中，选择与所述当前位置距离值最小的网格，并计算从该网格出发到达相邻网格的距离，逐步更新相邻网格的距离值，直到到达目标位置或者更新所有可行动的网格的距离值；从目标位置开始，通过比较相邻网格的距离值，反向回溯到起点，将距离值累加最小的路径确定为所述目标机器人的目标轨迹信息；所述根据改进的动态时间规整算法确定所述实际轨迹信息与所述目标轨迹信息的匹配度包括：通过预设滑动采样窗口结合预设降采样因子将所述实际轨迹信息与所述目标轨迹信息划分为多个实际轨迹子序列和多个目标轨迹子序列，将每个实际轨迹子序列作为实际节点，将每个目标轨迹子序列作为目标节点，确定多个实际节点和目标节点之间的节点距离，并将多个节点距离存储在距离计算矩阵中；将所述距离计算矩阵中各个节点按照节点距离大小进行顺序排列，并遍历计算进行顺序排列后相邻节点的相邻距离，结合所述改进的动态时间规整算法的相似性度量函数确定所述实际轨迹信息与所述目标轨迹信息的匹配度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，结合所述改进的动态时间规整算法的相似性度量函数确定所述实际轨迹信息与所述目标轨迹信息的匹配度包括：按照如下公式确定匹配度：；其中，P(M,N)表示所述实际轨迹信息与所述目标轨迹信息的匹配度，D()表示相似性度量函数，用于指示两条序列之间的累计距离，d()表示距离函数，M、N分别表示实际轨迹子序列和目标轨迹子序列，c表示插值参数。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标机器人的实时位置信息和姿态信息进行运动误差补偿包括：根据目标机器人运动过程中的实际位置信息和实际姿态信息，结合目标机器人运动过
程中的目标位置信息和目标姿态信息构建运动误差目标函数，将所述运动误差目标函数的参数进行初始化构建为初始种群，设置所述初始种群中粒子的飞行方向以及确定粒子的初始速度信息和初始位置信息；获取所述初始种群的种群多样性，并且结合速度激活函数确定各个粒子对应的速度激活信息，根据所述速度激活信息对所述初始速度信息和初始位置信息进行更新；确定速度和位置更新后粒子的适应度值，并判断所述适应度值是否优于预设适应度阈值，若是，则将当前粒子的适应度值作为新的适应度阈值，并且将当前粒子的飞行方向以及位置信息作为全局飞行方向和全局最优位置。4.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐凯，顾军威，
申请(专利权)人：苏州外延世电子材料有限公司，
类型：发明
国别省市：