一种基于多目标优化的飞行机器人轨迹规划方法技术

本发明专利技术涉及一种基于多目标优化的飞行机器人轨迹规划方法，包括

【技术实现步骤摘要】
一种基于多目标优化的飞行机器人轨迹规划方法


[0001]本专利技术涉及飞行机器人
，尤其涉及一种基于多目标优化的飞行机器人轨迹规划方法
。

技术介绍

[0002]飞行机器人是由旋翼飞行器和机器人组成的新型复合系统，具有空中主动作业的能力
。
和单一的旋翼飞行器和机器人系统相比，飞行机器人的运动维度更多，且需要考虑两者动态特性的差异，这都导致飞行机器人的轨迹规划过程更加复杂
。
因此，本专利技术提出一种基于多目标优化的飞行机器人轨迹规划方法，可以快速高效的生成优化轨迹
。
[0003]对现有相关技术进行文献检索后发现，中国专利号：
CN108445898B
，名称：基于微分平坦特性的四旋翼无人飞行器系统运动规划方法
。
将飞行器位置
、
速度
、
轨迹连续性等约束转化为标准的非线性规划问题，引入中间点时刻作为优化参数，从而得到时间分配最优下的飞行轨迹
。
该专利虽然能够得到起点与终点之间路径最短的飞行轨迹，但轨迹的运动时间是提前分配的，并不是最优值，从而导致轨迹的运动效率不高
。
中国专利号：
CN114290335B
，名称：一种机器人轨迹规划方法
。
该专利该先得到关节角轨迹的序列，然后采用遗传算法来求解目标函数，从而得到最优关节轨迹
。
但遗传算法是一种数值优化方法，求解不稳定，局限性较大
。
因此，现有技术中缺乏一种飞行机器人轨迹规划方法，能够保障轨迹的高效性和平滑性
。

技术实现思路

[0004]针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于多目标优化的飞行机器人轨迹规划方法，解决了传统方法中飞行轨迹的运动效率不高以及优化求解的数值不稳定导致局限性较大的问题，该方法采用多项式曲线来参数化轨迹，并以此构建多维空间轨迹，根据作业任务要求和系统特性，建立二次型目标函数和约束条件，然后通过解析法求解二次规划中轨迹的多项式系数和运动时间，求解后的数值精确度高，最后通过时间的同步来统一旋翼飞行器和机器人的运动；本专利技术的飞行机器人的轨迹规划具有平滑性且高效性的特点，实际可行性高
。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术提供了如下技术方案：一种基于多目标优化的飞行机器人轨迹规划方法，包括以下步骤：
S1、
采用
n
阶多项式曲线来参数化轨迹，构建飞行机器人的多维空间轨迹，整条轨迹由
m
个时间间隔的
y
维空间轨迹构成，飞行机器人的运动轨迹包含四旋翼飞行器空间轨迹和机器人关节轨迹；
S2、
融合整条轨迹的目标函数和运动时间得到总成本函数；
S3、
建立轨迹的端点约束方程，结合总成本函数构建有约束的二次规划方程；
S4、
通过解析法求解二次规划方程中轨迹的多项式系数和运动时间，生成优化轨迹；
S5、
根据作业任务要求，分别设置旋翼飞行器和机器人的不同路径点，并通过统一的规划时间来实现两者的同步运动
。
[0006]进一步地，在步骤
S1
中，所述采用
n
阶多项式曲线来参数化轨迹，其中的计算公式表示为：；其中，是基函数，是多项式系数向量，是多项式系数，是轨迹的运动时间，是时间变量
。
[0007]进一步地，所述步骤
S2
的具体过程包括以下步骤：
S21、
建立第段轨迹的目标函数，所述第段轨迹的目标函数计算公式表示为：；其中，
j
是轨迹导数的阶数；
S22、
联合个分段轨迹的目标函数可以得到整条轨迹的总目标函数为：；其中，为整条轨迹的常系数矩阵，为整条轨迹的运动时间序列，是和相关的矩阵；
S23、
融合整条轨迹的目标函数和运动时间，得到成本函数为：；其中，是轨迹导数的权重系数矩阵，是运动时间的权重系数
。
[0008]进一步地，所述步骤
S3
的具体过程包括以下步骤：
S31、
建立第段轨迹的端点约束方程，在轨迹规划过程中，增加一定的约束条件，所述约束条件为固定位置，最大速度和最大加速度，其施加在每段的两侧端点上，所述第段轨迹的端点约束方程为：；
；其中，是起点和终点的基函数，是起点和终点的导数值；
S32、
对于四旋翼飞行器，受限于旋翼电机的驱动输入能力和动态特性，笛卡尔空间轨迹的约束为最大速度和最大加速度，可表示为：；其中，分别表示方向的轨迹速度，分别表示方向的轨迹加速度；
S33、
对于关节机器人，受限于驱动电机的驱动输入能力和机械结构特性，关节空间轨迹的约束为关节角的正负限位
、
最大速度和最大加速度，可表示为：；其中，分别表示第关节的关节角正负限位，分别表示第关节的关节最大速度和最大加速度，分别表示第关节的关节角
、
关节速度和关节加速度；
S34、
通过建立的总成本函数和轨迹的端点约束方程，可以得到有约束的二次规划方程为：；
。
[0009]进一步地，根据步骤
S4
中的所述二次规划方程，计算的导数，极小值存在于：；通过求解上式，可以得到最优的多项式系数和运动时间，从而可以生成优化轨迹
。
[0010]进一步地，在步骤
S5
中，通过统一的规划时间来实现两者的同步运动，包括：当飞行机器人执行末端轨迹运动时，需要旋翼飞行器和机器人进行同步运动，采用以下方法来同步时间：；其中，是旋翼飞行器的运动时间，是机器人的运动时间，是飞行机器人的
同步规划时间
。
[0011]借由上述技术方案，本专利技术提供了一种基于多目标优化的飞行机器人轨迹规划方法，至少具备以下有益效果：由于飞行机器人是由旋翼飞行器和机器人组成的复合系统，其轨迹规划过程比较复杂，且需要对两者进行时间同步处理，为此，提出一种基于多目标优化的飞行机器人轨迹规划方法；与传统的方法相比，本专利技术采用多项式曲线来参数化轨迹，并以此构建多维空间轨迹，根据作业任务要求和系统特性，建立二次型目标函数和约束条件，通过插补笛卡尔空间和关节空间的路径点说明轨迹规划方法的优越性，使得空间轨迹平滑经过路径点，且旋翼飞行器空间轨迹的速度和加速度达到并受限于给定约束值，从而体现了轨迹的连续性
、
稳定性和快速的高效性；另外使得关节轨迹平滑经过路径点且关节角轨迹处于限位约束范围内，体现了关节轨迹的时间最优；通过解析法求解二次规划中轨迹的多项式系数和运动时间，求解后的数值精确度高且数值稳定，最后通过时间的同步来统一旋翼飞行器和机器人的运动，使得飞行机器人的轨迹规划过程更加稳定
、
便捷和高效；本专利技术的飞行机器人的轨迹规划具有平滑性且高效性的特点，实际可行性高，解决了本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于多目标优化的飞行机器人轨迹规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、
采用
n
阶多项式曲线来参数化轨迹，构建飞行机器人的多维空间轨迹，整条轨迹由
m
个时间间隔的
y
维空间轨迹构成，飞行机器人的运动轨迹包含四旋翼飞行器空间轨迹和机器人关节轨迹；
S2、
融合整条轨迹的目标函数和运动时间得到总成本函数；
S3、
建立轨迹的端点约束方程，结合总成本函数构建有约束的二次规划方程；
S4、
通过解析法求解二次规划方程中轨迹的多项式系数和运动时间，生成优化轨迹；
S5、
根据作业任务要求，分别设置旋翼飞行器和机器人的不同路径点，并通过统一的规划时间来实现两者的同步运动
。2.
根据权利要求1所述的一种基于多目标优化的飞行机器人轨迹规划方法，其特征在于：在步骤
S1
中，所述采用
n
阶多项式曲线来参数化轨迹，其中的计算公式表示为：；其中，是基函数，是多项式系数向量，是多项式系数，是轨迹的运动时间，是时间变量
。3.
根据权利要求1所述的一种基于多目标优化的飞行机器人轨迹规划方法，其特征在于：所述步骤
S2
的具体过程包括以下步骤：
S21、
建立第段轨迹的目标函数，所述第段轨迹的目标函数计算公式表示为：；其中，
j
是轨迹导数的阶数；
S22、
联合个分段轨迹的目标函数可以得到整条轨迹的总目标函数为：；其中，为整条轨迹的常系数矩阵，为整条轨迹的运动时间序列，是和相关的矩阵；
S23、
融合整条轨迹的目标函数和运动时间，得到成本函数为：；
其中，是轨迹导数的权重系数矩阵，是运动时间的权重系数
...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁亚东，孙长银，任璐，苏延旭，曹翔，
申请(专利权)人：安徽大学，
类型：发明
国别省市：