【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于工业机器人控制，具体涉及一种工业机器人运动轨迹规划及评价方法和装置。
技术介绍
1、随着自动化、智能化和物联网技术在工业领域不断推广，工业机器人在汽车制造、电子制造、食品饮料、医药制造和物流仓储等行业领域中的需求量也越来越大。运动轨迹规划及其评价是工业机器人的一个十分重要的技术环节，在工业机器人运动过程中需要对轨迹进行规划并予以评价，以满足相应的作业需求。
2、轨迹规划需要保证机器人运行时的速度、加速度在适当的范围内，也应尽可能减少轨迹中的加速度、速度突变以减少机器人运行中的颠簸和振动，保证机器人运行时的平稳性，高效性。在实际作业中，机器人需要在一条最优轨迹中连续进行重复的动作，这样在连续往复的运行中不会产生太大的误差，也就是要有较高的重复定位精度。
3、现有的工业机人器轨迹规划方法大多采用编程操控、传感器反馈或动态补偿等方式。具体而言，使用机器人编程语言离线生成机器人的运动轨迹，具有较高的效率，且能够节省时间成本，但是该方法对编程技能要求较高，缺乏直观性，另一方面，采用机器人编程语言实现机器人运动轨迹离线规划时，难以应对动态环境，在动态环境中，机器人的运动轨迹需要实时调整，而编程语言可能无法做到快速响应变化。
4、除此之外，随着神经网络、深度学习等模型的逐步完善，基于模型的机器人运动轨迹规划也是一个主流的轨迹规划方式，根据目标物体的位置信息和机器人的动力学模型，利用路径规划算法计算出机器人的运动轨迹，这种方法通常适用于复杂的任务，能够精确控制机器人的运动，但是该方法对模型的精度
5、针对上述问题，公开号为cn113190021a的专利文献公开了一种工业机器人小线段轨迹规划算法，包括：s01、输入路径，并对路径中的每个小线段路径进行平滑处理，同时确定各个进行平滑处理小线段路径的特征点；s02、利用数值法求解步骤s01中所确定的各个特征点的关节限制速度；s03、速度回溯，以路径结束点为回溯起点，反向向上一个特征点进行回溯，以此求解各个特征点的距离限制速度；若该特征点的距离限制速度小于关节限制速度，则去除该特征点，并继续向下一个特征点进行速度回溯，否则保留该特征点并以该特征点作为回溯起点向下一特征点进行速度回溯，最终剩下的特征点记为初始关键点；s04、速度前瞻，从路径起始点开始正向向下一个初始关键点进行前瞻，以此求解各个初始关键点的距离限制速度；若该初始关键点的距离限制速度小于关节限制速度，则去除该初始关键点，并继续向下一个初始关键点进行速度前瞻，否则保留该初始关键点并以该初始关键点为起点向下一初始关键点进行速度前瞻，最终剩下的初始关键点记为实际关键点；s05、根据步骤s04中获得实际关键点使用运动规划算法进行速度规划，求解各个实际关键点之间运动的时间规律。
6、该专利技术提出一种基于特征点和关键点的机器人速度规划方法，但是在实际操作中，对于特征点和关键点的选取是一个主观的过程，并且在计算关节限制速度和距离限制速度时，该专利技术没有考虑到机器人的物理特性和环境因素，因此，该专利技术的应用场景有明显限制，从而导致最终的规划结果具有较差的适应性。
7、公开号为cn106338966a的专利文献公开了一种工业机器人轨迹规划编程方法，包括：通过工业机器人的结构图纸，得到其d-h参数信息；采用关节空间的三次均匀b样条曲线差值的方法，对工业机器人各关节进行轨迹规划推导工作；设计工业机器人轨迹规划的通用元件；根据推导的三次均匀b样条曲线公式，采用通用元件和有向连线进行工业机器人轨迹规划图形化编程；采用图形化编程方式，构建工业机器人的仿真模型，完成控制策略的仿真工作；将通过仿真验证的正确的控制策略下载到实际的控制器中，控制实际工业机器人完成工作任务。
8、但是，该专利技术提出的技术方案需要相关技术人员拥有深厚的机器人编程能力，技术门款高，且不具备直观性，另外，该专利技术通过图形化编程方式构建模型，在面对复杂的控制策略时，容易出现精度或灵活性不足的问题。
9、因此，亟需一种简单便捷高效的方法，以实现对工业机器人的运动轨迹的高精度规划。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种工业机器人运动轨迹规划及评价方法和装置，基于工业机器人参数模型，通过随机控制点二叉树模型生成控制点集合，再通过b样条曲线插值模型得到若干条光滑的运动轨迹曲线，并设置轨迹评价模型得出最优轨迹，采用本专利技术提出的方法能够为用户提供简单便捷、低成本且高精度的运动轨迹规划和优选路径输出服务。
2、为实现上述专利技术目的，本专利技术提供的技术方案如下：
3、第一方面，本专利技术实施例提供的一种工业机器人运动轨迹规划及评价方法，包括以下步骤：
4、步骤1：在关节角度空间下，根据工业机器人前一连杆对后一连杆的相对位姿变换矩阵，得到底座到末端杆的相对变换矩阵，根据相对变换矩阵得到笛卡尔空间的工业机器人参数模型；
5、步骤2：设定运动轨迹规划参数得到运动轨迹集合，根据工业机器人起止关节角度以及运动轨迹集合，采用随机控制点二叉树模型，生成关节角度空间下包含若干控制点的运动轨迹控制点集合；
6、步骤3：采用b样条插值模型对运动轨迹控制点集合进行插值运算，得到关节角度空间下的光滑曲线，根据工业机器人参数模型对光滑曲线进行坐标变换，得到笛卡尔空间下的三维轨迹曲线；
7、步骤4：重复步骤1-步骤3，将批量生成的三维轨迹曲线输入轨迹评价模型进行包含能量、曲率和挠率的质量评分，得到用于指导工业机器人运动的最优运动轨迹。
8、本专利技术以工业机器人dh模型参数和轨迹起止点关节角度作为输入数据，通过随机控制点二叉树模型生成轨迹控制点集合（含轨迹起止点关节角度），利用轨迹控制点集合进行b样条插值计算获取一条光滑轨迹空间曲线，然后计算轨迹曲线的能量、曲率和挠率等表征数据，以便评估轨迹的运动效率、弯曲程度和空间扭曲幅度，从而实现工业机器人运动轨迹规划及评价。
9、进一步的，步骤1中，所述的工业机器人参数模型，用公式表示为：
10、，
11、其中，表示笛卡尔齐次坐标向量，表示关节角度空间中第 i个关节空间角度到笛卡尔三维空间中对应坐标的变换关系，1用来确保对三维空间点进行齐次坐标变换时的一致性，所述变换关系用于描述工业机器人参数模型， m表示工业机器人的关节自由度，表示工业机器人从底座到末端杆的相对变换矩阵， q i,j表示相对变换矩阵中第 i个关节空间点的第 j个关节角度值， xyzv表示基坐标偏移向量，。
12、进一步的，步骤2中，所述的运动轨迹集合，包括：
13、集合大小 m，用于表征通过本专利技术提出的运动轨本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种工业机器人运动轨迹规划及评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的工业机器人运动轨迹规划及评价方法，其特征在于，步骤1中，所述的工业机器人参数模型，用公式表示为：
3.根据权利要求2所述的工业机器人运动轨迹规划及评价方法，其特征在于，步骤2中，所述的运动轨迹集合，包括：
4.根据权利要求3所述的工业机器人运动轨迹规划及评价方法，其特征在于，步骤2中，所述的根据工业机器人起止关节角度以及运动轨迹集合，采用随机控制点二叉树模型，生成关节角度空间下包含若干控制点的运动轨迹控制点集合，包括：
5.根据权利要求4所述的工业机器人运动轨迹规划及评价方法，其特征在于，步骤3中，所述的采用B样条插值模型对运动轨迹控制点集合进行插值运算，得到关节角度空间下的光滑曲线，包括：
6.根据权利要求5所述的工业机器人运动轨迹规划及评价方法，其特征在于，步骤3中，所述的根据工业机器人参数模型对光滑曲线进行坐标变换，得到笛卡尔空间下的三维轨迹曲线，包括：
7.根据权利要求6所述的工业机器人运动轨迹规划及评价方法
8.根据权利要求7所述的工业机器人运动轨迹规划及评价方法，其特征在于，根据三维轨迹曲线的能量向量、曲率向量和挠率向量，进一步计算质量评分，包括：
9.一种工业机器人运动轨迹规划及评价装置，其特征在于，包括工业机器人参数模型构建单元、控制点集合生成单元、轨迹曲线生成单元、轨迹评分单元；
10.一种工业机器人运动轨迹规划及评价设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储计算机程序，其特征在于，所述处理器用于当执行所述计算机程序时，实现权利要求1-8任一项所述的工业机器人运动轨迹规划及评价方法。
...【技术特征摘要】
1.一种工业机器人运动轨迹规划及评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的工业机器人运动轨迹规划及评价方法，其特征在于，步骤1中，所述的工业机器人参数模型，用公式表示为：
3.根据权利要求2所述的工业机器人运动轨迹规划及评价方法，其特征在于，步骤2中，所述的运动轨迹集合，包括：
4.根据权利要求3所述的工业机器人运动轨迹规划及评价方法，其特征在于，步骤2中，所述的根据工业机器人起止关节角度以及运动轨迹集合，采用随机控制点二叉树模型，生成关节角度空间下包含若干控制点的运动轨迹控制点集合，包括：
5.根据权利要求4所述的工业机器人运动轨迹规划及评价方法，其特征在于，步骤3中，所述的采用b样条插值模型对运动轨迹控制点集合进行插值运算，得到关节角度空间下的光滑曲线，包括：
6.根据权利要求5所述的工业机器人运动轨迹规划及评价方法，其特征在于，步骤3中，所...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。