【技术实现步骤摘要】
本公开涉及机器人，具体涉及一种路径优化方法及机器人。
技术介绍
1、由于现有路径规划算法通常为点到点规划算法，机器人采用现有路径规划算法规划出的路径的光滑程度不够，机器人按照此类路径进行移动时，由于现有路径的局部过陡，容易导致机器人频繁出现晃动或者转弯幅度过大，此种运动情形容易对机器人的电机等运动机构造成损伤，同时也不利于提高机器人的行走效率。
2、公开内容
3、本公开实施例的一个目的旨在提供一种路径优化方法及机器人，旨在改善现有技术存在机器人的行走效率不高的问题。
4、在第一方面，本公开实施例提供一种路径优化方法，包括：
5、获取预规划路径，其中，所述预规划路径包括多个离散位置点；
6、根据所述离散位置点及预置曲率约束条件，确定曲率优化值；
7、根据所述离散位置点及预置碰撞约束条件，确定碰撞优化值；
8、根据所述离散位置点及预置位姿约束条件，确定位姿优化值；
9、根据所述曲率优化值、碰撞优化值及位姿优化值，优化预规划路径。
10、可选地，所述预置曲率约束条件由时间连续的多个位置变量及时间变量共同约束，其中，所述位置变量用于表示所述离散位置点在栅格地图的坐标，所述时间变量用于表示相邻两个所述离散位置点的预估执行时间。
11、可选地，所述根据所述离散位置点及预置曲率约束条件，确定曲率优化值包括：
12、根据所述预规划路径，在多个所述离散位置点中依序确定基准离散位置点、多个参考离散位置点及预估执行时间，
13、将所述基准离散位置点、多个参考离散位置点及预估执行时间分别代入所述预置曲率约束条件，得到所述基准离散位置点的加加速度值；
14、求取所述加加速度值的平方，得到曲率平分结果；
15、累加每个所述基准离散位置点的曲率平分结果，得到曲率优化值。
16、可选地，所述预置碰撞约束条件由距离代价变量进行约束，所述距离代价变量用于表示离散位置点与障碍物之间的距离代价值。
17、可选地，所述根据所述离散位置点及预置碰撞约束条件，确定碰撞优化值包括：
18、根据所述预规划路径，在多个所述离散位置点中依序确定基准离散位置点；
19、若所述基准离散位置点的距离代价值满足防碰距离条件，则将所述基准离散位置点的距离代价值代入所述预置碰撞约束条件，得到所述基准离散位置点的碰撞代价值；
20、求取所述碰撞代价值的平方，得到碰撞平分结果；
21、累加每个所述基准离散位置点的碰撞平分结果，得到碰撞优化值。
22、可选地，所述预置位姿约束条件由预置起点位姿约束条件和/或预置终点位姿约束条件进行约束。
23、可选地，所述位姿优化值包括起点位姿优化值，所述根据所述离散位置点及预置位姿约束条件，确定位姿优化值包括：
24、根据所述预规划路径，确定起始离散位置点、期望起始位置点、实际起点姿态及期望起点姿态；
25、根据所述起始离散位置点、期望起始位置点、实际起点姿态、期望起点姿态及预置起点位姿约束条件，计算起点位姿优化值。
26、可选地，所述位姿优化值包括终点位姿优化值，所述根据所述离散位置点及预置位姿约束条件，确定位姿优化值包括：
27、根据所述预规划路径，确定终点离散位置点、期望终点位置点、实际终点姿态及期望终点姿态；
28、根据所述终点离散位置点、期望终点位置点、实际终点姿态、期望终点姿态及预置终点位姿约束条件，计算终点位姿优化值。
29、可选地，所述位姿优化值包括起点位姿优化值及终点位姿优化值，所述根据所述曲率优化值、碰撞优化值及位姿优化值，优化预规划路径包括：
30、分别求取所述曲率优化值与第一权重值的第一加权和、所述碰撞优化值与第二权重的第二加权和、所述起点位姿优化值与第三权重的第三加权和、及所述终点位姿优化值与第四权重的第四加权和；
31、求取所述第一加权和、第二加权和、第三加权和及第四加权和的加权总和，得到总优化值；
32、对所述总优化值进行求导，得到所述总优化值的导数；
33、将所述总优化值的导数输入预置求解器，以优化所述预规划路径。
34、可选地，所述总优化值的导数包括所述第二加权和对应的导数，所述对所述总优化值进行求导包括：
35、根据预置的栅格地图，确定以所述离散位置点为中心栅格且与所述中心栅格相邻的八个周边栅格，以得到九宫格；
36、确定所述中心栅格在所述九宫格上各个方向的梯度；
37、在各个方向的梯度中选择最大梯度作为所述第二加权和对应的导数。
38、可选地，所述方法还包括：
39、根据曲线拟合算法，对优化后的预规划路径进行曲线拟合，得到拟合路径；
40、根据预设采样时间，确定所述拟合路径的关键离散位置点；
41、根据所述关键离散位置点，控制机器人按照所述拟合路径行走。
42、在本公开实施例提供的路径优化方法中，获取预规划路径，其中，预规划路径包括多个离散位置点，根据离散位置点及预置曲率约束条件确定曲率优化值，根据离散位置点及预置碰撞约束条件确定碰撞优化值，根据离散位置点及预置位姿约束条件确定位姿优化值，根据曲率优化值、碰撞优化值及位姿优化值优化预规划路径。一方面，本实施例通过曲率优化值优化预规划路径，能够将预规划路径进行光滑处理，如此有利于提高机器人按照优化后的预规划路径进行行走的行走效率。另一方面，本实施例通过碰撞优化值优化预规划路径，能够将预规划路径进行远离障碍物的处理，如此有利于提高机器人按照优化后的预规划路径进行行走的安全性。再一方面，本实施例通过位姿优化值优化预规划路径，能够保证机器人按照预设位姿进行行走，如此有利于提高机器人在预规划路径上的衔接性。
技术实现思路
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1.一种路径优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预置曲率约束条件由时间连续的多个位置变量及时间变量共同约束，其中，所述位置变量用于表示所述离散位置点在栅格地图的坐标，所述时间变量用于表示相邻两个所述离散位置点的预估执行时间。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述离散位置点及预置曲率约束条件，确定曲率优化值包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预置碰撞约束条件由距离代价变量进行约束，所述距离代价变量用于表示离散位置点与障碍物之间的距离代价值。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述离散位置点及预置碰撞约束条件，确定碰撞优化值包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预置位姿约束条件由预置起点位姿约束条件和/或预置终点位姿约束条件进行约束。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述位姿优化值包括起点位姿优化值，所述根据所述离散位置点及预置位姿约束条件，确定位姿优化值包括：
8.根据权利要求6所述
9.根据权利要求1至8任一项所述的方法，其特征在于，所述位姿优化值包括起点位姿优化值及终点位姿优化值，所述根据所述曲率优化值、碰撞优化值及位姿优化值，优化预规划路径包括：
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述总优化值的导数包括所述第二加权和对应的导数，所述对所述总优化值进行求导包括：
11.根据权利要求1至8任一项所述的方法，其特征在于，还包括：
12.一种机器人，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种路径优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预置曲率约束条件由时间连续的多个位置变量及时间变量共同约束，其中，所述位置变量用于表示所述离散位置点在栅格地图的坐标，所述时间变量用于表示相邻两个所述离散位置点的预估执行时间。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述离散位置点及预置曲率约束条件，确定曲率优化值包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预置碰撞约束条件由距离代价变量进行约束，所述距离代价变量用于表示离散位置点与障碍物之间的距离代价值。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述离散位置点及预置碰撞约束条件，确定碰撞优化值包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预置位姿约束条件由预置起点位姿约束条件和/或预置...
【专利技术属性】
技术研发人员：林燕龙，
申请(专利权)人：广州视源电子科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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