一种机器人手臂多关节的运动规划方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种机器人手臂多关节的运动规划方法及系统，属于认知发展与机器人运动控制交叉领域。本发明专利技术针对机械臂建立正向模型和对应各个关节的多个反向模型，正向模型用于建立机械臂的各关节的角度到机械臂末端位姿的映射，每个反向模型用于建立机械臂末端位姿到对应关节的角度的映射，通过借鉴人的手臂运动规划机理，机械臂在远距离趋近的时以靠近肩关节的关节为主，在近距离趋近时以肘部关节为主，并通过贪心策略和优化的辅助损失函数对模型进行优化。本发明专利技术可以根据机械臂的末端在笛卡尔空间中移动的位移大小，选择合适的关节指令来执行，以实现更有效的运动规划。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于认知发展与机器人运动控制交叉领域，具体涉及一种机器人手臂多关节的运动规划方法及系统。

技术介绍

1、随着机器人在社会生活中的应用越来越广泛，人们对机器人的智能化要求也越来越高。人们希望可以寻找到能够构建具有更强自主性和适应性的机器人系统的方法。针对这个问题，学者们进行了多方探索，其中一个有效的方法便是借鉴人或其他生物的相关运动机制。因为人或其他生物拥有很强的内在适应性、灵活性和进化能力，从这个意义上说，借鉴人的运动机理是解决智能机器人感觉-运动协调相关问题很有价值的灵感来源。

2、在机器人可能具备的众多能力之中，手臂运动控制是机器人应该具备的基本能力之一。自上世纪六十年代第一台可编程机械臂问世以来，机器人手臂运动得到了广泛的关注和大量的研究，并在工业制造领域发挥了极大的作用。因此，要想让机器人在社会中与人共存，为人类的生活提供便利，手臂运动技能是其应具备的基本技能之一。在机器人手臂的各项运动技能中，趋近(reaching)技能是最重要的技能之一。它是包括抓取(grasping)、放置(placing)等各种更为复杂的手臂运动的第一本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种机器人手臂多关节的运动规划方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于条件生成对抗网络CGAN建立各个关节的反向模型，CGAN包括生成器和判别器，生成器用于根据当前关节的机械臂关节角度和机械臂末端与目标的相对位置生成一组运动指令；判别器以当前关节的机械臂关节角度和机械臂末端与目标的相对位置为判别条件来判断是真实运动指令还是生成的运动指令的概率。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，CGAN通过生成器和判别器之间的对抗训练，使生成器生成的运动指令逐渐逼近真实的运动指令，生成器通过调整参数以生成更趋近真实的运动指令，判别器...

【技术特征摘要】

1.一种机器人手臂多关节的运动规划方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于条件生成对抗网络cgan建立各个关节的反向模型，cgan包括生成器和判别器，生成器用于根据当前关节的机械臂关节角度和机械臂末端与目标的相对位置生成一组运动指令；判别器以当前关节的机械臂关节角度和机械臂末端与目标的相对位置为判别条件来判断是真实运动指令还是生成的运动指令的概率。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，cgan通过生成器和判别器之间的对抗训练，使生成器生成的运动指令逐渐逼近真实的运动指令，生成器通过调整参数以生成更趋近真实的运动指令，判别器通过调整参数以提高区分真实的运动指令和生成的运动指令的判别能力。

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【专利技术属性】
技术研发人员：罗定生，吴玺宏，魏姚瑶，方鸿宇，邹钰笛，刘天林，胡文斐，
申请(专利权)人：北京大学，
类型：发明
国别省市：