一种基于高阶运动信息的任务轨迹规划方法技术

一种基于高阶运动信息的任务轨迹规划方法，属于机器人技术领域，所述方法包含如下步骤：定位目标特征点的三维坐标信息；以目标特征点为输入，设计基于探测模型的高阶运动观测器，得到目标的高阶运动信息观测值；基于目标的高阶运动信息观测值、障碍物位置设计虚拟控制器；设计虚拟阻抗模型，其在虚拟控制器的作用下实时输出机器人末端执行器的任务轨迹。本发明专利技术集成了目标高阶运动信息观测、轨迹规划和避障功能，提高了机器人在复杂、动态环境中的自主决策能力和安全操作能力。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于机器人，具体涉及一种基于高阶运动信息的任务轨迹规划方法。

技术介绍

1、任务轨迹规划是动态操作任务中的共性和关键技术，比如人机协作、动态组装和空间卫星捕获等，这些任务被认为是一类在视觉引导下的导航技术。迄今为止，在视觉引导下对静止目标的操作已被广泛研究，而对动态目标的操作仍是一个具有挑战性的课题。其中，目标的运动信息观测、观测轨迹中的噪声滤除和机器人在任务操作过程中的环境自适应能力(比如避障)是关键的共性技术。

2、目标运动观测的性能直接影响机器人的抓取精度和抓取效果，其为机械臂提供关键的决策参考信息。现有运动观测算法主要是根据视觉传感器获取的有噪声的目标位姿(或者结合imu获得的角速度)来建立滤波估计模型，其本质上是一种依赖多传感器融合的滤波估计算法，以输出目标的位姿和速度。例如cn111696155a涉及一种基于单目视觉的多传感融合机器人定位方法，其本质上仍然是通过将单目视觉、编码器数据、imu数据进行融合，利用扩展卡尔曼滤波估计出机器人速度。因此，如何仅使用单一视觉传感器来观测到速度和加速度等高阶运动信息仍然是一个待解决的问本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于高阶运动信息的任务轨迹规划方法，其特征在于：包含如下步骤：

2.根据权利要求1所述一种基于高阶运动信息的任务轨迹规划方法，其特征在于：步骤S2中高阶运动观测器的设计过程为：

3.根据权利要求1所述一种基于高阶运动信息的任务轨迹规划方法，其特征在于：步骤S3中虚拟控制器的设计过程为：

4.根据权利要求1所述一种基于高阶运动信息的任务轨迹规划方法，其特征在于：步骤S4中的虚拟阻抗模型表达如下：

5.根据权利要求1所述的一种基于高阶运动信息的任务轨迹规划方法，其特征在于：所述步骤S1中获取N对特征点在机器人基坐标系下的三维坐标，其中N...

【技术特征摘要】

1.一种基于高阶运动信息的任务轨迹规划方法，其特征在于：包含如下步骤：

2.根据权利要求1所述一种基于高阶运动信息的任务轨迹规划方法，其特征在于：步骤s2中高阶运动观测器的设计过程为：

3.根据权利要求1所述一种基于高阶运动信息的任务轨迹规划方法，其特征在于：步骤s3中虚拟控制器的设计过程为：

4.根据权利要求1所述一种基于高阶运动信息的任务轨迹规划方法，其特征在于：步骤s...

【专利技术属性】
技术研发人员：金弘哲，刘家秀，王子建，唐洪福，韩春娇，鞠枫嘉，印鸿，赵杰，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：