[發明專利]采用拋物線型終態神經網絡的冗余機器人重復運動規劃方法

有效

• 申請號: 201811061891.6
• 申請日: 2018-09-12
• 公開（公告）號: CN109159121B
• 公開（公告）日: 2021-01-01
• 發明（設計）人: 孫明軒;張鈺;吳雨芯
• 申請（專利權）人: 浙江工業大學
• 主分類號: B25J9/16
• 分類號: B25J9/16
• 代理公司: 杭州斯可睿專利事務所有限公司 33241
• 代理人: 王利強

一種采用拋物線型終態神經網絡的冗余機器人重復運動規劃方法，在笛卡爾空間中給定機器人末端執行器的期望軌跡r_d(t)，并給出各個關節的期望回攏角度θ_d(0)；對于機器人的重復運動，采用漸近收斂性能指標，通過將冗余機器人軌跡規劃的二次優化問題轉化為時變矩陣方程求解問題，以拋物線型終態神經網絡作為求解器。在初始位置偏移的情況下，實現冗余機器人有限時間收斂的重復運動規劃任務。本發明提供一種具有有限時間收斂、計算精度高、易于實現的采用拋物線型終態神經網絡的冗余機器人運動規劃方法。

技術領域

本發明涉及一種工業機器人重復運動規劃技術，具體地，提出一種有限時間收斂的、初始位置偏離期望軌跡情形下的、采用拋物線型終態神經網絡的冗余機器人重復運動規劃方法。

背景技術

冗余機器人具有良好的靈活性和容錯性，它可以利用多余的自由度增強避障而又不影響末端執行器的操作，能在復雜的工作環境中完成多變作業任務。目前，冗余機器人已在多個應用領域中發揮著重要的作用，如制造業、醫療器械、物流運輸、軍事國防等。

冗余機器人所具有的關節數目n大于末端執行器執行預期任務所需自由度 m，這使得冗余機器人具有更大的靈活性和容錯能力，而多余的自由度使得冗余求解問題存在無窮多個解。因而，如何實時、準確地獲得逆運動學解，即通過已知末端執行器的位置和姿態，求解其對應的冗余機器人各個關節角的值是冗余機器人運動規劃的難點,常規的做法是基于偽逆的解析方案。考慮n自由度機器人各關節角度和末端執行器位移的關系

r(t)＝f(θ(t))

其中，r(t)是末端執行器在笛卡爾坐標系下的位姿變量，θ(t)表示關節角度。末端笛卡爾空間和關節空間的微分之間的關系為

其中，和分別是各自的時間導數，是機器人雅克比矩陣。通過計算J(θ(t))的偽逆，得到關節速度變量的最小范數解

其中，J⁺＝J^T(JJ^T)^-1是雅克比矩陣的偽逆。

具有等式約束的最小速度范數性能指標作為運動規劃的目標函數(D.E.Whitney,Resolved motion rate control of manipulators and human prostheses(操縱器和人工假肢的運動速率控制),IEEE Trans.Man-Machine Syst.,1969,10(2): 47-53)為

式中，A為正定加權矩陣。求解上述規劃問題，需求解以下方程組

其解為

可以看出，式(1)是式(3)當A＝I時的特殊情形。

基于二次優化(Quadratic Optimization,QP)的冗余解析方案受到關注，F.T.Cheng,T.-H.Cheng于1994年提出關節無偏差性能指標(F.T.Cheng,T.-H.Chen, andY.-Y.Sun,Resolving manipulator redundancy under inequality constraints(不等式約束條件下的冗余機器人軌跡規劃方法),IEEE Trans.Robotics Automat., 1994，10(1)：65-71)：