[發明專利]基于增強學習的視覺機器人運動控制方法

有效

• 申請號: 201910169395.0
• 申請日: 2019-03-06
• 公開（公告）號: CN111230858B
• 公開（公告）日: 2022-11-22
• 發明（設計）人: 吳朝明;徐晨光;李璠;田偉;張紹泉;王軍;汪勝前;鄧承志
• 申請（專利權）人: 南昌工程學院
• 主分類號: B25J9/16
• 分類號: B25J9/16
• 代理公司: 北京和信華成知識產權代理事務所(普通合伙) 11390
• 代理人: 胡劍輝

1.基于增強學習的視覺機器人運動控制方法，其特征在于：包括：

步驟一：主成像數據采集，機器人本體使用攝像頭對自身位置與目標位置分別進行信息采集，將采集信息收錄于內置存儲器內；

步驟二：分路子信息采集，由機器人本體將目標位置信息發送至分路子探頭內，利用外設的多個分路子探頭對機器人本體與目標位置信息進行分別路徑信息采集，并利用通信設備將路徑信息傳輸至機器人本體內；

步驟三：范圍空間模型建立，由機器人本體將分路子探頭內的路徑信息與自身攝像頭記錄的位置信息進行填充整合，調用算法模塊，建立范圍空間模型；

步驟四：制定移動路徑策略，根據步驟三建立的范圍空間模型，制定移動軌跡；

步驟五：分路信息周期傳輸，機器人本體依照步驟四指定的移動路徑進行移動，并在分路子探頭的記錄范圍內移動，且分路子探頭將采集到的原位置信息與實時更新的機器人本體位置信息進行持續記錄，并周期性發送信號傳輸至機器人本體內；

步驟六：移動路徑實時校正，根據步驟五分路子探頭采集到的路徑變動信息，對建立的范圍空間模型進行補充，并實時更正移動軌跡信息；

所述步驟二分路子信息采集過程中，分路子探頭對機器人本體的初始形狀進行全方位信息采集，將外形信息傳輸至機器人本體內建立本體模型，并根據后續的位移視角變化，對機器人本體的外形信息進行后續傳輸，并對建立的機器人本體模型進行補充；在分路子探頭監測到機器人本體外形變化與原有的模型不匹配時，判定機器人本體出現形變，根據形變量，對機器人的移動路徑進行姿態修正。

2.根據權利要求1的基于增強學習的視覺機器人運動控制方法，其特征在于：步驟二分路子信息采集過程中，分路子探頭在記錄位置信息變動的同時記錄時間初始時間，并在后續周期性對機器人本體位置信息采集。

3.根據權利要求2的基于增強學習的視覺機器人運動控制方法，其特征在于：分路子信息將記錄的時間信息與位置信息一同發送至機器人本體中，將位置信息與時間信息進行整合計算，得出機器人本體運動過程中的位移速度，從而對移動路徑進行補充測算。

4.根據權利要求1的基于增強學習的視覺機器人運動控制方法，其特征在于：機器人本體外端設有LED光傳感元件，機器人本體內設光學觸摸系統，光學觸摸系統采集的信息傳輸至范圍空間模型內。

5.根據權利要求1的基于增強學習的視覺機器人運動控制方法，其特征在于：步驟三范圍空間模型建立過程中，使用的三維模型重建算法為泊松表面重建算法。

6.根據權利要求1的基于增強學習的視覺機器人運動控制方法，其特征在于：步驟四制定移動軌跡策略過程中，路徑規劃運算使用的是動態規劃方程。

7.根據權利要求1的基于增強學習的視覺機器人運動控制方法，其特征在于：多個分路子探頭上均采用三維激光掃描儀，三維激光掃描儀采用的測量方式為脈沖式。

8.根據權利要求5的基于增強學習的視覺機器人運動控制方法，其特征在于：范圍空間模型建立過程中，首先將采集的機器人本體信息利用對極幾何和因式分解構建稀疏點云，將稀疏點云變換為稠密點云，將紋理信息映射到網格模型內，建立范圍空間模型。