[發明專利]一種軌跡規劃方法、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 201910280924.4
• 申請日: 2019-04-09
• 公開（公告）號: CN109940619A
• 公開（公告）日: 2019-06-28
• 發明（設計）人: 徐慎華
• 申請（專利權）人: 深圳前海達闥云端智能科技有限公司
• 主分類號: B25J9/16
• 分類號: B25J9/16
• 代理公司: 北京智晨知識產權代理有限公司 11584
• 代理人: 張婧

本發明實施例涉及機器人領域，公開了一種軌跡規劃方法、電子設備及存儲介質。本申請的部分實施例中，將起點位置和終點位置輸入機械臂的第一運動模型，得到機械臂的運動軌跡；其中，機械臂的第一運動模型用于根據輸入的起點位置和輸入的終點位置，輸出運動軌跡；將運動軌跡中插補為N個位置點，N為正整數；對N個位置點的可達性進行驗證，并在確定N個位置點中的任意一個位置點驗證失敗后，調整第一運動模型中的預設參數，根據調整預設參數后的第一運動模型，重新規劃機械臂的運動軌跡。該實現中，電子設備能夠對規劃的運動軌跡的可達性進行驗證，避免機械臂沿不可達的運動軌跡運動造成的資源損耗。

技術領域

本發明實施例涉及機器人領域，特別涉及一種軌跡規劃方法、電子設備及存儲介質。

背景技術

仿人形機械臂抓取功能的實現，除了要解決機械臂剛體運動學和動力學的問題，還要解決從機械臂的末端起點到被抓物體目標點之間的軌跡規劃問題。目前業界內普遍有兩種做法，一是模仿工業手臂的抓取軌跡規劃，簡單易實現，但是局限性太強，環境稍微變化，就無法工作；另一種是基于神經網絡的深度學習方法，該方法需要提前采集大量的數據進行學習，計算量和工作量都比較大，耗時長，而且也只能滿足單一環境，當環境變化時就需要重新采集大量數據以及重新學習，無法滿足機器人工作中的快速適用性。

然而，發明人發現現有技術中至少存在如下問題：由于機械臂的各個關節的轉動角度的限制等問題，機械臂可能無法按照規劃的軌跡運動，這嚴重影響機械臂抓取物體的效率。

需要說明的是，在上述背景技術部分公開的信息僅用于加強對本公開的背景的理解，因此可以包括不構成對本領域普通技術人員已知的現有技術的信息。

發明內容

本發明實施方式的目的在于提供一種軌跡規劃方法、電子設備及存儲介質，使得能夠對規劃的運動軌跡進行驗證，提高機械臂抓取物體的效率。

為解決上述技術問題，本發明的實施方式提供了一種軌跡規劃方法，包括以下步驟：將起點位置和終點位置輸入機械臂的第一運動模型，得到機械臂的運動軌跡；其中，機械臂的第一運動模型指示起點位置、終點位置和機械臂的運動軌跡的約束關系；將運動軌跡中插補為N個位置點，N為正整數；對N個位置點的可達性進行驗證，并在確定N個位置點中的任意一個位置點驗證失敗后，調整第一運動模型中的預設參數，根據調整預設參數后的第一運動模型，重新規劃機械臂的運動軌跡。

本發明的實施方式還提供了一種電子設備，包括：至少一個處理器；以及，與至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，存儲器存儲有可被至少一個處理器執行的指令，指令被至少一個處理器執行，以使至少一個處理器能夠執行如上述實施方式提及的軌跡規劃方法。

本發明的實施方式還提供了一種電子設備，包括：規劃模塊、插補模塊和驗證模塊；規劃模塊用于將起點位置和終點位置輸入機械臂的第一運動模型，得到機械臂的運動軌跡；其中，機械臂的第一運動模型用于根據輸入的起點位置和輸入的終點位置，輸出運動軌跡；插補模塊用于將運動軌跡中插補為N個位置點，N為正整數；驗證模塊用于對N個位置點的可達性進行驗證，并在確定N個位置點中的任意一個位置點驗證失敗后，調整第一運動模型中的預設參數，根據調整預設參數后的第一運動模型，重新規劃機械臂的運動軌跡。

本發明的實施方式還提供了一種計算機可讀存儲介質，存儲有計算機程序，計算機程序被處理器執行時實現上述實施方式提及的軌跡規劃方法。

本發明實施方式相對于現有技術而言，在運動模型輸出運動軌跡后，對運動軌跡上的位置點的可達性進行驗證，使得能夠發現運動軌跡中的不可達的位置點，避免電子設備控制機械臂沿包含不可達的位置點的運動軌跡運動造成的資源浪費。除此之外，電子設備能夠在運動軌跡上存在不可達的位置點的情況下，及時調整運動模型，重新生成運動軌跡，提高了機械臂到達終點的成功概率。