[發明專利]動態系統下機器人姿態調整方法、裝置、電子設備及介質

有效

• 申請號: 202010180514.5
• 申請日: 2020-03-16
• 公開（公告）號: CN111452039B
• 公開（公告）日: 2022-05-17
• 發明（設計）人: 趙歡;巫曉康;岳子昱;郭吉陽;丁漢
• 申請（專利權）人: 華中科技大學
• 主分類號: B25J9/16
• 分類號: B25J9/16;B25J9/22
• 代理公司: 武漢知伯樂知識產權代理有限公司 42282
• 代理人: 王福新

1.一種動態系統下機器人姿態調整方法，其特征在于，包括：

獲取示教數據，并從所述示教數據中提取得到姿態數據；

根據預先確定的坐標原點對所述姿態數據進行預處理，得到軌跡數據；

對所述軌跡數據進行高斯混合模型建模，得到目標高斯混合模型；

根據高斯模型參數計算分配函數，進行優化，實現姿態空間動態系統的訓練：

其中：表示預處理之后的示教的姿態數據，P是對稱正定矩陣，A(θ)是基于調度參數和姿態狀態向量的狀態空間仿射依賴矩陣，D代表的是機器人末端姿態在切空間中的維度，在訓練階段中實際上Q_M＝e，Δt表示時間間隔，h^k(Q)為高斯混合模型初始化分配函數，K表示高斯模型的個數，Q＝{η,ε}表示單位四元數，η稱為四元數的標量部分，ε＝[ε_x,ε_y,ε_z]^T為四元數的向量部分；

最終實現姿態空間動態系統的訓練，通過擬合操作求取所述目標高斯混合模型滿足預設要求的姿態最優解；

獲取目標物體的實時運動姿態，并根據所述姿態最優解和所述實時運動姿態計算機器人對應的目標實時運動姿態；

控制所述機器人向所述目標實時運動姿態收斂，以追蹤所述目標物體的姿態變化。

2.根據權利要求1所述的動態系統下機器人姿態調整方法，其特征在于，所述姿態數據使用單位四元數描述。

3.根據權利要求1所述的動態系統下機器人姿態調整方法，其特征在于，根據預先確定的坐標原點對所述姿態數據進行預處理，得到軌跡數據，包括：

將每條所述姿態數據的終點均通過平移至預先確定的坐標原點，得到所述軌跡數據。

4.根據權利要求1所述的動態系統下機器人姿態調整方法，其特征在于，對所述軌跡數據進行高斯混合模型建模，得到目標高斯混合模型，包括：

對所述軌跡數據進行高斯混合模型建模，得到高斯混合模型參數；

根據所述高斯混合模型參數初始化高斯混合模型的分配函數；

根據所述高斯混合模型參數和所述分配函數，得到所述目標高斯混合模型。

5.根據權利要求1所述的動態系統下機器人姿態調整方法，其特征在于，獲取目標物體的實時運動姿態，包括：

通過深度相機拍攝得到所述目標物體的實時運動姿態。

6.根據權利要求1至5任一項所述的動態系統下機器人姿態調整方法，其特征在于，在控制所述機器人向所述目標實時運動姿態收斂之前，還包括：

獲取所述目標物體的姿態變化率；

根據所述姿態變化率調整所述目標實時運動姿態，得到優化后運動姿態；

對應的，控制所述機器人向所述目標實時運動姿態收斂，包括：

控制所述機器人向所述優化后運動姿態收斂。

7.一種動態系統下機器人姿態調整裝置，其特征在于，用于實現如權利要求1-6中任一項所述的動態系統下機器人姿態調整方法，包括：

姿態數據獲取單元，用于獲取示教數據，并從所述示教數據中提取得到姿態數據；

軌跡數據獲取單元，用于根據預先確定的坐標原點對所述姿態數據進行預處理，得到軌跡數據；

高斯混合模型建模單元，用于對所述軌跡數據進行高斯混合模型建模，得到目標高斯混合模型；

姿態最優解求取單元，用于通過擬合操作求取所述目標高斯混合模型滿足預設要求的姿態最優解；

目標實時運動姿態計算單元，用于獲取目標物體的實時運動姿態，并根據所述姿態最優解和所述實時運動姿態計算機器人對應的目標實時運動姿態；

機器人姿態控制單元，用于控制所述機器人向所述目標實時運動姿態收斂，以追蹤所述目標物體的姿態變化。

8.根據權利要求7所述的動態系統下機器人姿態調整裝置，其特征在于，所述軌跡數據獲取單元包括：

終點對齊處理子單元，用于將每條所述姿態數據的終點均通過平移至預先確定的坐標原點，得到所述軌跡數據。