[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

本申請公開了一種動態系統下機器人姿態調整方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質，旨在將傳統僅基于位置構建的機器人對目標物體的動態系統，拓展至姿態空間，避免錯誤姿態造成的不良后果，更好對目標物體的追蹤、更加全面的完成人技能到機器的遷移，讓機器人更加智能。本申請還同時公開了一種動態系統下機器人姿態調整裝置、電子設備及可讀存儲介質，具有上述有益效果。

技術領域

本申請涉及動態系統技術領域，特別涉及一種動態系統下機器人姿態調整方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質。

背景技術

隨著科學技術的發展，機器人在人類社會的生產、生活扮演著越來越重要的作用，機器人的應用遍布制造、服務、醫療等行業。機器人與人的協作的場景越來越多，實現從人類到機器人的技能遷移成為亟待解決的難題。

現階段人機協作技能遷移主要是用過傳統的示教學習的方式進行，即人類工匠拖動機器人末端完成示教的過程。但是針對單個任務，人類工匠需要進行多次示教，并且任務比較固定，機器人無法適應動態變化的環境。舉例來說，學習的任務是機器人從A點抓取物體到B點，若將A點的物體放置到C點，再讓機器人執行該任務，機器人無法適應目標從A點到C點轉移，從而將導致任務的失敗。

目前處理這類問題的方法之一有動態系統。動態系統常用來生成機器人的運動，動態系統不會一次性生成完整的路徑，而是基于當前的觀察，生成下一個動作，因此，基于當前的觀察量，通過考慮擾動對計算機器人下一步的影響，可以間接的補償擾動，使得機器人系統能夠適應動態環境的變化。

目前對于機器人構建的動態系統，往往都是僅基于位置的動態系統，但在實際情況中機器人執行任務所需要的技能是同時需要對位置與姿態進行規劃的。例如機器人抓取瓶子時，不僅需要確定瓶子位置，還需要確定瓶子的姿態，才能實現對瓶子(尤其是針對基于特殊構造、需要采用特殊抓取方式的瓶子)的正確抓取，否則極有可能導致抓取失敗。

因此，如何彌補行業內上述技術空白，使得機器人在動態系統下不僅可以基于位置，還可以基于姿態實現更好的對目標物體的追蹤、更加全面的完成人技能到機器的遷移，讓機器人更加智能，是本領域技術人員亟待解決的問題。

發明內容

本申請的目的是提供一種動態系統下機器人姿態調整方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質，旨在將傳統僅基于位置構建的機器人對目標物體的動態系統，拓展至姿態空間，避免錯誤姿態造成的不良后果，更好對目標物體的追蹤、更加全面的完成人技能到機器的遷移，讓機器人更加智能。

為實現上述目的，本申請提供一種云環境下服務的部署方法，該方法包括：

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；

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。

可選的，所述姿態數據使用單位四元數描述。

可選的，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。

可選的，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；