[發(fā)明專利]一種基于接近覺感知的機械臂避障方法

有效

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• 申請日: 2021-06-07
• 公開（公告）號: CN113232025B
• 公開（公告）日: 2022-04-22
• 發(fā)明（設計）人: 李龍;陳禾煒;張泉;田應仲
• 申請（專利權）人: 上海大學
• 主分類號: B25J9/16
• 分類號: B25J9/16
• 代理公司: 上海新隆知識產(chǎn)權代理事務所(普通合伙) 31366
• 代理人: 金利琴

本發(fā)明公開一種基于接近覺感知的機械臂避障方法，采用接近傳感器陣列感知障礙物空間信息，并假設障礙物表面光滑連續(xù)且封閉；將避障連桿使用圓柱形包圍盒簡化，并定義其在空間中運動的“方向”，一個控制周期內(nèi)僅讀取該“方向”上的傳感器數(shù)據(jù)以確保實時性。通過相鄰傳感器的數(shù)據(jù)，將最近處的障礙物表面建立為一個頂角一定的圓錐，根據(jù)該點提出“安全平面”以代替障礙物。采用人工勢場法規(guī)劃機械臂避障路徑，提出“繞行”策略使機械臂逃離人工勢場法的局部最優(yōu)陷阱。

技術領域

本發(fā)明屬于機械臂避障路徑規(guī)劃領域，更具體地說，是一種基于接近覺感知的機械臂避障方法。

背景技術

隨著科學技術的發(fā)展，機器人技術越來越成熟，越來越多得參與到自動化生產(chǎn)、裝配等工作中，將工人從重復枯燥的簡單勞動中解放出來。在汽車流水線上，機械臂可以完成焊接、噴涂、裝配等工作；在物流行業(yè)，高速并聯(lián)機器人可以準確、高效地完成產(chǎn)品的分揀；在日常家庭中，各式移動機器人可以自動完成房間的打掃，甚至可以自己充電。除上述之外，機器人技術也廣泛運用在醫(yī)療、軍事等領域，極大提高了應用領域的效率。然而，隨著機器人的應用場景越來越復雜，適用于固定、結構化環(huán)境的機器人技術面臨著巨大的挑戰(zhàn)。在靈活多變的非結構化環(huán)境中，機器人需要適應環(huán)境的變化以避開障礙并完成預定的任務。比如移動機器人在工作時，由于事先無法擁有環(huán)境的具體信息、且障礙物位置變化等不確定因素，環(huán)境本身也時刻在發(fā)生變化，此時需要感知到周圍的環(huán)境有無障礙并自主規(guī)劃相應的移動軌跡、在避開障礙的同時完成任務。相對應的，機械臂的情況更為復雜，除了移動機器人面臨的問題外，機械臂不僅僅是在一個二維平面內(nèi)工作，而是在一個三維空間中，并且機械臂的末端與連桿都有可能與未知的非結構化的環(huán)境發(fā)生干涉，甚至自身連桿間也可能發(fā)生干涉，這就帶來了相較于移動機器人更為復雜的環(huán)境感知與路徑規(guī)劃問題。目前，針對機械臂避障路徑規(guī)劃的相關研究已經(jīng)取得了大量的成果，但這些方法大多使用的是視覺傳感器，機械臂通過視覺傳感器識別物體，然后使用某些路徑規(guī)劃算法實現(xiàn)避障控制。其中主要存在的問題是：1)視覺傳感器價格較為高昂；2)需要布置在合適的位置，容易發(fā)生遮擋；3)視覺信息數(shù)據(jù)量較大，需要合理的視覺處理算法保證控制的實時性。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于解決現(xiàn)有機械臂避障路徑規(guī)劃技術中的不足，提出一種基于接近覺感知的機械臂避障方法，使用基于接近傳感器陣列作為感知障礙物的方法，利用人工勢場法使機械臂實時避開原有路徑中的障礙，其中假設障礙物的表面光滑連續(xù)且封閉。采用成本低廉的接近傳感器陣列代替視覺傳感器，使機械臂檢測到障礙物表面到傳感器的距離，以此來感知障礙物的三維空間信息。通過相鄰傳感器的數(shù)據(jù)，將距離最近的障礙物表面建立為一個圓錐，將該圓錐頂點設定為障礙物與機器人連桿最近的點，根據(jù)該點提出“安全平面”的概念認為該平面是障礙物，以避免機器人連桿與其發(fā)生碰撞。采用人工勢場法規(guī)劃機器人避障軌跡，提出適用于“安全平面”障礙物的空間“繞行”的改進方法使機器人逃離人工勢場法的局部最優(yōu)陷阱，確保機器人最終能夠達到設定的目標位姿。接近傳感器陣列需要采用MODBUS協(xié)議輪詢讀取數(shù)據(jù)，一個控制周期內(nèi)讀取所有傳感器數(shù)據(jù)難以滿足實時性，因此定義了連桿在空間中運動的“方向”，一個控制周期內(nèi)僅讀取該“方向”上的傳感器數(shù)據(jù)以確保實時性。

為達到上述目的，本發(fā)明采用如下的技術方案：

一種基于接近覺感知的機械臂避障方法，具體步驟如下：

步驟1，布置接近傳感器陣列：

在避障連桿上布置接近傳感器陣列，在一個圓周上等分布置若干個，每個不同圓周互相之間等間距分布。

步驟2，確定連桿運動方向：

通過機器人運動學求出連桿在下一控制周期的期望位姿，結合當前連桿位姿，確定連桿運動方向；

步驟3，采集傳感器距離信息：

基于步驟2得到的連桿運動方向，讀取該運動方向上的傳感器距離信息；

步驟4，障礙物表面建模：